Surveillance : Leviathan dans ta face

Bistrotier à Hadleigh, dans le Suffolk, Simon Gordon a monté Facewatch, une petite société qui vend de la reconnaissance faciale vidéo, développée pour confondre les indélicats dont les mains baladeuses s’égarent dans les sacs des clientes du pub. Facewatch couple les images de vidéosurveillance avec un fichier de voleurs à l’étalage, plus de 10 000 profils alimentés par les boutiquiers1. Des supposés chapardeurs qui n’ont même pas été jugés. Hey ! Ce type qui entre dans le champ de la caméra ressemble fort à une des fiches ! Alerte. C’est la forme électronique du physionomiste repérant les interdits de casino. Utilisé contre le terrorisme, c’est zéro. De nouveaux algorithmes ont beau scruter les images dynamiques pour détecter les gens louches, il faut qu’ils soient déjà connus, fichés, documentés. Et dans le métro, les logiciels sont réglés pour alerter les comportements dits suspects d’« objets » humains.

La technologie VCA (video content analysis) recoupe flux vidéo et bases d’images à partir d’enregistrements de situation normale de l’environnement surveillé. Tout changement anormal de vitesse ou de mouvement est mouliné en direct. Trop lent, trop rapide, trajectoire irrégulière, pas de mouvement du tout ? Cet « objet anormalement fixe », c’est probablement un sans-abri. Évidemment les vrais pros du crime organisé savent et sauront toujours passer à côté. Si la VCA est sans intérêt pour contrer les terroristes – qui veillent à paraître normaux –, la technologie cible surtout les précaires. Idéal pour surveiller les personnes dépendantes, les Alzheimer, ces « objets » sociaux trop coûteux en ces temps de coupes budgétaires. Au Royaume-Uni, number one du nombre de CCTV (Closed-circuit television), une caméra pour onze habitants, le business de la sécurité vend des « solutions » de surveillance automatique des patients et autres délaissés des hospices. La caméra voit un changement brusque de la position de l’objet surveillé ? Biiiip ! Mise en garde : « Madame X a fait une chute. » Ne reste qu’à robotiser le brancard.

Coopérant avec une start-up australienne qui se vante de savoir repérer les étudiants éméchés sur un campus, Thales étudie une veille vidéo des anomalies comportementales intégrant le son, prétendant « faire la différence entre l’agitation d’un groupe de supporteurs et une agression  ». Testé sur la ligne 14 du métro parisien début 2015. En 2013, la RATP avait déjà voulu remplacer les portiques par un système comparant la « signature biométrique » – le visage – de chaque voyageur avec la photo de son abonnement. Devant le tollé, les pontes du métro ont fait machine arrière.

De toute façon, la banque de données des visages existe déjà : c’est Facebook, plus grand fichier photos au monde et son super-outil de reconnaissance reliant les visages à des noms. Plus un individu a de photos postées et partagées sur Facebook, plus les algorithmes de repérage facial peuvent le déceler dans des poses, situations, éclairages et angles de prise de vue différents. Le contrôle individualisé des foules via la vidéo dite « intelligente » a de beaux jours devant lui. Un rapport américain estime à près de 20% de croissance les prospectives de ce marché d’ici 2020. Et toute attaque terroriste dopera ces courbes. Ça serait con de s’en priver.