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Reconnaissance faciale au Carnaval de Nice, les premiers retours dévoilés

5 avril 2019•Eitel Mabouong•5 min•

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La réunion thématique de l’Association nationale de la vidéoprotection (AN2V) se tenait le jeudi 4 avril 2019. Les « retours d’expérience de terrain sur la mise en œuvre d’analytics audio et vidéo » étaient au programme de ce rendez-vous. Le retour sur la reconnaissance faciale utilisée durant la dernière édition du Carnaval de Nice était particulièrement attendu.

Douze retours d’expérience étaient programmés à l’occasion de la réunion thématique de l’AN2V du jeudi 4 avril 2019. Le sujet du jour tournait autour de l’analytic audio et vidéo. Le tout vu sous quatre angles, ou « contextes », différents :

Le « contexte urbain » (reconnaissance faciale au Carnaval de Nice et déploiement d’analytic audio à Saint-Étienne) ;
Le « contexte sites privés » (hypervision, détection d’intrusion, gestion d’attentat sur détection de coup de feu, détection et localisation de cris de panique…) ;
Puis le « Contexte Multi-sites » (exploitation de données vidéo et déploiement de détection d’intrusion multi-sites) ;
Et enfin le « contexte commerce » (intrusions et vols, filtrage de fausses alertes, détection d’intrusion).

La reconnaissance faciale, élément phare de l’AN2V

La reconnaissance faciale faisait office de présentation phare durant cette réunion. Celle-ci était testée en grandeur nature lors du Carnaval de Nice 2019, fin février. Stéphan Louppe (du groupe monégasque Confidentia) présentait le cas niçois.

Le ton est donné d’entrée de jeu : « D’un point de vue législatif, on n’est pas encore prêt à mettre ce système en place en France. Même si les choses sont en train d’évoluer », prévient l’intéressé. Le temps, par la suite, de s’arrêter sur l’expérimentation du Carnaval de Nice.

Devant une salle comble, Stéphan Louppe définit les différentes étapes de ce test grandeur nature. Sans oublier de rappeler qu’il s’agit là « d’une expérimentation et non d’une mise en place opérationnelle ».

Le déroulé de l'expérimentation expliqué par Stéphan Louppe

Rencontre entre la Ville de Nice et la Cnil (Commission nationale de l’informatique et des libertés).
4 jours de tests : « Expérimentation limitée dans le temps, sur 4 jours avec 2 défilés de jour et 2 défilés de nuit ».
Accord du public : « Tous les spectateurs étaient figurants. À la demande de la Cnil es spectateurs qui ne voulaient pas participer pouvaient passer par une autre entrée, à demande de la Cnil ».
Deux cas opérationnels : utilisation des caméras de la voie publique et tests d’utilisation reconnaissance faciale à l’entrée de la manifestation à des fins organisationnelles.

La solution « Better tomorrow »

Après avoir expliqué les différentes étapes de cette expérimentation, le temps est alors venu – pour notre interlocuteur – de se pencher sur les usages de cette reconnaissance faciale… Et d’évoquer la solution « Better tomorrow ». Un lendemain meilleur qui s’écrirait potentiellement avec des caméras de reconnaissance faciale à chaque coin de rue.

Comment s’utilise la solution « Better tomorrow » ? En se basant « sur un réseau de vidéos de surveillance existant et relié CSU (Centre de supervision urbain) », confie l’intéressé. Une technique qui permet notamment un « retour flux direct » et un traitement aussi bien « en direct qu’en différé ».

Un listing de principaux usages a par ailleurs été énoncé. Ces derniers s’étendent des domaines sécurité – sûreté (Safe city) au marketing.

La gestion des « personnes d’intérêt »

Les « personnes d’intérêt » se divise en deux groupes. Les blacklistés, « qui peuvent être un enfant disparu, une personne recherchée au niveau judiciaire », confie Stéphan Louppe. Et les whitelistés, qui permet de laisser passer les personnes autorisées uniquement. Dans ce cas de figure, la reconnaissance faciale remplacerait l’usage du badge dans un périmètre donné. Et « une alarme se déclencherait si une personne non autorisée » entrait dans le champ de vision de la caméra.

Sur l’écran de retour, les blacklistés auraient alors le visage encerclé en rouge. Tandis que, dans le cas des whitelistés, le visage serait entouré en vert. Autrement dit, les personnes « neutres » ne comporteraient aucune mention spécifique sur l’écran de contrôle.

À noter par ailleurs que l’identification des personnes d’intérêt resterait garantie y compris en cas de changement d’apparence de ces dernières (barbe, chapeau, lunettes, vieillissement…). Cela de jour comme de nuit.

Des données anonymisées

En attendant une souplesse juridique pour mettre en place de système de reconnaissance faciale, le groupe monégasque met en avant plusieurs arguments visant à garantir un anonymat total dans un périmètre pourtant vidéosurveillé.

Données anonymisées (comportant uniquement une photo accolée à empreinte mathématique).
Absence d’enregistrement du visage s’il ne figure pas sur la liste de référence.
Possibilité de flouter les visages autour d’une personne d’intérêt
Gestion dans le temps (les personnes d’intérêt peuvent voir leur dossier conserver jusqu’à une date précise et ensuite disparaître du système).

Les zones d’ombre…

Malgré l’ensemble de ces arguments, plusieurs doutes restent à lever concernant cette expérimentation. Comme le taux de réussite du système et son calcul… La validation par le biais d’une certification… La réelle nécessité de surveiller un millier de citoyens pour identifier une « personne d’intérêt »… Ou encore, permettre un usage qui entrerait dans le cadre légal de la loi… et non pas un usage poussant en direction d’un changement de législation.

À noter que les chiffres autour de ces tests doivent, en principe, être livrés par la Ville de Nice dans les prochains jours.