Éditeur de masquage manuel : définition
Un éditeur de masquage manuel est une interface logicielle utilisée pour appliquer, ajuster, vérifier et valider un masquage visuel dans des images et des vidéos. Il intervient lorsque la détection automatique ne repère pas un élément à dissimuler ou lorsqu’un masque généré automatiquement doit être corrigé. Dans les processus d’anonymisation d’images et de vidéos, l’éditeur permet à un utilisateur autorisé d’appliquer un floutage, une pixellisation, un aplat opaque ou un autre masque visuel sur une zone sélectionnée.
Ce terme ne désigne pas, à lui seul, une méthode juridique d’anonymisation. Il décrit une composante du processus qui facilite la vérification humaine et les actions correctives. Un éditeur de masquage manuel est particulièrement important, car les modèles automatisés peuvent ne pas repérer certains objets pertinents, détecter une zone incorrecte ou produire un contour imprécis autour d’un visage ou d’une plaque d’immatriculation.
Pour les vidéos, le masquage manuel consiste généralement à définir la zone à masquer dans une ou plusieurs images, puis à maintenir le masque lorsque l’objet se déplace. Le niveau de vérification requis dépend des images, de la communication envisagée, du risque de réidentification et des procédures internes de l’organisation.
Rôle d’un éditeur de masquage manuel dans l’anonymisation d’images et de vidéos
Un éditeur de masquage manuel est normalement utilisé après l’analyse automatique et avant l’exportation d’une image ou d’un fichier vidéo anonymisé. Il comble l’écart entre la détection automatique des visages ou des plaques d’immatriculation et la vérification finale de la protection de la vie privée.
- Importation et analyse : l’utilisateur importe des fichiers image ou vidéo. La détection automatique repère les catégories d’objets prises en charge.
- Masquage automatique : le système génère des masques pour les visages et les plaques d’immatriculation détectés.
- Vérification humaine : un relecteur examine les images, les scènes et les zones détectées afin d’identifier les éléments non repérés ou les masques imprécis.
- Masquage manuel : le relecteur ajoute des masques aux éléments non détectés ou modifie la taille, la position, la durée ou l’effet visuel d’un masque existant.
- Contrôle qualité et exportation : l’organisation vérifie le résultat et exporte l’image ou la vidéo masquée pour l’usage approuvé.
Ce processus constitue une forme pratique de supervision humaine. Il ne signifie pas qu’un relecteur doit examiner chaque fichier de la même manière. La profondeur de la vérification doit être déterminée au moyen d’une évaluation des risques documentée, prenant notamment en compte la qualité des images, l’angle de la caméra, la densité de la foule, les mouvements, les artefacts de compression et les conséquences de la communication d’une personne identifiable ou d’un contenu visuel sensible.
Ce qu’un éditeur de masquage manuel peut traiter
La détection automatique est limitée aux catégories d’objets prises en charge par le modèle logiciel. Un éditeur de masquage manuel peut traiter des éléments visuels en dehors de ces catégories, à condition qu’un relecteur puisse identifier la zone concernée dans l’image ou la vidéo.
Élément visuel | Pourquoi un masquage manuel peut être nécessaire | Action habituelle
|
|---|---|---|
Visage non détecté | Une occultation, un profil de côté, un flou de mouvement, un faible éclairage ou un angle de caméra inhabituel peuvent réduire les performances de détection. | Ajouter et positionner un masque sur le visage dans la zone concernée de l’image ou pendant la durée correspondante de la vidéo. |
Plaque d’immatriculation non détectée | La distance, les reflets, l’inclinaison, une faible résolution ou une obstruction partielle peuvent empêcher une détection fiable. | Appliquer un masque couvrant l’ensemble de la zone lisible de la plaque. |
Logo d’entreprise | Un logo n’est pas détecté automatiquement par les outils de détection des visages et des plaques d’immatriculation. | Tracer une zone de masquage manuel lorsque le logo ne doit pas être communiqué. |
Tatouage | Un tatouage peut être distinctif et nécessiter un masquage selon les critères de risque de l’organisation. | Appliquer un masque ciblé sur la zone concernée, sans masquer l’ensemble du corps ou de la silhouette. |
Badge nominatif, document ou contenu affiché sur un écran | Du texte ou des informations affichées peuvent révéler des données personnelles, confidentielles ou opérationnelles. | Masquer le texte visible ou la zone de l’écran après vérification visuelle. |
Gallio PRO détecte et floute automatiquement uniquement les visages et les plaques d’immatriculation. Il ne détecte pas automatiquement les logos d’entreprise, les tatouages, les badges nominatifs, les documents ou les contenus affichés sur des écrans. Ces éléments peuvent être floutés manuellement à l’aide de l’éditeur intégré. Gallio PRO ne floute pas les corps entiers ni les silhouettes, et n’effectue pas d’anonymisation en temps réel ni d’anonymisation de flux vidéo.
Paramètres clés et indicateurs de qualité
Un éditeur de masquage manuel doit permettre d’appliquer des critères de vérification mesurables. La question principale consiste à déterminer si chaque identifiant visuel à masquer est intégralement couvert pendant toute la période où il est visible.
- Couverture : vérifie si le masque appliqué couvre l’intégralité de la zone cible, y compris les caractères lisibles d’une plaque d’immatriculation ou la zone identifiable d’un visage.
- Continuité temporelle : vérifie si un masque vidéo reste en place depuis la première image visible jusqu’à la dernière image visible de la cible.
- Taux de faux négatifs : proportion d’objets pertinents qui restent non masqués. Il peut s’exprimer ainsi : FN / (TP + FN), où TP désigne les vrais positifs et FN les faux négatifs.
- Précision : proportion des masques appliqués ou détectés qui correspondent à une cible prévue. Elle peut s’exprimer ainsi : TP / (TP + FP), où FP désigne les faux positifs.
- Rappel : proportion de l’ensemble des cibles pertinentes qui ont été masquées. Il peut s’exprimer ainsi : TP / (TP + FN).
- Traçabilité de la vérification : capacité à documenter qui a vérifié un fichier, quelle version a été approuvée et quelles décisions de masquage ont été prises.
La précision et le rappel sont des mesures standard de la recherche d’information. Les documents du National Institute of Standards and Technology (NIST) sur l’évaluation de la recherche d’information décrivent les concepts d’évaluation sous-jacents. Dans les processus de protection de la vie privée, le rappel est souvent la mesure la plus critique, car un visage ou une plaque d’immatriculation non masqué peut créer un risque de divulgation.
Fonctions et limites d’un éditeur de masquage manuel
Un éditeur fiable doit permettre d’examiner l’original et la version masquée sans exposer le fichier original à des utilisateurs non autorisés. Le contrôle des accès, la gestion des versions et le stockage sécurisé font donc partie du processus global, même s’ils ne constituent pas des fonctions de masquage.
Le masquage manuel présente également des limites. Il dépend de l’attention du relecteur, de la qualité des images disponibles et de procédures opérationnelles appliquées de manière cohérente. Un relecteur peut ne pas remarquer une apparition brève dans une séquence vidéo, appliquer un masque trop petit ou ne pas tenir compte du déplacement d’un objet entre les images. Les organisations doivent définir des règles de vérification, des méthodes d’échantillonnage lorsque cela est approprié, des procédures d’escalade et des critères d’acceptation avant de communiquer des images anonymisées.
Normes et références
Aucune norme technique unique ne définit spécifiquement un éditeur de masquage manuel pour le floutage des visages et des plaques d’immatriculation. Toutefois, des publications reconnues relatives à la protection de la vie privée, à la sécurité et à la gestion des risques liés à l’intelligence artificielle fournissent des mesures de contrôle pertinentes pour le processus associé.
- ISO/IEC 29100:2011, Technologies de l’information - Techniques de sécurité - Cadre de protection de la vie privée, identifie des garanties de protection de la vie privée et des concepts de gestion des risques associés.
- ISO/IEC 27001:2022, Sécurité de l’information, cybersécurité et protection de la vie privée - Systèmes de management de la sécurité de l’information - Exigences, définit les exigences applicables à un système de management de la sécurité de l’information.
- NIST AI 100-1, Cadre de gestion des risques liés à l’intelligence artificielle (AI RMF 1.0), publié en 2023, décrit des activités de gouvernance, de cartographie, de mesure et de gestion des risques liés à l’intelligence artificielle.
- Publication spéciale NIST 800-188, publiée en 2016, traite de la désidentification et souligne la nécessité d’évaluer le risque de divulgation dans les processus de diffusion de données.