Anonymisation des enregistrements pour les médias et les journalistes : définition
L’anonymisation des enregistrements pour les médias et les journalistes est un processus structuré visant à supprimer ou à limiter la possibilité d’identifier des personnes physiques dans des vidéos et des photographies destinées à la publication, à l’archivage ou à la transmission à des tiers. En pratique, cela concerne principalement le visage ainsi que les plaques d’immatriculation visibles dans l’image. Dans un contexte rédactionnel, l’objectif n’est pas de traiter des documents ou des données textuelles, mais de modifier l’image afin que le contenu puisse être utilisé légalement et conformément au principe de minimisation des données.
Du point de vue du droit de la protection des données et du droit à l’image, l’anonymisation des enregistrements constitue une mesure technique et organisationnelle qui réduit le risque d’atteinte aux droits des personnes figurant dans le contenu. Dans le cas des photos et des vidéos, l’identification peut résulter non seulement de la légende accompagnant le contenu, mais aussi de l’image elle-même. Le visage constitue en principe une donnée à caractère personnel s’il permet d’identifier une personne directement ou indirectement. Cette approche découle de l’article 4, point 1, du RGPD, tandis que l’obligation de mettre en œuvre des mesures appropriées de protection des données et de privacy by design résulte respectivement de l’article 5, paragraphe 1, point c), de l’article 25 et de l’article 32 du règlement (UE) 2016/679.
Dans le travail des rédactions et des agences photographiques, l’anonymisation prend le plus souvent la forme d’un floutage ou d’un masquage des visages et des plaques d’immatriculation avant la publication du contenu. Si l’identification reste possible malgré l’application d’un filtre, on ne peut pas parler d’anonymisation efficace. Dans ce cas, il s’agit plutôt d’un masque visuel insuffisant que d’une véritable anonymisation.
Obligations des rédactions et des agences photo lors de la publication d’une image
La publication de photos et d’enregistrements montrant des personnes exige une analyse conjointe des règles relatives à la protection des données personnelles et des dispositions nationales encadrant le droit à l’image. Pour les rédactions, il est essentiel de comprendre que la licéité de la publication ne signifie pas toujours qu’il n’est pas nécessaire d’anonymiser. Si un contenu présente une forte valeur informative, mais ne nécessite pas de montrer un visage reconnaissable, le masquage peut constituer une solution proportionnée.
En Pologne, les textes de référence sont principalement le RGPD, les articles 23 et 24 du Code civil relatifs aux droits de la personnalité, ainsi que l’article 81 de la loi de 1994 sur le droit d’auteur et les droits voisins. Cette dernière disposition pose le principe du consentement à la diffusion de l’image et prévoit les principales exceptions.
- une personne connue du public, lorsque l’image a été réalisée dans le cadre de l’exercice de fonctions publiques, notamment politiques, sociales ou professionnelles,
- une personne ne constituant qu’un détail d’un ensemble tel qu’un rassemblement, un paysage ou un événement public,
- une personne ayant reçu la rémunération convenue pour poser, sauf stipulation contraire.
En dehors de ces cas, la rédaction doit évaluer si la publication d’une image reconnaissable est nécessaire. Si elle ne l’est pas, l’anonymisation du visage constitue une pratique conforme au principe de minimisation des données. Cela concerne en particulier les contenus relatifs aux victimes d’infractions, aux mineurs, aux témoins, aux patients, aux participants à une intervention ainsi qu’aux personnes présentes de manière fortuite.
Technologies d’anonymisation des photos et des vidéos
Dans les contenus rédactionnels, deux étapes techniques sont généralement mises en œuvre : la détection de l’objet puis l’application d’un masque. La détection automatique des visages et des plaques d’immatriculation repose aujourd’hui le plus souvent sur des modèles d’apprentissage automatique, y compris de deep learning. Le modèle d’IA sert à repérer les caractéristiques visuelles des visages et des plaques dans différentes conditions d’éclairage, d’échelle, d’angle et de qualité d’image. Le modèle en lui-même n’anonymise pas encore le contenu. Il sert à indiquer la zone à flouter ou à masquer.
En production, le suivi de l’objet d’une image à l’autre est essentiel afin que le masque ne « perde » pas le visage lors d’un mouvement de caméra ou en cas d’occultation partielle. Pour les photos, la précision de localisation est primordiale, tandis que pour la vidéo, la stabilité du masque dans le temps est également déterminante.
Gallio PRO masque 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 ni les images affichées sur les écrans. Ces éléments peuvent être masqués manuellement à l’aide de l’éditeur intégré. Le logiciel n’effectue pas d’anonymisation en temps réel ni d’anonymisation de flux vidéo. Il est conçu pour le traitement de fichiers.
Paramètres clés et métriques de l’anonymisation des enregistrements
L’évaluation de l’efficacité de l’anonymisation ne devrait pas reposer uniquement sur l’appréciation subjective de l’opérateur. Pour les équipes conformité et les DPO, des paramètres mesurables liés à la qualité de détection ainsi qu’au risque de réidentification après publication sont essentiels.
Paramètre
Importance pratique
Interprétation typique
Précision
Pourcentage de détections correctes parmi l’ensemble des détections
Une précision faible signifie un nombre trop élevé de masques appliqués à tort
Rappel
Pourcentage de visages ou de plaques détectés parmi tous ceux présents dans le contenu
Un rappel faible implique un risque de laisser des données non masquées
IoU - Intersection over Union
Degré de correspondance entre le cadre de détection et l’objet
Influe sur le fait que le masque couvre réellement le visage ou la plaque
Stabilité du suivi
Maintien du masque sur l’objet d’une image à l’autre
Élément clé pour les vidéos dynamiques
Temps de traitement du fichier
Temps nécessaire pour l’analyse et le rendu final
Influe sur la productivité de la newsroom
Pour évaluer le risque, on peut adopter une règle opérationnelle simple : plus le rappel est élevé et moins il existe de cas où un visage reste visible, même pendant quelques images, plus le risque d’atteinte est faible. Dans l’environnement rédactionnel, le faux négatif est généralement plus problématique que le faux positif, car un visage non détecté permet potentiellement d’identifier la personne.
Plaques d’immatriculation et visages : périmètre de l’anonymisation
Dans les contenus de presse, outre le visage, les numéros d’immatriculation des véhicules apparaissent fréquemment. Dans certains pays européens, leur masquage est considéré comme une norme de prudence conforme au droit national, à la pratique des autorités de contrôle ou à la politique rédactionnelle. En Pologne, la situation n’est pas entièrement uniforme.
D’un côté, l’UODO, le CEPD ainsi que la jurisprudence de la CJUE soutiennent une interprétation large de la notion de donnée à caractère personnel lorsque l’identification est indirectement possible. De l’autre, une partie de la jurisprudence des juridictions administratives considère qu’une plaque d’immatriculation ne constitue pas toujours, à elle seule, une donnée à caractère personnel. En pratique rédactionnelle, cela implique une analyse du contexte. Si le numéro peut conduire à l’identification du propriétaire ou de l’utilisateur du véhicule, son masquage constitue une solution prudente et conforme au principe de réduction des risques.
Sécurité des données et modèle on-premise
Pour les rédactions qui traitent des contenus sensibles, ce n’est pas seulement le résultat visuel qui compte, mais aussi la manière dont les fichiers sont traités. Un logiciel on-premise limite le transfert des enregistrements en dehors de l’organisation et facilite le respect des exigences de sécurité prévues à l’article 32 du RGPD. Cela revêt une importance particulière pour les contenus d’investigation, les enregistrements de scènes de crime, les contenus impliquant des mineurs ou des informateurs.
Gallio PRO fonctionne comme un logiciel on-premise. En outre, il ne collecte pas de journaux contenant la détection des visages et des plaques d’immatriculation et n’enregistre pas de logs contenant des données personnelles ni des données relevant de catégories particulières. Du point de vue du DPO, cela réduit la surface de risque et le volume de données opérationnelles qui devraient autrement être sécurisées de manière supplémentaire.
Références normatives et sources
La définition et la pratique de l’anonymisation des enregistrements pour les médias doivent s’appuyer sur les textes juridiques et les lignes directrices, et non sur les seules habitudes rédactionnelles. Les sources ci-dessous ont une portée directe ou interprétative pour la publication de photos et de vidéos.
- Règlement (UE) 2016/679 du Parlement européen et du Conseil du 27 avril 2016 - RGPD, en particulier les articles 4, 5, 25 et 32
- Loi du 23 avril 1964 - Code civil, articles 23 et 24
- Loi du 4 février 1994 sur le droit d’auteur et les droits voisins, article 81
- Lignes directrices 4/2019 du CEPD relatives à l’article 25 du RGPD - Data Protection by Design and by Default, adoptées définitivement en 2020
- Jurisprudence de la CJUE relative à l’interprétation large de l’identifiabilité d’une personne ainsi que pratique des autorités de contrôle en matière de données visuelles
Voir aussi
- Floutage de visage
- Masquage des plaques d’immatriculation
- Conformité RGPD dans l’anonymisation des vidéos et des photos
- Logiciel on-premise pour l’anonymisation des données visuelles