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Bonjour, 

Je partage avec vous des outils découverts auj qui a priori pourraient  intéresser les collègues amenés à publier les photos des élèves ou autres ...

  • flou-anonymiser-vie-privee

    En matière de droit à l'image des personnes physiques, et bien qu'il existe des exceptions et cas particuliers selon les contextes, il est nécessaire de recueillir le consentement d'une personne préalablement à la diffusion de son image. (Freepik)

Risque de viralité et confidentialité obligent, partager une photo implique de prendre certaines précautions, notamment au niveau de la protection de l’identité des protagonistes. Bien souvent, il n’existe alors qu’une seule option : l’anonymisation. Voici 3 applications gratuites pour flouter vos photos : Facepixelizer (éditeur en ligne), Photo Blur Wallpaper Booth App (iOS) et ObscuraCam (open source Androïd).

FacepixelizerFacepixelizer

L’éditeur en ligne Facepixelizer a développé un outil très simple d’utilisation spécialement dédié au floutage de photos et au masquage d’informations. Entièrement gratuit, il permet de flouter, pixeliser ou noircir des zones d’une photo depuis son navigateur, sans inscription et sans récolter la moindre donnée sur l’image retouchée.

Pour cela, il suffit de faire glisser la photo sur la page web Facepixelizer, de sélectionner la région de l’image à modifier puis de la sauvegarder. Le tout en un nombre de clics minimum : grâce à son mode automatique, l’outil peut détecter les textes ou visages à retoucher et adapter lui-même la taille et l’intensité du floutage ou de la pixellisation. Autre atout : Facepixelizer supprime les données Exif contenues dans certaines images .jpeg (informations relatives à la photo : lieu, date, appareil photo utilisé, objectif, temps d’exposition, etc.). Cerise sur le gâteau, le service en ligne travaille actuellement à la création d’une application pour iOS et Android.

PhotoBlur-WallpaperPhoto Blur Wallpaper Booth App

Il existe beaucoup d’applications iOS gratuites dédiées au floutage d’images. PhotoBlur Wallpaper Booth App est l’une d’elles, avec des fonctionnalités plutôt intéressantes. D’abord, elle ne se contente pas de flouter des parties d’images selon cinq styles différents (flou gaussien, pixellisation, pastille noire, etc.) personnalisables en taille et en intensité, grâce à un simple toucher du doigt. Équipée d’un zoom, elle permet aussi de retoucher entièrement une photo en détail grâce à 19 outils, depuis l’amélioration automatique (effet baguette magique) en passant par le recadrage, les multiples réglages ou même la correction des yeux rouges. Sans compter l’enregistrement sur le téléphone ou le partage direct sur les réseaux sociaux.

Ce qui nous semble intéressant, c’est que PhotoBlur prend également en charge les petites vidéos. Attention néanmoins si votre sujet se déplace beaucoup dans le film : la zone floutée ou pixelisée ne suivra pas son déplacement. L’application conviendra donc pour les plans fixes, avec un protagoniste immobile (idéalement une interview). Notez également que l’application propose un abonnement payant à la semaine (19,99 dollars) ou au mois (99,99 dollars) pour débloquer des fonctionnalités supplémentaires.

ObscuraCam

ObscuraCam

ObscuraCam est une application open source gratuite créée par le Guardian Project, un groupement de développeurs dédié à la création d’applications sécurisées simples d’utilisation. Disponible sur Android, elle permet d’anonymiser les photos et les vidéos et supprime elle aussi toutes les données d’identification Exif contenues dans les fichiers, y compris les données de localisation GPS et la marque et le modèle du téléphone. De plus, elle autorise la prise des photos et vidéos directement depuis l’application et le floutage automatique des visages durant la prise de vue grâce à son mode « live » (à noter : cette option, qui ne permet pas de conserver une copie du fichier avant floutage, ne semble pas fonctionner sur tous les téléphones).

Comme beaucoup de ses concurrentes, elle parvient à identifier automatiquement les visages présents sur une image et à appliquer différents filtres d’anonymisation (flou gaussien, pixellisation, pastille noire), mais aussi des accessoires amusants pour cacher un visage (faux nez ou lunettes de soleil). ObscuraCam dispose également d’un outil (CrowdPixel) qui inverse la zone à flouter : ce n’est plus la petite zone sélectionnée qui sera alors retouchée, mais le reste de la photo.

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Un grand merci pour tous ces outils vraiment utiles que je découvre et qui permettent de faire des illustrations de pratiques de classe en toute légalité.

Ce sont des solutions dont j'ignorais l'existence . ;-)
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Bien merci pour ces outils

Numériquement votre

SL
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Salut, j'ai pas mal de projet en lien avec le numérique, et une autorisation de droit à l'image est souvent nécessaire, avez vous des modèles standards à partager ?
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Merci à tous pour vos contributions, c'est en effet très utile d'avoir une astuce sous la main pour pouvoir flouter des visages d'élèves :)
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Bonjour

Voici l'extrait d'un article qui me semble intéressant ( intégral ici http://www.revuedlf.com/droit-ue/la-protection-des-donnees-personnelles-face-aux-algorithmes-predictifs/ )

1. Une réponse technique fragile

... L’adoption de précautions techniques visant à protéger les données à caractère personnel a, dans ce sens, été inscrite dans les dispositions de l’article 25 §1 du Règlement. Elles imposent au responsable du traitement l’implémentation du principe de « protection des données par défaut » (« privacy by design »), à savoir l’application de « mesures techniques et organisationnelles appropriées, telles que la pseudonymisation », afin de protéger les données personnelles. La mise en application pratique de ces mesures est cependant laissée à la libre décision du responsable du traitement. Or, en l’absence de recommandations claires sur les modalités d’implémentation des principes de « protection des données par défaut », le risque est grand (et avéré, d’ailleurs, au vu des nombreux incidents concernant les atteintes à la vie privée des individus, dont Google, Facebook, AOL, Twitter, Microsoft, etc. ont été l’objet ) que leur mise en œuvre  ne remplit qu’imparfaitement les conditions de l’article 25 §1. Un ensemble de normes techniques relatives à la protection des données personnelles proposées par l’organisation internationale de normalisation ISO, notamment un « cadre privé » (ISO/IEC 29100) et un code de bonnes pratiques (ISO/IEC 27018) pourraient néanmoins servir de guide en la matière. En particulier, la norme ISO/IEC AWI 20889, en cours de développement, aura vocation à proposer un jeu de techniques d’anonymisation éprouvées, dans la lignée de celles prévues par les dispositions de l’article 25 du Règlement.

 

Mais, bien que de telles mesures de protection constituent un progrès certain, et contribuent à la protection des données, elles ne sont pourtant pas infaillibles : aux nouvelles techniques d’anonymisation répondent des contremesures de désanonymisation ou de ré-identification qui les rendent sinon obsolètes du moins en réduisent significativement l’efficacité. ( La désanonymisation consiste ainsi à croiser des données anonymes avec d’autres informations associées à une personne pour en réidentifier la source. L’application aux données de localisation des achats a été démontrée par Y.-A. de Montjoye (v. supra, not. n° 17). Pour une application à des données constituées de préférences et recommandations : A. Narayanan et V. Shmatikov, How To Break Anonymity of the Netflix Prize Dataset, 18 oct. 2006, p. 1-24  [https://arxiv.org/abs/cs/0610105]. Plus généralement : P. Ohm, Broken promises of privacy: Responding to the surprising failure of anonymization. UCLA law review, vol. 57, 2010, p. 1701-1777. Le floutage des visages (ou des noms dans les documents), autre approche commune d’anonymisation des individus dans l’univers des images a aussi montré ses limites face aux attaques par des algorithmes d’apprentissage : les images pixélisées, floutées ou soumises à un algorithme standard de cryptage JPEG ne résistent pas à une tentative d’identification : les visages de 83% des individus sont ainsi révélés après traitement (S.J. Oh, et al., Faceless Person Recognition: Privacy Implications in Social Media. European Conference on Computer Vision (ECCV), Springer, 8 oct. 2016, p. 19-35).

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Bonjour

je rajouterais un petit truc que beaucoup ignore les autorisations de début d'année ne sont pas valable car ne mentionne pas de projet et les autorisations sont par projet.

D'ailleurs les document de eduscol le montre bien
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Merci prof pour la précision.
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