La vidéosurveillance algorithmique ajoute aux caméras un logiciel qui repère automatiquement des situations prédéfinies. Elle ne se contente donc pas d’enregistrer des images : elle classe des mouvements et signale certains événements à un opérateur.
Autorisée à titre expérimental par la loi relative aux Jeux olympiques et paralympiques de 2024, cette technologie soulève des questions qui dépassent la sécurité événementielle. En 2026, son cadre juridique, l’analyse d’impact et les garanties pour les personnes doivent être examinés ensemble.
A retenir :
- Analyse d’impact préalable et évaluation des risques concrets
- Protection des données et respect de la vie privée
- Contrôle humain, transparence algorithmique et recours accessibles
- Distinction nette entre détection comportementale et reconnaissance faciale
Vidéosurveillance algorithmique : pourquoi l’analyse d’impact est essentielle
Parce qu’un algorithme transforme des images en alertes, l’analyse doit commencer avant l’installation, et non après un incident. Une commune doit préciser le besoin de sécurité, les lieux concernés et les solutions moins intrusives disponibles.
Définir les alertes et leurs limites
Dans ce cadre, l’autorité doit décrire précisément ce que le logiciel cherche à détecter, par exemple une intrusion dans une zone interdite. Une alerte signale une situation à vérifier ; elle ne prouve ni une infraction ni l’intention d’une personne.
Selon les éléments communiqués sur l’expérimentation des Jeux, les algorithmes repèrent des événements prédéfinis sans identifier les visages. Cette distinction doit être documentée, car les finalités et les risques changent si l’outil évolue.
Les vérifications préalables :
- Finalité précise et intérêt de sécurité démontré
- Scénarios détectés et lieux strictement délimités
- Durée de conservation et accès aux images encadrés
- Solutions alternatives évaluées avant le déploiement
Mesurer les risques pour les droits fondamentaux
Cette évaluation doit considérer la protection des données, la vie privée et la liberté d’expression dans l’espace public. Une personne qui sait ses gestes analysés peut renoncer à participer à un rassemblement ou modifier ses habitudes.
« C’est aux autorités de faire la démonstration qu’il n’existe pas de moyen moins attentatoire aux libertés pour garantir la sécurité. »
Amnesty International France
Risque examiné
Question à poser
Garantie attendue
Atteinte à la vie privée
Les images sont-elles nécessaires à la finalité annoncée ?
Collecte et conservation limitées
Erreur de détection
Qui vérifie l’alerte avant toute intervention ?
Contrôle humain effectif
Discrimination
Les scénarios pénalisent-ils certains comportements ou groupes ?
Tests et suivi documentés
Effet dissuasif
La surveillance entrave-t-elle l’exercice de libertés ?
Justification de nécessité et de proportionnalité
Une analyse solide établit ainsi le besoin et les risques ; elle conduit ensuite à examiner qui définit les comportements jugés anormaux.
Biais algorithmiques : protéger les personnes et prévenir les discriminations
Une fois les alertes définies, leur fiabilité dépend des données d’apprentissage et des choix humains qui les structurent. La transparence algorithmique ne signifie pas seulement expliquer l’outil : elle suppose de rendre ses limites contrôlables.
Repérer les biais dans les scénarios
Un scénario conçu pour repérer un mouvement inhabituel peut mal interpréter une démarche liée au handicap ou une activité ordinaire dans la rue. Les personnes sans domicile ou les artistes de rue peuvent aussi être exposés à des signalements injustifiés.
Selon Katia Roux, spécialiste des technologies et des droits humains à Amnesty International France, la définition de la norme soulève précisément cette difficulté. Les données d’apprentissage et les critères d’alerte doivent donc faire l’objet d’un examen indépendant.
« Qui va définir ce qui est la norme ? Une personne en situation de handicap, avec une manière de se déplacer ou une gestuelle différente va-t-elle être détectée par l’algorithme comme une personne ayant un comportement anormal ? »
Katia Roux
Organiser le contrôle humain
Pour réduire ces risques, un opérateur doit pouvoir comprendre le motif d’une alerte, la contester et éviter une réponse automatique. Les consignes doivent aussi prévoir comment corriger les erreurs et consigner les décisions prises.
Les garanties opérationnelles :
- Formation des opérateurs aux limites du système
- Vérification humaine avant toute action
- Procédure de signalement et de correction des erreurs
- Audit régulier des alertes et des effets observés
« Avec ces systèmes, ça marche par paliers. Avec la vidéosurveillance algorithmique, on vient de passer une marche. »
Katia Roux
Au-delà des biais, l’encadrement doit empêcher qu’une expérimentation temporaire devienne un usage permanent sans nouvelle justification ni contrôle.
Conformité réglementaire : encadrer la durée et les usages
Les risques identifiés appellent des règles vérifiables sur la durée, les responsabilités et les fonctionnalités autorisées. La loi des Jeux olympiques prévoyait une expérimentation jusqu’en mars 2025 ; en 2026, cette échéance passée ne suffit pas à justifier un usage actuel.
Vérifier le cadre applicable après l’expérimentation
Selon les informations disponibles sur le dispositif lié aux Jeux, son autorisation était temporaire et expérimentale. Une collectivité doit donc vérifier le fondement juridique applicable avant tout déploiement, plutôt que supposer que l’ancien régime se prolonge.
La conformité réglementaire implique aussi d’informer le public, de limiter les accès et de désigner les responsables du traitement. Sans ces éléments, les personnes concernées disposent difficilement de moyens pour comprendre ou contester la surveillance.
Dispositif
Fonction principale
Enjeu de contrôle
Vidéosurveillance classique
Enregistrer ou permettre le visionnage des images
Accès, conservation et information
Vidéosurveillance algorithmique
Signaler des situations prédéfinies
Scénarios, biais et validation humaine
Reconnaissance faciale
Comparer un visage à une base de référence
Identification biométrique et garanties renforcées
Surveillance automatisée
Catégorie générale d’analyse automatisée
Finalités, proportionnalité et contrôle
Éviter le glissement vers la reconnaissance faciale
La détection d’un comportement et l’identification d’une personne ne sont pas équivalentes. La reconnaissance faciale compare des visages à une base de données ; elle constitue une fonctionnalité distincte, qui appelle un cadre spécifique et des garanties fortes.
« En devenant le premier État membre de l’Union européenne à le faire, la France ouvre la voie à l’utilisation et à la normalisation d’outils permettant une surveillance de masse. »
Katia Roux
La vigilance porte donc autant sur la technologie utilisée que sur son évolution possible et les décisions prises à partir de ses alertes.
Les contrôles à maintenir :
- Base juridique actuelle et finalité explicite
- Information publique compréhensible et accessible
- Contrôle indépendant des usages et des alertes
- Interdiction de toute extension non autorisée
Source : Amnesty International France, éléments sur la vidéosurveillance algorithmique et les droits humains ; loi relative aux Jeux olympiques et paralympiques de 2024.
