La police française peut-elle scanner vos visages dans la rue sans consentement et sans soupçon préalable? La pratique est contestée au Royaume-Uni et interdite dans plusieurs villes américaines. Elle arrive en France avec l’entrée en vigueur de l’AI Act. Le débat ne porte plus sur la technologie, mais sur le choix de société que nous acceptons.
Le métier m’a appris à poser une question avant toute autre : qui contrôle quoi, et avec quelle traçabilité ? Un enquêteur ne déploie pas un dispositif sans documenter ce qu’il cherche. La vidéosurveillance algorithmique en temps réel ne répond pas à cette exigence. C’est là que le bât blesse.
Le 22 mai 2019, la police britannique s’est retrouvée devant un tribunal pour la première fois à cause de la reconnaissance faciale automatisée. Ed Bridges, le plaignant, estimait que cette capture biométrique sans son accord violait son droit fondamental à la vie privée.
Bridges a découvert son visage dans le système embarqué d’un fourgon de police. Il n’était pas recherché. Il ne figurait sur aucune liste de surveillance. Quelques mois plus tard, lors d’une manifestation contre le commerce des armes, il a repéré les caméras braquées sur la foule.
Dans une lettre publiée par le Guardian, Bridges a expliqué que la collecte de données biométriques par les forces de l’ordre porte atteinte à la vie privée. Selon lui, cette technologie dissuade d’exercer des droits comme la liberté d’expression. Il pointait aussi un biais discriminatoire envers les minorités ethniques et les femmes.
Quelques jours plus tôt, San Francisco venait d’interdire la reconnaissance faciale dans les agences gouvernementales et les services de police. Une première mondiale. Le Massachusetts et Oakland, en Californie, étudiaient des mesures similaires.
Affaire britannique ou interdictions américaines, tout convergeait vers une même cible : l’usage de cette technologie par les autorités publiques. Entre l’interdiction totale et le déploiement massif, il existe un dégradé de régimes juridiques que le grand public ignore. C’est dans ces zones grises que se jouent les rapports de force.
Le cadre européen a tranché une partie du débat. Depuis l’entrée en vigueur de l’AI Act en août 2024, la reconnaissance faciale en temps réel dans l’espace public est interdite par principe. Des exceptions encadrées subsistent : recherche de victimes, prévention d’une menace terroriste imminente, localisation de suspects de crimes graves. Pour les autorités françaises, un déploiement systématique avec identification de tous les passants est hors-la-loi.
La CNIL insiste sur le test de proportionnalité. Avant de penser à la technologie, il faut documenter ce que l’on cherche à résoudre (disparition inquiétante, menace précise, enquête judiciaire ciblée), et démontrer qu’aucun moyen moins intrusif ne suffit. C’est un exercice d’écriture. C’est aussi ce qui protège les équipes en cas de contentieux.
Les expérimentations françaises, à Nice ou à Marseille lors d’événements précis, ont été encadrées par des arrêtés préfectoraux limités dans le temps et dans l’espace. Périmètre de caméras restreint. Liste de personnes recherchées courte.
Durée bornée. Rien qui ressemble à un filet permanent au-dessus de la population.
Autre enseignement des projets pilotes français : la traçabilité. Chaque requête dans la base de référence doit être justifiée, horodatée, et rattachée à un agent habilité. La CNIL recommande une journalisation complète des accès, et une revue régulière de ces journaux par un responsable indépendant.
C’est fastidieux. C’est ce qui distingue un usage légitime d’une dérive.
La conservation des données suit la même logique. Les gabarits biométriques ne doivent pas être conservés au-delà de la durée nécessaire à l’opération. Les images brutes doivent être purgées automatiquement. Une fenêtre de 30 jours est souvent citée comme référence, mais tout dépend de la base légale invoquée.
La transparence n’est pas une option. Les personnes filmées doivent être informées, par une signalétique et par une mention dans les registres de traitement. Si un match est signalé par le système, ce n’est qu’une piste : la décision d’interpellation ou de contrôle revient à un humain formé, jamais à la machine seule. Les juridictions françaises ont rappelé ce principe à plusieurs reprises, notamment dans le contentieux des dispositifs expérimentaux.
Les débats oublient souvent la distinction entre caméras intelligentes et caméras biométriques. Les premières détectent des comportements (un mouvement de foule, un objet abandonné). Les secondes identifient des personnes.
Ce n’est pas la même technologie, ni le même régime juridique, ni le même niveau de risque pour les libertés. Confondre les deux, c’est accepter un glissement sémantique qui arrange ceux qui veulent déployer la biométrie sous couvert de « vidéoprotection intelligente ».
Mon passé d’officier de police judiciaire me rend méfiant sur un point : la reconnaissance faciale en temps réel inverse la charge de la preuve. Dans une enquête classique, on part d’un fait et on cherche un auteur. Avec la biométrie généralisée, on part d’une foule et on cherche un fait.
C’est un renversement de la logique pénale. Il mérite un débat public, pas des promesses de sécurité immédiate.
Le débat a traversé l’Atlantique. Tranché par plusieurs villes américaines et par la justice britannique, il arrive en France avec une urgence nouvelle. Entre promesses de sécurité immédiate et risques d’un contrôle généralisé, le débat révèle un choix de société que nous ne pouvons plus esquiver.
Un visage n’est pas une donnée comme les autres. Il est unique, il est public, et il est captable à distance. Cette triple propriété rend la reconnaissance faciale tentante pour les autorités, et dangereuse pour les libertés. Comprendre comment elle fonctionne, c’est comprendre pourquoi elle fait peur.
Un visage scanné dans la rue. Sans consentement, sans soupçon, sans recours immédiat. La reconnaissance faciale policière n’est plus une hypothèse de film d’anticipation.
Elle filme, elle compare, elle identifie. Et dans la plupart des cas, la personne filmée ne le saura jamais.
La reconnaissance faciale désigne un ensemble de techniques qui permettent d’identifier ou de vérifier une personne à partir des traits de son visage. Une caméra capture une image, un logiciel en extrait un gabarit biométrique, puis le compare à une base de référence. Si le système trouve une correspondance, il signale un « match ».
Ce signal n’est pas une preuve. C’est une piste, rien de plus.
Sur le terrain, la vidéosurveillance servait à reconstituer des faits après coup. On visionnait des bandes, on relevait des indices, on établissait une chronologie. L’analyse en temps réel change l’échelle et la logique : on ne réagit plus à un événement, on anticipe des comportements.
Ce basculement transforme le policier en opérateur de surveillance, et le citoyen en cible potentielle. Les questions qui en découlent sont précises.
- La collecte massive de données biométriques sans consentement explicite.
- Le risque de biais discriminatoires dans les algorithmes de comparaison.
- L’effet dissuasif sur l’exercice des libertés publiques.
- L’irréversibilité d’une donnée biométrique compromise.
Les documents d’orientation sur la protection de la vie privée, comme celui du Commissariat à la protection de la vie privée du Canada, insistent sur un encadrement strict.
La Quadrature du Net détaille ce que la police peut faire, ou ne peut pas faire, avec la reconnaissance faciale et le contrôle d’identité. Source : tuta.com
La question de fond reste simple : jusqu’où acceptons-nous que l’État nous identifie sans que nous le sachions ?
Une technologie qui change le métier
J’ai passé dix-sept ans dans la gendarmerie. J’ai connu les procédures papier, les bandes vidéo qu’on rembobine à la main, les photos qu’on épingle sur un tableau. La reconnaissance faciale n’existait pas dans ma pratique quotidienne, et je ne suis pas sûr que je l’aurais utilisée sereinement.
Un fichier biométrique sans contrôle, c’est une tentation permanente. Et la tentation trouve un prétexte. Une disparition inquiétante justifie une requête, puis une autre, puis une surveillance élargie. Le cadre juridique est là pour empêcher cette pente, mais le cadre ne vaut que si des humains le font respecter.
Le maintien de l’ordre n’est pas qu’une affaire d’efficacité. C’est une affaire de confiance. Une population qui se sent traquée ne collabore pas.
Une population qui comprend pourquoi une caméra la filme, et ce qu’on fait de son image, accepte mieux la contrainte. La différence entre les deux, ce n’est pas la technologie. C’est la manière dont on l’explique et dont on la borne.
Votre visage n’appartient plus à vous seul. Il suffit qu’il entre dans le champ d’une caméra pour qu’il soit capté, stocké, puis analysé des semaines plus tard, sans votre consentement.
La police n’a pas besoin de votre accord pour vous photographier. Marcher dans une rue équipée suffit.
Le métier m’a appris la valeur d’un visage identifié. Je connais aussi le poids d’une procédure mal engagée. Ce que je décris ici n’est pas une position politique : c’est un constat technique sur les contradictions internes d’un outil que l’on présente comme une évidence.
Un pouvoir public qui se cache
Disclose a documenté un fichier de police qui échappe à tout contrôle réel : pas d’inventaire public, pas d’audit indépendant, pas de registre consultable. Les agents eux-mêmes ne savent pas toujours ce qui est stocké, ni combien de temps.
Cette opacité n’est pas un accident technique. Elle découle d’un empilement de textes qui n’ont jamais prévu la traçabilité des requêtes, ni la publication des volumes consultés. Un fichier de police hors de tout contrôle, c’est d’abord un fichier dont personne ne peut dire qui l’a utilisé, ni pourquoi.
La police tire sa légitimité du peuple. Ses uniformes sont visibles. Ses véhicules sont sérigraphiés.
Ses interventions sont tracées. Et pourtant, la collecte automatisée des visages échappe au regard des citoyens concernés.
Vous ne savez pas quand votre visage est capté. Vous ne savez pas où il est stocké. Vous ne savez pas qui le consulte. Cette opacité n’est pas un accident de conception : c’est une caractéristique structurelle du dispositif.
Utilisée de manière responsable, elle peut aider. Mais la condition est exigeante : des balises strictes, une nécessité démontrée, une proportionnalité vérifiée.
Or, dans l’espace public, qui vérifie ? Qui contrôle ? La réponse est souvent : personne, ou presque.
Traquer des exceptions avec un filet universel
Les enquêtes de Disclose et de France 2 décrivent la même mécanique : des supérieurs encouragent l’usage de l’outil pour des affaires mineures, parfois en dehors du cadre légal, avec l’objectif affiché d’alimenter les statistiques de la hiérarchie. La « chasse aux statistiques » devient alors le vrai moteur de la pratique.
Un « outil miracle » qui se trompe d’identité, c’est le revers documenté de cette course au chiffre. Des personnes ont été identifiées à tort, et certaines condamnations reposent sur une mauvaise identité.
Deuxième contradiction. La technologie cible des individus particuliers : suspects, criminels, personnes recherchées. Mais elle exige une couverture généralisée pour fonctionner. Impossible d’identifier un visage précis sans avoir collecté des millions d’autres visages innocents.
Ce que la police cherche est spécifique. Ce qu’elle déploie est universel. Le maillage à grande échelle n’est pas un effet secondaire, c’est la condition de l’efficacité du système.
: pour attraper une personne, il faut surveiller tout le monde. C’est un rapport de proportion qu’un magistrat trouverait absurde dans une procédure classique. Imaginez une perquisition qui nécessiterait de fouiller toutes les maisons d’une ville pour en cibler une seule.
Pourtant, c’est ce que fait la reconnaissance faciale avec nos visages.
Sécurité publique et droits individuels
Le débat sur la « surveillance de masse » ne se joue pas sur le nombre de caméras, mais sur la capacité à croiser des flux. Un dispositif de reconnaissance faciale branché sur les téléphones des forces de l’ordre transforme chaque agent en point de collecte mobile, hors du périmètre visible des commissariats.
Disclose parle d’une reconnaissance faciale déployée à grande échelle sur les terminaux policiers, sans que le public puisse mesurer l’ampleur réelle du déploiement. La surveillance de masse commence souvent par un outil présenté comme un simple gain de temps.
La troisième contradiction touche au contrat social. Chacun veut à la fois une vie privée absolue et une sécurité publique maximale. Dans les conditions actuelles, ces deux exigences sont incompatibles.
Si vous jouissez d’une vie privée totale, aucune sécurité collective n’est possible. Si vous exigez une sécurité absolue, votre vie privée doit être sacrifiée dans des proportions considérables. Les cultures et les pays ne tranchent pas ce dilemme de la même façon.
La reconnaissance faciale incarne ce conflit mieux que n’importe quelle autre technologie. Elle promet des rues plus sûres en échange de visages constamment lisibles. Le compromis n’est jamais explicite : il est imposé par l’infrastructure elle-même.
Un déploiement de caméras ne se discute pas, il s’installe. Une fois le réseau en place, le débat est déjà tranché.
Prévenir ou réprimer
Les caméras intelligentes analysent une scène pour repérer un événement, pas une personne. Un bagage abandonné sur un quai, une densité de foule qui grimpe, un individu qui court à contresens. Le système remonte une alerte à un opérateur humain, qui décide.
Ces dispositifs restent dans le périmètre de la vidéoprotection classique. Les flux ne sont pas raccordés à un fichier d’identité, les visages ne sont pas convertis en gabarits biométriques. La CNIL les encadre. Ils ne touchent pas au noyau dur de l’identité.
La bascule se produit dès que le logiciel extrait une signature biométrique et la compare à une base de référence. À cet instant précis, la caméra intelligente devient un dispositif de reconnaissance faciale, soumis à un régime distinct.
La rupture avec les logiques d’identification antérieures
Pendant des décennies, identifier une personne supposait une rencontre physique. Carte d’identité, passeport, badge : il fallait se présenter, tendre un document, signer. La biométrie faciale casse ce rituel. Le visage devient l’identifiant, capté à distance, sans contact, sans que la personne s’en aperçoive.
La rupture n’est pas que technique. Elle renverse la charge : ce n’est plus l’individu qui prouve qui il est, c’est le système qui le déduit à son insu. Le cadre juridique européen a voulu endiguer ces conséquences sur la vie privée.
Des photos collectées sans consentement
Les bases d’entraînement et de référence peuvent se nourrir d’images publiques. Des photos de profil, des articles de presse, des captures d’événements. Votre visage circule dans des jeux de données que vous n’avez jamais autorisés.
Le RGPD exige une base légale pour tout traitement
Dans l’espace public, le consentement n’en est presque jamais une : il n’est ni libre, ni éclairé, ni univoque quand une caméra vous filme sans alternative. La CNIL l’a répété : pour la reconnaissance faciale, il faut une mission d’intérêt public ou une obligation légale, sous réserve de proportionnalité.
Si ça vous intéresse, j’ai aussi traité GrapheneOS face à la police : quelles données peut-elle extraire ?.
Fiabilité et sécurité, les deux talons d’Achille
La fiabilité d’abord. Les taux d’erreur varient selon la qualité de l’image, l’éclairage, l’angle, le vieillissement du visage. Un faux positif peut déclencher un contrôle d’identité injustifié.
Un faux négatif peut laisser filer une personne recherchée. Dans un usage policier, l’erreur a des conséquences directes sur des individus.
La sécurité ensuite. Un mot de passe compromis se change en 30 secondes. Un numéro de carte bancaire se fait rééditer.
Si une base de gabarits biométriques fuit, les personnes concernées sont exposées à vie, sans possibilité de révocation.
Cette irréversibilité change la nature du risque. Une fuite de données classique se répare. Une fuite biométrique se subit. La sécurité de ces systèmes doit être pensée comme une exigence de conception, pas comme un correctif après incident.
La CNIL, plus pragmatique qu’on ne le croit
La logique est celle du bac à sable : tester sur un périmètre réduit, mesurer les résultats, évaluer les risques, puis décider. Le régulateur ne refuse pas l’innovation. Il refuse l’innovation sans filet.
Dans la même veine, j’ai publié Reconnaissance faciale : l’erreur qui a envoyé un innocent en prison.
Le régime juridique dépend de la finalité
La distinction entre police administrative et police judiciaire n’est pas un détail de manuel. En matière pénale, la reconnaissance faciale relève d’un régime d’autorisation judiciaire strict, tandis que la sécurité intérieure et la prévention des troubles à l’ordre public ouvrent la porte à des traitements algorithmiques encadrés par la loi de 2022 sur la vidéosurveillance.
Le Club des Juristes rappelle que cette frontière conditionne tout : un même logiciel change de base légale selon qu’il sert à identifier un suspect ou à surveiller une foule. Le régime juridique de la reconnaissance faciale n’est donc pas unique, il se fragmente selon l’usage réel.
Le point décisif n’est pas la technologie, mais ce qu’on en fait. Une caméra qui compte des passants n’a pas le même statut qu’une caméra qui cherche un visage précis dans une foule. Le régime suit la finalité, pas le matériel.
Pour les caméras intelligentes, le cadre reste celui de la vidéoprotection : déclaration, information du public, durées de conservation limitées. Pour la biométrie, on entre dans le traitement de données sensibles au sens de l’article 9 du RGPD, avec interdiction de principe et exceptions encadrées.
Pour les autorités françaises, un déploiement systématique de vidéosurveillance identifiante est hors-la-loi.
La traçabilité comme garde-fou
- Justification de chaque consultation Horodatage systématique des requêtes.
- Identification de l’agent qui a lancé la recherche.
- Revue périodique des journaux par un tiers.
Sans traçabilité, aucun contrôle n’est possible, ni a posteriori ni en temps réel. Un système sans journalisation est une boîte noire, et une boîte noire finit par servir à autre chose que ce pour quoi elle a été conçue.
La conservation des données biométriques
La règle reste simple : plus on garde longtemps, plus il faut justifier. Et la justification doit être écrite, datée, opposable.
Si le sujet vous parle, j’ai traité Reconnaissance faciale pour activer un téléphone : bonne idée ou risque majeur ?.
La transparence n’est pas une option
Disclose a produit une enquête vidéo qui montre des usages non documentés, et l’absence de réponse institutionnelle claire. Ce format pose une question simple : qui vérifie ce que font les services avec ces outils, et à quel moment le public l’apprend ?
« Pas vu pas pris » résume la doctrine implicite de plusieurs services. Tant qu’aucun journaliste ne documente l’usage, rien ne remonte. La transparence devient alors un exercice de rattrapage, jamais une obligation préalable.
Un logiciel qui désigne un visage ne remplace pas une enquête. Il l’oriente, au mieux. Confondre les deux, c’est remplacer la justice par un algorithme, et le droit européen le refuse.
La frontière entre caméra intelligente et caméra biométrique n’est pas une subtilité de juriste. Elle sépare deux philosophies : observer des événements, ou identifier des personnes. La première est un outil de sécurité. La seconde est un pouvoir sur les individus, qui ne se délègue pas sans garde-fous.
En complément, j’ai consacré un article à La reconnaissance faciale policière : Comment ils vous traquent (et comment y échapper).
Ce que disent les forums
Les forums spécialisés ne s’embarrassent pas de précautions oratoires. Sur les fils consacrés à la vidéosurveillance algorithmique, un constat revient : la technologie promet une objectivité qu’elle ne tient jamais. La détection de somnolence au volant confond un conducteur fatigué avec une personne dont les yeux sont naturellement étroits.
Regard OPJ · numéro du 15 octobre 2026
Ce que j'ai décortiqué il y a deux semaines
Des années de réquisitions. Deux faits, deux remèdes. Les abonnés les ont déjà lus. Vous, pas encore.
iOS 27 neutralise votre bloqueur de pubs DNS sans vous demander votre avis
La mise à jour iOS 27 embarque un réglage appelé Connectivity Assist. Activé par défaut, il contourne les bloqueurs de publicité basés sur le DNS comme NextDNS, AdGuard ou Pi-hole.
Ce que je fais : Je désactive Connectivity Assist sur tous mes appareils iOS dès la mise à jour installée. Ensuite, je vérifie que mon bloqueur DNS fonctionne encore.
Amazon équipe ses livreurs de lunettes qui photographient tout
Amazon a construit des lunettes connectées avec caméras intégrées pour ses livreurs. Elles prennent des photos de tout ce que le livreur voit, y compris les personnes et les propriétés.
Ce que je fais : Je n'achète plus rien sur Amazon quand je peux l'éviter. Et si un livreur arrive avec ces lunettes, je lui demande de les retirer avant d'ouvrir.
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L’outil ne voit pas ce qu’il croit voir. Ses erreurs ont des conséquences réelles.
Les utilisateurs de FaceID l’ont découvert dès les premières générations d’iPhone. Des utilisateurs à la peau foncée ont rapporté des échecs de déverrouillage récurrents, au point que la presse spécialisée s’est emparée du sujet. Un ingénieur biométricien expliquait sur un forum technique que les capteurs infrarouges calibrés sur des épidermes clairs peinaient à lire certains visages. Le problème n’a jamais été résolu, il a été atténué par des mises à jour.
Les forums de développeurs pointent une limite plus profonde : les jeux de données d’entraînement. La plupart des algorithmes de reconnaissance faciale ont été entraînés sur des bases d’images composées d’hommes blancs. Les taux d’erreur grimpent dès qu’un visage sort de cette norme statistique.
Un data scientist le formulait sur Reddit : « Ce n’est pas un bug, c’est un biais de conception. »
Les discussions sur les fourgons de police équipés de caméras ont enflammé les communautés anglophones. L’annonce du déploiement britannique a suscité des centaines de commentaires, beaucoup citant le programme brésilien « Smart Sampa » comme contre-exemple. À São Paulo, les vélos de police embarquent des caméras, et les citoyens peuvent prêter leur propre matériel au réseau.
Sur un forum dédié aux libertés publiques, un contributeur résumait : « On ne débat plus de la technologie, on subit son déploiement. »
Les retours d’expérience des forces de l’ordre alimentent aussi les échanges. Plusieurs fils évoquent les taux de faux positifs lors des manifestations. Un policier britannique anonyme reconnaissait que le système signalait des correspondances erronées dans une proportion qui rendait l’outil inutilisable en situation réelle. La vérification humaine systématique devenait si chronophage que l’intérêt opérationnel s’évaporait.
« La reconnaissance faciale ne réduit pas la criminalité. Elle déplace le problème vers ceux qui doivent trier les alertes. »
Les forums francophones ne sont pas en reste. Sur les communautés dédiées à la cybersécurité, la question de la légalité revient en boucle. La réponse des juristes amateurs est souvent approximative, mais l’inquiétude est précise : qui contrôle les contrôleurs ?
Un fil suivi sur un forum de passionnés de vie privée détaillait les recommandations de la CNIL sur la journalisation des accès. Les participants s’échangeaient des captures d’écran de registres de traitements et débattaient de la durée de conservation des gabarits biométriques. La fenêtre de 30 jours revenait comme un chiffre fétiche. Personne ne savait d’où il sortait, mais tout le monde le répétait.
L’affaire Clearview AI a laissé des traces dans ces discussions. L’amende de 45,6 millions d’euros infligée aux Pays-Bas est devenue un marqueur : les internautes la citent comme la preuve qu’une base de visages constituée sans consentement coûte cher. Un utilisateur notait que la somme dépassait le chiffre d’affaires annuel de l’entreprise, ce qui rendait la sanction dissuasive.
Les lanceurs d’alerte occupent une place à part dans ces échanges. Les protections renforcées adoptées par l’Union européenne sont citées comme un espoir, mais aussi comme un aveu : si des protections spécifiques sont nécessaires, c’est que les abus existent.
Un modérateur d’un forum sur la surveillance résumait la position dominante : « La technologie avance plus vite que le droit, et les forums servent de chambre d’écho à ceux qui veulent comprendre avant qu’il ne soit trop tard. »
Ce qui frappe dans ces conversations, c’est l’absence de naïveté. Personne ne croit que la reconnaissance faciale va disparaître. Les débats portent sur le périmètre acceptable, la transparence des algorithmes et la possibilité de contester une identification erronée. Des questions que les textes de loi abordent, mais que les forums formulent avec une brutalité que les documents officiels n’ont pas.
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Questions fréquentes
La reconnaissance faciale est-elle légale en France aujourd’hui ?
Elle l’est dans certains cadres précis, notamment expérimentaux et encadrés par la loi, mais son usage courant par les forces de l’ordre reste contesté. Plusieurs enquêtes journalistiques ont documenté des pratiques qui sortent du cadre autorisé.
Les erreurs d’identification sont-elles fréquentes ?
Les enquêtes de terrain rapportent des cas documentés de mauvaises identifications, y compris dans des procédures ayant conduit à des condamnations. Aucun chiffre public consolidé ne permet toutefois de mesurer l’ampleur réelle du phénomène.
Quel rôle joue la CNIL face aux expérimentations de reconnaissance faciale ?
La CNIL contrôle la conformité des traitements biométriques au RGPD et à la loi Informatique et Libertés. Toute expérimentation publique doit faire l’objet d’une analyse d’impact (AIPD) préalable. Depuis 2025, la CNIL a commencé à adresser ses premières mises en demeure à des opérateurs utilisant ces technologies sans base légale suffisante.
Quelles sont mes données protégées par le RGPD face à la reconnaissance faciale ?
Votre visage, votre empreinte rétinienne ou toute autre donnée biométrique permettant de vous identifier de façon unique constituent des données sensibles au sens de l’article 9 du RGPD. Leur traitement est interdit par principe, sauf exceptions limitées comme le consentement explicite ou la sécurité publique encadrée.
La reconnaissance faciale dans les lieux publics est-elle légale en France en 2026 ?
Elle est en principe interdite pour les acteurs privés depuis l'AI Act (août 2024). Les autorités policières peuvent y recourir uniquement dans des cas très stricts : menace terroriste imminente, recherche d’une personne disparue ou localisation d’un auteur d’infraction grave passible d’au moins 4 ans d’emprisonnement.
En 2003, pendant mon stage de révision, on nous faisait décortiquer le rôle exact de chaque partie à la cour d’assises. Le greffier dresse procès-verbal des débats, le ministère public peut s’opposer à l’audition d’un témoin dont le nom n’a pas été signifié régulièrement. Chaque acte est encadré, chaque pouvoir est borné par la loi.
Ce qui frappe, c’est que la moindre irrégularité peut entacher l’arrêt de nullité. On nous le répétait sans cesse : la violation des dispositions légales par l’une des parties suffit à fragiliser toute la procédure. Le droit ne tolère pas l’approximation quand il s’agit de la liberté des personnes.
Et pourtant, le terrain montre autre chose. Les jurés prêtent serment de garder le secret des délibérations, même après la fin de leurs fonctions. Mais quand une technologie échappe au cadre posé par le législateur, ce n’est plus une question de serment. C’est une question de confiance dans l’État de droit.
Le terrain, c’est autre chose
Et l’expérience utilisateur n’est pas meilleure. Les systèmes de détection de présence facial peinent à voir les peaux foncées (un problème documenté sur la reconnaissance faciale grand public), les faux positifs explosent lors des manifestations, et la détection de somnolence au volant confond un conducteur fatigué avec une personne aux yeux naturellement étroits. La technologie ne sait pas encore distinguer ce qu’elle prétend mesurer.
Le cas brésilien mérite qu’on s’y attarde. Le programme « Smart Sampa » inclut une fonctionnalité où un citoyen peut prêter sa propre caméra au réseau de surveillance. Vous devenez volontairement un capteur pour la police. C’est la logique du filet universel poussée à son terme : non plus seulement les caméras publiques, mais les vôtres, intégrées au dispositif de traçage.
Ce qui a servi de base
| Document d’orientation sur la protection de la vie privée à l’intention des services de police relativement au recours à la reconnaissance faciale ↗ |
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