Qu’est-ce que l’anonymisation des images de drone ?

Anonymisation des images de drone : définition

L’anonymisation des images de drone est le processus de traitement de photos et de vidéos réalisées à l’aide d’aéronefs sans équipage afin d’empêcher l’identification de personnes physiques ou l’attribution de données à une personne déterminée. En pratique, pour les contenus visuels, il s’agit avant tout de détecter et de flouter les visages ainsi que les plaques d’immatriculation visibles sur les vidéos et les photographies. Si, après ces opérations, il reste possible d’identifier une personne, le contenu n’est pas anonymisé, mais au mieux pseudonymisé.

Le cadre juridique principal d’évaluation de ce processus est le RGPD, c’est-à-dire le règlement (UE) 2016/679 du Parlement européen et du Conseil du 27 avril 2016, applicable depuis le 25 mai 2018. L’image d’une personne captée sur une vidéo de drone peut constituer une donnée à caractère personnel si l’identification est possible, directement ou indirectement. De même, une plaque d’immatriculation peut être considérée comme une donnée personnelle lorsqu’elle permet de relier un véhicule à son propriétaire ou à son utilisateur. En pratique, l’interprétation des plaques d’immatriculation n’est pas totalement uniforme selon les contextes, d’où la nécessité d’une approche prudente et d’une analyse au cas par cas du traitement.

Pour les enregistrements réalisés par drone, deux cadres réglementaires doivent être articulés. Le premier concerne la protection des données personnelles et de la vie privée. Le second relève du droit aérien et des règles européennes applicables aux opérations de drones, notamment le règlement d’exécution (UE) 2019/947 de la Commission et le règlement délégué (UE) 2019/945 de la Commission, en vigueur dans les États membres de l’UE. Du point de vue de la conformité, le fait qu’un vol soit légalement effectué ne dispense pas des obligations découlant du RGPD, du droit à l’image et de la protection des droits de la personnalité.

Importance de l’anonymisation des images de drone pour la conformité au RGPD

Les images de drone couvrent souvent l’espace public, mais aussi des portions de propriétés privées, de jardins, de balcons, de fenêtres, de parkings et de voies d’accès. Ce type de contenu peut enregistrer des tiers ainsi que leurs comportements, leur localisation et leur contexte situationnel. Cela accroît le risque de violation du principe de minimisation des données prévu à l’article 5, paragraphe 1, point c), du RGPD, ainsi que du principe de limitation des finalités visé à l’article 5, paragraphe 1, point b).

L’anonymisation constitue donc une mesure technique et organisationnelle qui réduit les risques liés au traitement ultérieur des données personnelles après la captation de l’image. Elle ne dispense pas le responsable du traitement de déterminer une base légale pour l’enregistrement du contenu, mais elle peut diminuer de manière significative le risque pour les personnes concernées. En pratique, cela est particulièrement important pour la publication de contenus promotionnels, la documentation de projets, l’inspection d’infrastructures, la cartographie de terrains et les audits techniques.

• Visages - en règle générale, ils doivent être floutés dès lors que la personne est reconnaissable et qu’aucune exception légale ne s’applique.
• Plaques d’immatriculation - leur floutage est souvent une mesure de précaution, en particulier lors de la publication ou du partage ultérieur des contenus.
• Éléments supplémentaires - les documents, écrans de moniteur, badges d’identification ou plaques nominatives ne sont généralement pas détectés automatiquement et nécessitent une rédaction manuelle de l’image.

Technologies utilisées pour l’anonymisation des vidéos de drone

Dans le cas des contenus issus de drones, les techniques les plus importantes reposent sur le traitement d’image par ordinateur, soutenu par des modèles d’apprentissage automatique. La détection automatique des visages et des plaques d’immatriculation ne repose pas sur un simple filtrage de l’image, mais sur des modèles de détection entraînés à partir de jeux de données correctement annotés. En pratique, cela signifie le recours au deep learning pour construire un modèle d’IA capable de localiser ensuite les objets devant être floutés.

Dans les environnements de production, on utilise généralement des détecteurs d’objets fonctionnant sur des images fixes ou sur les images successives d’une vidéo. Une fois l’objet détecté, le système applique un masque d’anonymisation, le plus souvent un flou, une pixellisation ou un cache rectangulaire. Pour les prises de vue aériennes, il faut tenir compte d’angles de caméra variables, de l’altitude de vol, du mouvement de la plateforme, des vibrations et des occultations partielles des objets.

Dans le logiciel Gallio PRO, la détection automatique concerne les visages et les plaques d’immatriculation. Le système ne détecte pas automatiquement les logos d’entreprise, les tatouages, les plaques nominatives, les documents ni les contenus affichés sur des écrans. Ces éléments peuvent être floutés manuellement à l’aide de l’éditeur intégré. Gallio PRO n’anonymise pas les silhouettes entières et ne prend pas en charge l’anonymisation de flux vidéo ni l’anonymisation en temps réel.

Paramètres clés et métriques de l’anonymisation des images de drone

L’évaluation de la qualité de l’anonymisation ne devrait pas reposer uniquement sur l’affirmation selon laquelle le contenu a été flouté. Il faut des indicateurs mesurables de l’efficacité de la détection et de la qualité du processus de rédaction visuelle. Dans les environnements auditables, il est utile de documenter les paramètres du modèle, la version du logiciel, l’étendue des classes d’objets traitées ainsi que les résultats des contrôles qualité.

• Recall - pourcentage de visages ou de plaques correctement détectés. Un recall faible signifie un risque de laisser des données personnelles sans anonymisation.
• Precision - pourcentage de détections correctes parmi toutes les détections. Une precision trop faible augmente le nombre de floutages erronés.
• Miss rate - pourcentage d’objets non détectés par le modèle.
• IoU - Intersection over Union - mesure de l’ajustement entre la boîte de détection et l’objet réel.
• Temps de traitement par image ou par fichier - important pour la planification opérationnelle, même s’il ne concerne pas le traitement en temps réel.
• Taux de corrections manuelles - indicateur pratique de l’adéquation du modèle aux contenus aériens.

Pour les contenus de drone, le compromis entre recall et precision est particulièrement important. Du point de vue de la protection des données, un recall élevé est généralement prioritaire, car l’omission d’un visage ou d’une plaque peut entraîner une atteinte à la vie privée. En même temps, le contenu après anonymisation doit rester exploitable sur le plan opérationnel, par exemple pour l’inspection de toitures, de façades, de lignes électriques ou de chantiers.

Défis juridiques et opérationnels liés aux images de drone

Les prises de vue aériennes présentent un profil de risque spécifique. La caméra couvre une large zone, souvent sans qu’il soit possible de prévoir pleinement qui apparaîtra dans le cadre. Le problème tient aussi à l’enregistrement de zones privées vues depuis les airs, invisibles depuis le sol. Cela peut accroître l’atteinte à la vie privée, même lorsque le vol a été effectué conformément à la réglementation aérienne.

S’agissant des visages, l’obligation de protection ne découle pas seulement du RGPD, mais aussi des règles relatives aux droits de la personnalité et au droit à l’image. En principe, la diffusion d’une image reconnaissable nécessite le consentement de la personne concernée, sauf exception prévue par la loi, par exemple lorsqu’il s’agit d’une personne publique exerçant une fonction officielle, lorsque l’image n’est qu’un élément accessoire d’un ensemble tel qu’un rassemblement ou un paysage, ou lorsque la personne a perçu une rémunération convenue pour poser.

Concernant les plaques d’immatriculation, il convient de noter une certaine divergence dans la pratique. Une approche de précaution recommande de les flouter, en particulier lors de la publication des contenus ou de leur transmission à des tiers. Cette approche est cohérente avec les principes de privacy by design et de privacy by default prévus à l’article 25 du RGPD.

Applications pratiques de l’anonymisation des vidéos de drone

L’anonymisation des contenus aériens est nécessaire lorsqu’un enregistrement doit être archivé, analysé, transmis à un client, publié ou utilisé dans le cadre de procédures internes. Il ne s’agit pas uniquement d’une question médiatique. Elle revêt également une grande importance dans les secteurs techniques et industriels.

• inspections de bâtiments et documentation de l’avancement des travaux
• audits immobiliers et gestion de patrimoine
• surveillance des infrastructures routières, énergétiques et ferroviaires
• éléments de preuve et documentation d’incidents
• publication de prises de vue promotionnelles de terrains, de sites et de projets

Dans ces usages, un traitement on-premise ou dans un environnement organisationnel contrôlé est recommandé, en particulier lorsque les contenus portent sur des infrastructures critiques, des zones privées ou des données à risque élevé. Il est également important de limiter l’étendue de la journalisation des données. Gallio PRO n’enregistre pas de logs contenant des données issues de la détection de visages et de plaques d’immatriculation, ni d’autres journaux comportant des données personnelles ou des catégories particulières de données personnelles.

Références normatives et sources

La définition et la pratique de l’anonymisation des images de drone doivent être appréciées à la lumière des sources primaires, et non uniquement de commentaires sectoriels. Les principaux actes juridiques et documents d’interprétation couvrent à la fois la protection des données et les opérations aériennes de drones.

• Règlement (UE) 2016/679 du Parlement européen et du Conseil - RGPD, 27 avril 2016
• Règlement d’exécution (UE) 2019/947 de la Commission - règles et procédures applicables à l’exploitation d’aéronefs sans équipage à bord
• Règlement délégué (UE) 2019/945 de la Commission - systèmes d’aéronefs sans équipage et opérateurs de pays tiers
• Loi du 4 février 1994 sur le droit d’auteur et les droits voisins
• Loi du 23 avril 1964 - Code civil
• Lignes directrices du Comité européen de la protection des données concernant les notions d’identifiabilité, de minimisation et de privacy by design