Reconnaissance faciale : la politique du chiffre incite la police à violer la loi

En 2011, la CNIL (Commission nationale de l'informatique et des libertés) avait déjà pointé l'absence de base légale pour le fichier GASPARD, un système de stockage de photos biométriques utilisées par la police et la gendarmerie.

Quinze ans plus tard, en 2026, ce fichier est toujours exploité quotidiennement via des smartphones dédiés, comme les terminaux NEO 2 (utilisés par la police depuis 2022) ou NeoGend (gendarmerie depuis 2020).

Ces appareils permettent d'effectuer des contrôles d'identité en temps réel grâce à la reconnaissance faciale, une pratique pourtant interdite par la loi.

Un juge a récemment relaxé huit manifestants identifiés à tort par ce biais, confirmant l'illégalité de ces méthodes.

Le TAJ (Traitement des antécédents judiciaires) est un fichier central contenant 24 millions de signalements de personnes « mises en cause » (MEC), dont 16 millions nominativement.

Il est lié à GASPARD-NG (Gestion automatisée des signalements et des photographies anthropométriques répertoriées et distribuables – Nouvelle génération), créé en 2008 et officialisé en 2012.

Ce fichier pourrait être illégal, car il n'a pas été soumis à l'avis de la CNIL.

En 2024, il comptait 9 millions de photos de face, avec 135 000 nouvelles photos ajoutées chaque mois.

Les terminaux NEO disposent d'une application appelée Reco-TAJ, permettant d'interroger GASPARD à partir d'une photo, malgré l'interdiction légale d'utiliser cette technologie lors de contrôles d'identité.

L'application Reco-TAJ précise explicitement qu'elle ne peut pas être utilisée « dans le cadre d'une enquête judiciaire (interdit pour un contrôle d'identité) ».

Pourtant, des policiers et gendarmes l'utilisent pour photographier des suspects ou des personnes contrôlées, puis comparer ces images avec les 200 photos les plus pertinentes du TAJ en moins d'une minute.

Le code de procédure pénale limite l'accès au TAJ aux seuls besoins des enquêtes judiciaires, excluant les contrôles en temps réel.

Malgré les déclarations du ministre de l'Intérieur Laurent Nuñez qualifiant cette pratique d'illégale, les forces de l'ordre continuent de l'utiliser, encouragées par des supérieurs hiérarchiques qui la présentent comme un « outil miracle ».

La reconnaissance faciale repose sur des calculs de probabilité, générant des faux positifs (personnes identifiées à tort) et des faux négatifs (personnes non identifiées).

Par exemple, une jeune femme rom a été arrêtée pour cambriolage en 2022 après une identification à 68 % de similitude avec une autre personne fichée dans GASPARD.

Condamnée à six mois de prison ferme, elle a finalement évité l'expulsion grâce à l'impossibilité de prouver son identité.

Le TAJ lui-même est truffé d'erreurs : des millions de personnes innocentes y figurent encore comme « suspectes », malgré des années de critiques de la CNIL sur sa fiabilité.

Les policiers et gendarmes sont soumis à une politique du chiffre, les incitant à multiplier les amendes forfaitaires délictuelles (AFD).

Instaurées en 2016 pour accélérer le traitement de certains délits, ces amendes concernent désormais 91 infractions (stupéfiants, défaut d'assurance, etc.).

Entre 2019 et 2024, 1,6 million d'AFD ont été dressées, dont près de 500 000 en 2024, représentant 10 % des délits enregistrés.

Cette course aux statistiques pousse les forces de l'ordre à privilégier les petites infractions (comme 0,02 gramme de cannabis) plutôt que des affaires plus graves, au détriment du travail policier traditionnel.

En mai 2026, huit manifestants bloquant un pont ont été interpellés.

L'un d'eux, Julien, a été « formellement identifié » à tort via la reconnaissance faciale comme Marius, une personne fichée au TAJ pour usage de stupéfiants et violence.

Malgré des différences physiques évidentes (moustache, cheveux bruns), l'enquêteur a pris pour argent comptant les résultats de l'intelligence artificielle sans vérifier les photos.

Trois des huit militants ont été identifiés de cette manière.

Leur procès a révélé d'autres dysfonctionnements, soulignant les risques de cette technologie mal encadrée.