Pendant des années, Flock Safety a présenté ses équipements comme de simples caméras de lecture automatisée des plaques d’immatriculation (ALPR – Automatic License Plate Recognition). Mais l’évolution de son architecture matérielle montre que ces dispositifs deviennent progressivement de véritables plateformes de collecte multisources.
Une architecture de capteurs bien plus complexe qu’une caméra
Les boîtiers Flock embarquent plusieurs briques technologiques :
- caméra haute résolution avec capteur CMOS ;
- moteur de reconnaissance optique (OCR) des plaques ;
- classification algorithmique des véhicules (marque, modèle, couleur, carrosserie) par intelligence artificielle ;
- géolocalisation GPS ;
- modem LTE/5G ;
- processeur ARM embarqué exécutant l’inférence IA en périphérie (edge computing) ;
- modules radio Bluetooth Low Energy (BLE) et Wi-Fi.
L’analyse est réalisée directement sur l’équipement (« edge AI »), seules les métadonnées étant ensuite envoyées vers les serveurs cloud.
Le principe du « Device ID »
La nouveauté la plus controversée concerne la capacité de certains équipements à exploiter les émissions radio des smartphones.
Un téléphone n’est jamais totalement silencieux.
Même lorsqu’il n’est connecté à aucun réseau, il diffuse périodiquement des trames radio :
- Bluetooth Low Energy (BLE Advertising)
- Wi-Fi Probe Requests
- parfois des identifiants liés à Apple Continuity ou Google Nearby.
Ces émissions contiennent :
- une adresse MAC (souvent aléatoire mais pas toujours suffisante pour empêcher le pistage) ;
- des identifiants de session ;
- des signatures propres au matériel ;
- différents paramètres radio permettant le fingerprinting.
Le simple fait de recevoir ces trames permet d’associer un appareil à une position géographique et à un instant précis.
Autrement dit, il n’est pas nécessaire d’intercepter les communications : écouter les balises radio suffit à construire une chronologie des déplacements.
Un militant américain spécialisé dans l’analyse des dispositifs Flock a récemment démontré que certains équipements embarquaient des interfaces Bluetooth capables de détecter les appareils à proximité.
Son analyse révèle que les modules radio présents sur ces caméras ne servent pas uniquement à la maintenance ou au diagnostic technique mais peuvent également détecter les émissions BLE environnantes.
Ces observations alimentent les inquiétudes des défenseurs des libertés numériques, qui estiment que l’évolution de ces systèmes dépasse largement le simple cadre de la lecture automatisée des plaques. Les critiques demandent davantage de transparence sur les fonctionnalités réellement activées et les données effectivement collectées. À ce jour, Flock indique officiellement que ses systèmes ALPR détectent principalement les plaques et les caractéristiques des véhicules, tandis que d’autres fonctionnalités (audio, capteurs complémentaires) dépendent des produits déployés. Les affirmations concernant une collecte systématique d’identifiants de téléphones doivent donc être distinguées des démonstrations militantes et des capacités techniques potentiels.
Et pour la France ?
En France, la proposition de loi RIPOST intervient dans un contexte où plusieurs responsables politiques défendent une extension de la vidéosurveillance algorithmique.
Le discours est sensiblement le même que celui développé depuis plusieurs années aux États-Unis :
mieux protéger la population.
moderniser les outils d’enquête ;
automatiser la détection des comportements ;
accélérer les investigations ;
L’exemple américain montre que la vidéosurveillance algorithmique ne suit pas une évolution linéaire. Partie de la simple lecture automatisée des plaques d’immatriculation, elle intègre désormais l’intelligence artificielle, la reconnaissance comportementale, la fusion de données et, selon les équipements, des capteurs capables d’exploiter les signaux radio présents dans l’environnement.
À chaque étape, le même argument est avancé : il ne s’agit que d’un nouvel outil destiné à améliorer l’efficacité des enquêtes. Pourtant, l’accumulation de ces briques technologiques produit un changement de nature. Ce ne sont plus des caméras qui observent ponctuellement un événement, mais des infrastructures capables de reconstituer les déplacements, les habitudes et les réseaux de relations d’une population entière à partir de métadonnées.
