Empreinte anale : Des toilettes qui vous identifient par votre trou de balle

Au-delà de l’étrange… Des chercheurs veulent donner aux toilettes une nouvelle apparence intelligente. À la Stanford School of Medicine, le Wall Street Journal rapporte que des chercheurs sont en train de mettre au point un scanner capable de reconnaître l'”empreinte anale” unique de l’utilisateur, c’est-à-dire les “caractéristiques distinctives de son anoderme”, c’est-à-dire la peau du canal anal.

Pour y parvenir, ils ont installé une caméra à l’intérieur d’une cuvette de toilettes et utilisé des algorithmes d’apprentissage automatique pour associer des échantillons de selles à des utilisateurs spécifiques. Le système peut même calculer “le débit et le volume de l’urine en utilisant la vision par ordinateur comme un débitmètre urinaire”, selon une publication de 2020.

Sonia Grego, cofondatrice de Coprata, une startup de surveillance physiologique affiliée à l’université de Duke, veut révolutionner notre façon de faire en analysant des échantillons de vos selles et de vos urines pour détecter des indicateurs de santé, notamment des maladies chroniques et même des cancers, rapporte The Guardian.

Une autre société, Toi Labs, a poussé cette idée un peu plus loin avec son siège de toilette intelligent TrueLoo, qui recueille une sélection encore plus large de données biométriques.

“Quel est leur poids ? Comment sont-ils assis sur le siège ?”, a déclaré le fondateur Vik Kashyap au Guardian. Le siège peut ensuite analyser des échantillons de selles “en utilisant des méthodes optiques, en regardant des choses comme le volume, la clarté, la cohérence, la couleur.”

Ces dispositifs sont principalement destinés aux personnes âgées.

“Il s’agit essentiellement de comprendre quand une personne présente des schémas anormaux, puis d’être capable de documenter ces schémas et de fournir des rapports qui peuvent être utilisés par les médecins pour aider au traitement d’une variété de conditions”, a déclaré Kashyap.

La collecte de données sur des échantillons de selles et d’urine permet de révéler de nombreuses informations personnelles, jusqu’à la consommation de médicaments – illicites ou prescrits – et des détails sur la santé des personnes. Si tout cela vous préoccupe sur le plan de la vie privée, les scientifiques précisent que les données relatives à vos anus sont toutes “stockées et analysées sur un serveur de cloud crypté”.

« Imaginez un monde où les toilettes intelligentes des bureaux seraient capables de dire quels employés sont enceintes, se droguent ou risquent de souffrir de troubles physiques ou mentaux, ce qui impliquerait qu’ils sont potentiellement moins productifs ou sur le point de s’absenter du travail ».

Un scénario inquiétant est que les compagnies d’assurance pourraient s’emparer de ces données et commencer à proposer des traitements préférentiels à des personnes par ailleurs en bonne santé.

“Dès que l’on commence à mesurer quelque chose qui appartient au corps, la frontière de la vie privée est franchie”, a déclaré Phil Booth, coordinateur de MedConfidential.

Êtes-vous prêt à partager votre empreinte anale avec les grandes technologies ?

Vous n’aurez aucune intimité mais vous serez heureux…

Il est clair que l’authentification anale ne fonctionnera pas pour les paiements #fintech ^_^

Bref, cela ressemble à une belle idée de merde, sans mauvais jeux de mots.

The Guardian

Amazon lance la biométrie palmaire

Amazon lance la biométrie par empreinte palmaire pour les paiements sans contact, le contrôle d’accès et plus encore, selon un article du blog de la société, sous le nom d’Amazon One.

Début 2020, la société aurait envisagé la biométrie palmaire pour les paiements en magasin, et un brevet déposé fin 2019 décrit l’utilisation des empreintes palmaires et des veines pour l’authentification biométrique.

Dans l’article du blog de Dilip Kumar, vice-président d’Amazon Physical Retail & Technology, Amazon One est décrit comme étant rapide et facile à souscrire, et l’accès à une carte de fidélité est suggéré comme une application de cette technologie. Elle sera d’abord déployée à l’entrée de certains magasins Amazon Go, mais aussi aux caisses ou dans les points de vente traditionnels de la plupart des magasins.

Amazon One

Les scanners ont été déployés dans deux magasins Amazon Go à Seattle, et la société indique que les clients peuvent s’inscrire en moins d’une minute en insérant une carte de crédit et en suivant les instructions pour enregistrer leurs données biométriques palmaires. Une fois inscrit, le client peut accéder au magasin en tenant sa paume au-dessus du scanner pendant environ une seconde.

La société prévoit également de déployer Amazon One chez d’autres détaillants, dans des stades et des bureaux.

Dans une FAQ accompagnant l’article du blog, Amazon indique que le développement du système biométrique palmaire a commencé avec l’expérience client, bien que l’explication du choix de la modalité soit un peu moins claire.

« Nous nous sommes demandé si nous pouvions contribuer à améliorer des expériences comme le paiement à la caisse, la présentation d’une carte de fidélité, l’entrée dans un lieu comme un stade, ou même l’entrée au bureau avec un badge. Nous avons donc créé Amazon One pour offrir un moyen rapide, fiable et sûr de s’identifier ou d’autoriser une transaction. »

La nouvelle vague biométrique

La société affirme que “la reconnaissance de la paume est considérée comme plus privée que certaines alternatives biométriques parce que vous ne pouvez pas déterminer l’identité d’une personne en regardant une image de sa paume”, ce qui contraste probablement avec la reconnaissance faciale. Amazon souligne également que la reconnaissance de la paume nécessite un geste intentionnel, et qu’elle est sans contact.

Les clients peuvent s’inscrire à Amazon One sans compte Amazon et peuvent demander la suppression de leurs données biométriques s’ils décident de ne plus utiliser le système après leur inscription. Amazon indique également que toutes les données biométriques sont cryptées et stockées dans “une zone hautement sécurisée que nous avons personnalisée dans le Cloud où nous créons votre signature palmaire”.

L’entreprise affirme également qu’elle est en pourparlers actifs avec plusieurs acheteurs tiers potentiels.

Réglementation de la biométrie : Approches globales et questions urgentes

L’AI Now Institute a publié un recueil d’études de cas sur les approches réglementaires de la technologie de reconnaissance biométrique, les leçons tirées et les futures actions de sensibilisation

Dans un contexte de surveillance publique accrue, l’intérêt pour la réglementation des technologies biométriques telles que la reconnaissance faciale et vocale s’est considérablement accru dans le monde entier, sous l’impulsion de la recherche et de la défense des intérêts des communautés. Il se dégage de ce moment un sentiment croissant que des technologies comme la reconnaissance faciale ne sont pas inévitables, et peut-être même pas nécessaires ou utiles.

“Regulating Biometrics: Global approaches and urgent questions”, par Amba Kak, présente huit études de cas détaillées d’universitaires, avocats et experts politiques qui examinent les tentatives actuelles de réglementation des technologies biométriques et donnent un aperçu des promesses et des limites de ces approches. Dans quels domaines la réglementation est-elle capable de déterminer si et comment les technologies biométriques sont utilisées, et dans quels domaines est-elle insuffisante ? En examinant ces questions, ces auteurs experts éclairent les domaines d’engagement, de défense et de réglementation futurs.

Ces essais brossent un tableau du paysage mondial complexe de la réglementation de la biométrie, en mettant en évidence les nombreuses approches adoptées par les partisans de la biométrie, qui réclament un contrôle accru de ces technologies, ainsi que la manière dont les gouvernements ont utilisé la loi comme outil pour étendre ou consolider l’utilisation de la biométrie.

Projet de loi australien sur les services de rapprochement des identités (p.44)

Jake Goldenfein (Faculté de droit de Melbourne) et Monique Mann (Université Deakin) suivent les manœuvres institutionnelles et politiques qui ont conduit l’Australie à créer une grande base de données centralisée de reconnaissance faciale (“The Capability”) à l’usage de divers acteurs gouvernementaux. Ils examinent les échecs de la réglementation pour remettre en cause de manière significative la construction de ce système, voire pour façonner son architecture technique ou institutionnelle.

L’économie (et la pratique réglementaire) que la biométrie inspire : Une étude du projet Aadhaar (p.52)

Nayantara Ranganathan (avocate et chercheuse indépendante, Inde) explique comment le droit et la politique autour du projet indien d’identification biométrique (“Aadhaar”) ont finalement servi à construire des données biométriques comme ressource pour l’extraction de données de valeur par des entreprises privées. Elle explore comment la réglementation a été influencée par les logiques et les cultures du projet qu’elle cherchait à réglementer.

Une première tentative de réglementation des données biométriques dans l’Union européenne (p.62)

Els Kindt (KU Leuven) fournit un compte-rendu détaillé de l’approche du Règlement général sur la protection des données (RGPD) de l’Union européenne en matière de réglementation des données biométriques. Comme de nombreux pays sont sur le point de mettre en œuvre des lois nationales rédigées de manière similaire, elle identifie les lacunes potentielles et souligne les domaines clés pour la réforme.

Réflexion sur la politique biométrique du Comité international de la Croix-Rouge : Réduire au minimum les bases de données centralisées (p.70)

Ben Hayes (Agence AWO, conseiller juridique consultant auprès du Comité international de la Croix-Rouge [CICR]) et Massimo Marelli (chef du Bureau de la protection des données du CICR) expliquent le processus décisionnel du CICR pour formuler sa première politique en matière de biométrie, qui visait à éviter la création de bases de données et à minimiser les risques pour les populations vulnérables dans les contextes humanitaires.

Utilisation par la police de la reconnaissance faciale en live au Royaume-Uni (p.78)

Peter Fussey (Université d’Essex) et Daragh Murray (Université d’Essex), principaux auteurs de l’étude empirique indépendante du procès de la police métropolitaine de Londres sur la reconnaissance faciale en live (LFR-Live Facial Recognition), expliquent comment les normes juridiques et les outils de régulation existants n’ont pas réussi à empêcher la prolifération d’un système dont les effets néfastes ont été démontrés. Ils tirent ainsi des enseignements plus larges pour la réglementation de la LFR au Royaume-Uni et des technologies similaires ailleurs.

Une taxonomie des approches législatives pour la reconnaissance faciale aux États-Unis (p.86)

Jameson Spivack et Clare Garvie (Georgetown Center on Privacy and Technology) écrivent sur les dizaines de lois d’interdiction et de moratoires sur l’utilisation de la reconnaissance faciale par la police aux États-Unis, la plupart d’entre elles menées par des avocats et des organisations communautaires. Les auteurs fournissent une taxonomie détaillée qui va au-delà des grandes catégories d’interdiction et de moratoire, et réfléchissent aux leçons tirées de leur mise en œuvre.

BIPA : La plus importante loi biométrique sur la protection de la vie privée aux États-Unis ? (p.96)

Woodrow Hartzog (Northeastern University) explore les promesses et les pièges de la loi sur la confidentialité des informations biométriques (BIPA) de l’État de l’Illinois et, plus largement, du droit des particuliers à engager leurs propres actions contre des entreprises privées. Il s’interroge sur les limites inévitables d’une loi centrée sur le “consentement éclairé”, un système qui donne l’illusion d’un contrôle tout en justifiant des pratiques douteuses que les gens n’ont pas assez de temps ou de ressources pour comprendre et agir.

Réglementation biométrique ascendante : La réponse de la Communauté à l’utilisation de la surveillance faciale dans les écoles (p.104)

Stefanie Coyle (NYCLU) et Rashida Richardson (Rutgers Law School ; AI Now Institute, NYU) examinent la décision controversée d’un district scolaire de Lockport, New York, de mettre en place un système de reconnaissance faciale et d’objets pour surveiller les élèves. Elles mettent en lumière la réponse de la communauté qui a suscité un débat national et a conduit à une législation à l’échelle de l’État réglementant l’utilisation des technologies biométriques dans les écoles.

Lire le rapport complet (PDF)

Un projet de loi américain vise à interdire l’utilisation de la reconnaissance faciale par la police

Les législateurs américains ont présenté un projet de loi, The Facial Recognition and Biometric Technology Moratorium Act, qui interdirait l’utilisation de la technologie de reconnaissance faciale par les agences fédérales de maintien de l’ordre.

Plus précisément, il rendrait illégal pour toute agence fédérale ou tout fonctionnaire “d’acquérir, de posséder, d’accéder ou d’utiliser” la technologie de surveillance biométrique aux États-Unis. Il exigerait également que les services de police des États et des collectivités locales instaurent des interdictions similaires afin de pouvoir bénéficier d’un financement fédéral.

La proposition de loi est arrivée à un stade où l’utilisation de la technologie de reconnaissance faciale par la police fait l’objet d’une attention accrue dans le cadre des protestations qui ont suivi l’assassinat de George Floyd fin mai. Des études ont montré à plusieurs reprises que la technologie est moins précise pour les Noirs, et au début de cette semaine, le New York Times a rapporté qu’un homme noir innocent du Michigan avait été arrêté après avoir été mal identifié par un logiciel de reconnaissance faciale.

L’activisme fonctionne

La décision de restreindre l’utilisation de la technologie de reconnaissance faciale est en partie due à la pression exercée par les entreprises technologiques elles-mêmes, après avoir été soumises au lobbying des militants pendant des années.

Il y a deux semaines, Amazon a annoncé qu’elle imposerait un moratoire d’un an sur l’utilisation par la police de son système de reconnaissance faciale, Rekognition, après qu’IBM ait décidé de mettre fin à son système de reconnaissance faciale à usage général. Le lendemain, Microsoft a annoncé qu’il cesserait de vendre son système aux services de police jusqu’à ce que la loi fédérale réglemente la technologie.

Il appartient maintenant aux législateurs de décider s’ils peuvent obtenir un soutien suffisant pour l’adopter.

On en sait plus sur les algorithmes de Palantir

UCIPT, CNET, Fortune, MIT

L’UE vient de publier de nouvelles lignes directrices pour réglementer l’IA

Le nouveau livre blanc de l’Union européenne contenant des lignes directrices pour la réglementation de l’intelligence artificielle reconnaît que l’intelligence artificielle peut entraîner la violation des droits fondamentaux, comme la partialité, la suppression de la dissidence et l’absence de vie privée. Il suggère des exigences légales telles que :

– S’assurer que l’IA est formée sur des données représentatives
– L’obligation pour les entreprises de conserver une documentation détaillée sur la manière dont l’IA a été élaborée
– Apporter des informations aux citoyens lorsqu’ils interagissent avec une IA
– Exiger une surveillance humaine des systèmes d’IA

La critique

Les nouveaux critères sont beaucoup plus faibles que ceux suggérés dans la version du livre blanc qui a fait l’objet d’une fuite en janvier. Ce projet suggérait un moratoire de cinq ans sur la reconnaissance faciale dans les espaces publics, alors que celui-ci n’appelle qu’à un “large débat européen” sur la politique de reconnaissance faciale. Michael Veale, professeur en droits numériques à l’University College London, note que la commission adopte souvent des positions plus extrêmes dans les premières ébauches comme tactique politique, il n’est donc pas surprenant que le document officiel ne suggère pas de moratoire. Cependant, il estime que c’est quand même décevant parce que cela fait suite à un rapport tout aussi terne du groupe d’experts de haut niveau sur l’intelligence artificielle, qui a été considéré comme “fortement influencé par l’industrie”.

En attendant, les lignes directrices du document pour l’IA ne s’appliquent qu’aux technologies qu’il considère comme des technologies “à haut risque”, explique Frederike Kaltheuner, chargé de la politique technologique chez Mozilla. Le terme “à haut risque” peut inclure certaines industries, comme le secteur de la santé, ou certains types de technologies, comme la surveillance biométrique. Mais les suggestions ne s’appliqueraient pas à la technologie de la publicité ou à la vie privée des consommateurs, qui, selon Kaltheuner, peuvent avoir des effets importants et qui ne sont pas pris en compte dans le cadre du RGPD.

Le livre blanc n’est qu’un ensemble de lignes directrices. La Commission européenne commencera à élaborer une législation basée sur ces propositions et commentaires à la fin de l’année 2020.

L’UE a également publié un document sur la “stratégie européenne pour les données” qui suggère qu’elle veut créer un “espace européen unique des données” – c’est-à-dire un géant européen des données qui défiera les grandes entreprises technologiques de la Silicon Valley.

L’UE abandonne l’idée d’interdire la reconnaissance faciale dans les lieux publics

Selon le dernier draft de la stratégie de l’UE en matière d’intelligence artificielle vu par Reuters et EURACTIV, l’Union européenne n’est plus intéressée par la possibilité d’une interdiction de la reconnaissance faciale dans les espaces publics ; cependant, il devrait y avoir des “critères clairs” dans le futur déploiement à grande échelle des systèmes d’identification biométriques dans l’UE.

Un précédent projet de la Commission européenne avait évoqué l’idée d’un moratoire pouvant aller jusqu’à cinq ans afin de se donner le temps de réfléchir aux moyens de prévenir les abus.

Selon EURACTIV, le document indique “Cette évaluation dépendra de l’objectif pour lequel la technologie est utilisée et des garanties mises en place pour protéger les personnes. Dans le cas où des données biométriques sont utilisées pour la surveillance de masse, il doit y avoir des critères clairs quant aux personnes qui doivent être identifiées”.

L’utilisation de la reconnaissance faciale dans les investigations policières a suscité des inquiétudes, car les défenseurs des libertés civiles et de la vie privée craignent que cette technologie ne soit utilisée pour une surveillance massive et discriminatoire, violant ainsi les droits des personnes à la confidentialité des données.

Le projet de moratoire faisait partie d’un ensemble de mesures plus larges visant à réglementer l’intelligence artificielle et ses défis, en particulier dans les secteurs à haut risque, tels que les domaines de la santé et des transports. La proposition est actuellement en cours de révision et la Commission a l’intention de la présenter le 19 février.

Au début du mois, le gouvernement américain a dévoilé ses propres lignes directrices en matière de réglementation de l’IA, visant à limiter la portée excessive des autorités et a exhorté l’Europe à éviter les approches agressives.

Le président de Microsoft, Brad Smith, a déclaré qu’une interdiction de l’IA par reconnaissance faciale équivaut à utiliser un hachoir au lieu d’un scalpel pour résoudre des problèmes potentiels, tandis que le PDG d’Alphabet, Sundar Pichai, a exprimé son soutien.

Reconnaissance faciale : L’UE envisage une interdiction jusqu’à cinq ans

La Commission européenne a révélé qu’elle envisageait d’interdire l’utilisation de la reconnaissance faciale dans les lieux publics pour une durée maximale de cinq ans. Les autorités de réglementation veulent disposer de temps pour trouver des moyens d’empêcher les abus de cette technologie.

Cette technologie permet de vérifier en temps réel les visages capturés par les caméras de surveillance en les comparant à des listes de surveillance, souvent établies par la police. Des exceptions à l’interdiction pourraient être faites pour les projets de sécurité ainsi que pour la recherche et le développement.

Selon un projet de livre blanc sur l’intelligence artificielle obtenu par EURACTIV, la Commission a présenté ses plans dans un document de 18 pages, suggérant que de nouvelles règles soient introduites pour renforcer la réglementation existante en matière de droits à la vie privée et aux données.

Elle a proposé d’imposer des obligations aux développeurs et aux utilisateurs d’intelligence artificielle, et a exhorté les pays de l’UE à créer une autorité chargée de contrôler les nouvelles règles. Dans le cadre de l’interdiction, qui durerait entre trois et cinq ans, “une méthodologie solide pour évaluer les impacts de cette technologie et les mesures possibles de gestion des risques pourrait être identifiée et développée”.

Ces propositions font suite à une période de débat public sur la manière de relever les défis futurs de l’intelligence artificielle. Les militants affirment que la technologie actuelle est inexacte, intrusive et qu’elle porte atteinte au droit à la vie privée des individus. Une étude récente a suggéré que les algorithmes de reconnaissance faciale sont beaucoup moins précis pour identifier les visages noirs et asiatiques que les visages blancs.

Les systèmes de reconnaissance faciale sont racistes

Entre-temps, le gouvernement chinois a commencé à mettre en place un système de reconnaissance faciale dans les pharmacies de Shanghai pour les personnes qui achètent certains médicaments. Les personnes qui achètent des médicaments contrôlés, comme ceux qui contiennent des substances psychotropes, seront invitées à vérifier leur identité en balayant leur visage.

Il s’agit de la dernière d’une série de mesures prises par l’État chinois pour empêcher les usagers de mettre la main sur certains médicaments pouvant être utilisés pour produire des drogues illégales.

Le pays est un grand partisan de la reconnaissance faciale, et si l’Occident reste prudent, la Chine continue d’adopter cette technologie.

Euractiv, The Guardian, BBC, Capital

> Reuters : Le PDG d’Alphabet soutient l’interdiction temporaire de la reconnaissance faciale, mais Microsoft n’est pas d’accord.

Les systèmes de reconnaissance faciale sont racistes

Une étude du gouvernement américain confirme que la plupart des systèmes de reconnaissance faciale sont racistes

Près de 200 algorithmes de reconnaissance faciale – la majorité dans l’industrie – ont de moins bonnes performances sur les visages non blancs, selon une étude qui fait autorité. Les résultats saisis dans le rapport, Face Recognition Vendor Test (FRVT) Part 3 : Demographic Effects (NISTIR 8280), sont destinés à informer les décideurs politiques et à aider les développeurs de logiciels à mieux comprendre la performance de leurs algorithmes. La technologie de reconnaissance faciale a inspiré le débat public en partie en raison de la nécessité de comprendre l’effet de la démographie sur les algorithmes de reconnaissance faciale.

Ce qu’ils ont testé :

Le National Institute of Standards and Technology (NIST) des États-Unis a testé chaque algorithme sur deux des tâches les plus courantes de la reconnaissance faciale.

La première, connue sous le nom de comparaison 1 : 1 ou “one-to-one matching”, consiste à faire correspondre la photo d’une personne à une autre photo de la même personne dans une base de données. Elle est utilisée pour déverrouiller les téléphones intelligents ou vérifier les passeports, par exemple.

La seconde, appelée recherche un-à-plusieurs ou “one-to-many”, consiste à déterminer si la photo de cette personne a une correspondance avec une autre dans une base de données. Cette méthode est souvent utilisée par les services de police pour identifier des suspects dans le cadre d’une enquête.

L’agence a étudié quatre ensembles de données sur les visages actuellement utilisés dans les formalités du gouvernement américain : les photos d’identité de personnes vivant aux États-Unis, les photos des personnes qui déposent une demande d’immigration, les photos de demandes de visas et les photos de personnes traversant la frontière américaine. Au total, les ensembles de données comprenaient 18,27 millions d’images de 8,49 millions de personnes.

Pour évaluer la performance de chaque algorithme, l’équipe du NIST a mesuré les deux classes d’erreurs que le programme peut faire : les faux positifs et les faux négatifs. Un faux positif signifie que le logiciel a considéré à tort que des photos de deux personnes différentes montraient la même personne, tandis qu’un faux négatif signifie que le logiciel n’a pas réussi à faire correspondre deux photos qui, en fait, montrent la même personne.

Le NIST a partagé certains résultats importants de l’étude. Voici les principaux :

1. Pour ce qui est de la comparaison 1 : 1, la plupart des systèmes affichaient un taux de faux positifs plus élevé pour les visages asiatiques et afro-américains que pour les visages caucasiens, parfois par un facteur de 10 allant même jusqu’à 100. En d’autres termes, il y avait plus de chances de trouver une correspondance alors qu’il n’y en avait pas.

2. Cela a changé pour les algorithmes de reconnaissance développés dans les pays asiatiques, qui ont produit très peu de différence de faux positifs entre les visages asiatiques et caucasiens.

3. Les algorithmes développés aux États-Unis étaient tous systématiquement mauvais pour faire correspondre les visages asiatiques, afro-américains et amérindiens. Les Amérindiens ont subi les taux de faux positifs les plus élevés.

4. Les systèmes de correspondance un-à-plusieurs présentaient les pires taux de faux positifs pour les Afro-Américains, ce qui fait que cette population est la plus à risque d’être faussement accusée d’un crime.

On en sait plus sur les algorithmes de Palantir

Pourquoi c’est important ?

L’utilisation des systèmes de reconnaissance faciale se développe rapidement dans les domaines de la lutte contre la criminalité, du contrôle des frontières et d’autres applications dans la société. Bien que plusieurs études universitaires aient déjà démontré que les systèmes commerciaux populaires étaient biaisés en fonction de la race et du sexe, l’étude du NIST est l’évaluation la plus complète à ce jour et confirme les résultats antérieurs. Les conclusions remettent en question la nécessité de continuer à utiliser ces systèmes à une aussi grande échelle.

Prochaines étapes :

Il appartient maintenant aux décideurs politiques de trouver la meilleure façon de réglementer ces technologies. Le NIST exhorte également les développeurs de reconnaissance faciale à mener davantage de recherches sur la façon dont ces biais pourraient être atténués.

Qui a besoin de la démocratie quand on a des données ?

France : Reconnaissance faciale dans des lieux publics

Dans un entretien au Parisien, mardi 24 décembre, le secrétaire d’Etat au Numérique a exprimé le souhait de lancer une expérimentation de la reconnaissance faciale en temps réel sur des images de vidéosurveillance. Cette phase devrait durer de six mois à un an, “sous la supervision de la société civile et de chercheurs”, précise le membre du gouvernement.

Francetvinfo, Les Echos

La France lance un programme national d’identification faciale à l’échelle nationale