Surveillance au travail : Comment j’ai enquêté sur le secteur de la computer vision

Le 21 juin 2024, le Conseil d'État français rend une décision peu médiatisée. Le sujet ? L'illégalité de certaines technologies de surveillance. La cible ? L'entreprise Veesion, une start-up française ayant généré plus de 8 millions de chiffre d'affaires en 2024. Spécialisée dans la vidéosurveillance algorithmique, l'entreprise commercialise une technologie destinée à détecter les vols dans les grandes surfaces. Une solution jugée illégale par la plus haute juridiction administrative française. 

Le cas de Veesion illustre bien les dérives du marché de la vidéosurveillance algorithmique et de la reconnaissance faciale en France. Depuis des années, ce secteur méconnu de l'industrie de l'intelligence artificielle est en pleine croissance. Détection de vols, alertes de sécurité, identification des salariés ou encore suivi de la productivité : un large panel de technologies d'analyse d'images est désormais utilisé dans des secteurs aussi divers que le commerce, les salles de sport ou encore l'industrie, en l’absence de tout cadre légal. 

A l’été 2024, je décide d’enquêter sur ces technologies. Elles se développent depuis des années dans l’espace public. La vraie nouveauté est la généralisation de ces logiciels dans le monde du travail. A quel point sont-ils présents ? Quels risques représentent-ils pour les salariés ? Qui sont les start-up françaises qui commercialisent ces outils de surveillance et dans quelle condition ces technologies sont-elles fabriquées ? 

Dès le début du projet, j’ai en tête de couvrir toute la chaîne de production de la technologie en mettant systématiquement en lumière les humains que cachent les machines. Très vite, le projet se divise : je prévois une enquête sur les conditions de travail des sous-traitantes des entreprises d’IA à Madagascar, un travail plus global sur le secteur et des enquêtes ciblées sur les entreprises et les technologies qui me semblent les plus dangereuses - les technologies de surveillance illicites, comme celles commercialisées par Veesion, et la reconnaissance faciale qui se déploie dans les plateformes.

De la France à Madagascar

Objectiver le développement du secteur a finalement été la chose la plus difficile. Sachant qu’il serait difficile d’être exhaustif, j’ai réduit mon approche aux start-up d’IA suffisamment développées pour être recensées par les organismes du secteur, dans ce cas France Digital qui publie chaque année une liste des start-up françaises d’IA. Après que les équipes du Pulitzer Center m’ont aidé à scraper ce classement accessible en ligne, j’ai obtenu une liste de plus de 750 entreprises. J'ai qualifié le fichier manuellement en regardant, rapidement, les technologies qu’elles déploient. Cela m’a permis d’identifier une trentaine d’entreprises opérant dans le secteur de la computer vision, auxquelles s'ajoutent les entreprises historiques du secteur (Thales, Idemia…). M’appuyant sur des travaux de recherche des chercheurs Clément Le Ludec et Maxime Cornet, avec qui j’ai réalisé une longue interview et suis resté largement en contact par la suite, j’ai ensuite pu remonter la chaîne de production jusqu’à Madagascar, ou de très nombreuses entreprises d’IA françaises sous-traitent l'entraînement de données.

A Madagascar, l’approche est plus classique : aller de sources en sources et de témoins en témoins pour obtenir une vision globale des conditions de travail du secteur. J’ai travaillé avec Pauline Le Troquier, une journaliste française basée sur l’île, ce qui m'a à la fois permis de comprendre les subtilités du terrain et facilité la logistique sur place comme l’accès aux sources. Un fixeur nous a aussi aidé quelques jours pour accéder à certains salariés. J’ai aussi fait le choix de partir avec une consœur photographe, Eugénie Baccot, par envie de travailler avec elle mais aussi par stratégie. Montrer, par l’image, les travailleurs derrière l’IA a largement donné du poids à l’enquête et a permis de publier l’enquête dans le quotidien suisse le Temps, dans plusieurs publications françaises (Mediapart, le Pèlerin, Chut !, le Monde…) et même en Italie.

L’objectif était aussi de comprendre l’usage réel de ces technologies au travail. J’ai tenté de lancer un questionnaire que j’ai fait circuler en ligne et interrogé plusieurs dizaines de centrales syndicales françaises en espérant obtenir des informations précises sur l’état du déploiement de ces technologies. Ce fut un échec cuisant, probablement dû à l'invisibilisation de ces technologies (les salariés ne sont souvent pas au courant des technologies qui les surveillent) et ma méthodologie elle-même, qui était trop générale (j’aurais pu me concentrer sur un usage de la computer vision). Cela m’a par contre permis d’avoir des remontées sur des cas d’usages dans certaines entreprises françaises.

Enquête sur les technologies de surveillance

Deux technologies, et donc deux entreprises, ont particulièrement retenues mon attention : celle développée par Veesion, jugée illégale par les autorités de régulation du numérique en France et pourtant déployée dans des centaines de commerces, et le cas de la reconnaissance faciale au travail, légal et surtout utilisé par les plateformes de livraison à domicile comme Uber et Deliveroo pour contrôler l’identité des livreurs et chauffeurs.

L’enquête sur Veesion s’est déployée sur deux axes. En m’appuyant sur des demandes CADA, j’ai d’abord récupéré auprès de la CNIL les différents avis et comptes rendus d’enquêtes qu’ils avaient réalisés sur l’entreprise. Ayant eu accès à des dossiers similaires, j’ai pu  cibler précisément les pièces qui m’intéressaient (même si la loi française sur les FOI autorise une certaine impression). J’ai en parallèle rencontré des annotateurs malgaches ayant travaillé sur le logiciel et des commerces (identifier, via OSINT, à partir du site web de l’entreprise elle-même), ce qui m’a permis d’obtenir une vision assez globale de l’outil, son fonctionnement et ses lacunes.

L’approche pour Uber et Deliveroo est assez similaire. Plusieurs procédures, à l’échelle française et internationale visent ces plateformes. Après avoir analysé en détail la documentation légale disponible sur les sites webs de ces plateformes, j’ai essayé de récupérer un maximum de documents pour comprendre le fonctionnement du logiciel. Cela m’a aussi permis de comprendre qui étaient les prestataires des plateformes pour la mise en place de la reconnaissance faciale et donné une bonne compréhension des données collectées. 

J’ai par ailleurs échangé avec plusieurs chercheurs spécialistes des conditions de travail du secteur de la livraison et des livreurs eux-mêmes pour mieux comprendre les enjeux mais, aussi, humaniser mon récit. Je comptais aussi m’appuyer sur des demandes d’accès aux données pour voir plus en détail. Coup de chance : au moment ou je commence cette partie du travail, Maxime Cornet, l’un des deux chercheurs qui m’a aidé pour mes reportages à Madagascar, m’explique qu’il a justement fait ce travail sur 150 chauffeurs et livreurs Uber et qu’il est d’accord pour me fournir une version anonymisée de ces données. Un bon rappel qu’il ne faut jamais hésiter à parler à ses contacts des sujets sur lesquels on travaille.

Bien que ma méthodologie initiale n'a pas été parfaite, j'ai finalement atteint la quasi totalité de mes objectifs initiaux en analysant le marché de la vision par ordinateur en France, sa chaîne de production et son impact sur les travailleurs. Cela m'a également permis de contribuer à un projet de recherche plus vaste, entamé il y a trois ans, qui a abouti à la publication de l'ouvrage les Nouveaux Contremaîtres  (éditions des Equateurs) en novembre 2025.

La prochaine étape consistera à surveiller l'adoption généralisée de ces technologies dans les entreprises - dans de nombreux secteurs, le phénomène ne fait que commencer - mais aussi les efforts de lobbying des entreprises du secteur qui tentent de modifier le cadre juridique pour légaliser leurs technologies de surveillance.

Quelques idées sur comment enquêter sur la surveillance au travail :

• Les chercheurs qui travaillent sur l’impact humain de l’IA sont peu nombreux mais des sources particulièrement fiables. N’hésitez pas à prendre le temps de créer des liens avec eux, de s’intéresser à leurs sujets mais aussi de les solliciter quand vous cherchez des références sur un autre sujet.
• Salariés, cabinets de conseil, éditeurs de logiciel, cadres de l’entreprise, autorités de régulation… Les acteurs qui interviennent lorsqu’un projet d’IA se met en place sont très nombreux. Une bonne première étape est, à mon avis, d’en faire la liste et de lister tous les documents et informations qu’ils peuvent posséder. Ne faites pas vous-même ce que quelqu’un a déjà fait !
• Ne jamais négliger les syndicats. Ils sont souvent au courant de tout ce qui se passe dans l’entreprise et peuvent avoir accès à des documents extrêmement précieux. En France, par exemple, l’implantation d’une nouvelle technologie au travail entraîne systématiquement une présentation dans les instances représentatives du personnel, présentation qui, souvent, entraîne une étude concernant les risques et bénéfices du projet. Autant de présentations et rapports qui peuvent nourrir vos enquêtes.