La reconnaissance faciale, une contrainte de plus pour les livreurs de repas

Utilisée depuis quelques années, la reconnaissance des visages permet, selon Uber et Deliveroo, de lutter contre le partage de comptes. Sans efficacité réelle sur ce point, elle pèse sur le quotidien déjà précaire des livreurs et capte, au passage, des données particulièrement sensibles.

Au travail, Sami* doit se soumettre à de multiples contrôles d’identité. Uber Eats, la plateforme pour laquelle il réalise des livraisons, lui demande régulièrement de se prendre en photo pour attester qu’il est bien le titulaire du compte enregistré sur l’application, sous peine de blocage. Mais il a un problème : comme la majorité des livreurs et livreuses à vélo d’Île-de-France, Sami est un travailleur sans papiers.

Sa situation administrative ne l’autorise ni à être salarié ni microentrepreneur. « Quand l’application me demande un selfie, je vais voir le propriétaire du compte et je lui demande une photo. Ça peut m’arriver trois ou quatre fois par jour, précise le livreur. Mais pour certains collègues, c’est jusqu’à dix fois ! »

Ces dernières années, la reconnaissance faciale s’est imposée dans le quotidien des livreurs et livreuses affilié·es aux plateformes de livraison de repas. Cette technologie très intrusive est utilisée dès l’ouverture de compte. En 2022, dans le cadre de la charte d’engagement pour la lutte contre la fraude et la sous-traitance irrégulière, Uber Eats et Deliveroo, les principaux acteurs du secteur, se sont engagés à « développer de nouveaux outils technologiques permettant de faciliter la détection de documents frauduleux utilisés par les titulaires de compte ».

Les deux plateformes renforcent alors les contrôles lors de la création des comptes. Elles développent des partenariats avec des entreprises prestataires de vérification d’identité à distance, labellisées par l’Agence nationale de la sécurité des systèmes d’information (Anssi).

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Uber opte pour une solution qui s’appuie sur une technologie développée par Ubble, start-up française spécialisée dans la vérification d’identité rachetée en 2022 par le spécialiste du paiement sécurisé Checkout.com.

« Deliveroo exerce pour l’ensemble des livreurs partenaires, avant toute collaboration, un contrôle rigoureux des documents d’identité, détaille son concurrent, qui sous-traite à l’entreprise Entrust. Ces contrôles sont assortis de vérifications rendues possibles grâce à des outils de reconnaissance faciale visant à s’assurer que le titulaire du compte correspond bien à l’identité qui a été fournie à la plateforme. »

Les deux entreprises vont même plus loin. Elles réalisent chaque jour des centaines de contrôles d’identité auprès de leur flotte de livreurs. « Deliveroo demande cette information à la connexion avec de plus en plus de contrôles réalisés durant la journée ces derniers mois », note Circé Lienart, coordinatrice de la Maison des coursier·es, une association qui propose un lieu de repos et d’organisation pour les coursiers et coursières parisien·nes et bordelais·es.

Système d’identification biométrique

Uber n’a pas attendu les demandes de l’État pour contrôler ses troupes. En plus de la technologie Ubbl, l’entreprise utilise depuis 2019une solution de reconnaissance faciale opérée par Microsoft et pudiquement décrite comme « un logiciel de comparaison de photos ».

« Ces vérifications sont faites de façon aléatoire afin d’assurer leur efficacité, détaille l’entreprise, qui précise que tous les livreurs et livreuses sont contrôlé·es au moins une fois par semaine. Si les photos ne correspondent pas ou si la vérification n’est pas effectuée, le compte pourra faire l’objet d’une suspension temporaire afin de procéder à des vérifications supplémentaires. »

« C’est un système de vision par ordinateur, qui se base sur l’identification d’un certain nombre de points pour reconnaître un visage et le comparer à une image de référence, analyse Maxime Cornet, doctorant en sociologie à l’Institut polytechnique de Paris. C’est un système d’identification biométrique selon toutes ses définitions techniques et légales. »

Le système est loin d’être fiable à 100 %, et il n’y a pratiquement pas de contradictoire possible quand Uber décide de fermer un compte.

—Maxime Cornet, doctorant

Connu pour son travail de recherche sur la sous-traitance dans le secteur de l’intelligence artificielle, Maxime Cornet participe au projet européen GDPoweR, grâce auquel il a eu accès aux données personnelles de plus de 150 livreurs et chauffeurs.

L’analyse détaillée des données, à laquelle Mediapart a eu accès, permet de comprendre le fonctionnement de l’outil : il analyse plus d’une vingtaine de points issus de selfies, du port des lunettes à celui d’accessoires sur la tête, en passant par la position des yeux.

« Le système est loin d’être fiable à 100 %, et il n’y a pratiquement pas de contradictoire possible quand Uber décide de fermer un compte pour soupçon de partage de compte », pointe Maxime Cornet. En 2022, une enquête de la journaliste indienne Varsha Bansal révélait aussi les biais racistes de l’outil de reconnaissance faciale utilisé par Uber, incapable de reconnaître correctement les chauffeurs d’origine indienne.

Précarité administrative

Chez Uber Eats, chaque mois, cette technologie déclenche la suspension de plusieurs centaines de comptes de livreurs et livreuses. Vendue comme une technologie permettant de lutter in fine contre le travail non déclaré, cet outil n’a en fait qu’un impact marginal sur ce point.

« La grande majorité des livreurs sont aujourd’hui en situation de précarité administrative », rappelle à Mediapart Marwân-al-Qays Bousmah, chargé de recherche à l’Institut national d’études démographiques (Ined) et coordinateur de l’étude Santé-Course, qui rassemble des réponses de plusieurs centaines de personnes travaillant à Paris et Bordeaux, et dont les résultats seront publiés prochainement.

Diverses sources estiment le pourcentage de livreurs et livreuses non déclaré·es entre 50 et 70 % – ce que Deliveroo conteste. « Des résultats préliminaires nous permettent de dire que les livreurs travaillent plus de soixante heures par semaine en moyenne, pour moins que le smic », détaille le chercheur.

Si tu te fais suspendre, tu peux facilement trouver un nouveau compte mais le propriétaire du premier compte ne te rendra jamais ton argent.

—Jalil, livreur sans papiers

« La précarité administrative semble être au cœur du modèle économique des plateformes », confirme Kévin Poperl, ingénieur d’études à l’Institut de recherche pour le développement (IRD) – depuis 2017, il est aussi de l’aventure CoopCycle, qui a mis sur pied un logiciel concurrent à celui des plateformes privées.

Revenus faibles, conditions de travail difficiles, statut juridique précaire… Le job n’attire que celles et ceux qui n’ont pas le choix. « Il n’y a que les sans-papiers pour faire ce boulot », synthétise Jalil*, membre du collectif pour l’insertion et l’émancipation des livreurs (Ciel), qui défend la régulation des livreurs et livreuses sans papiers.

Pour travailler, les personnes en précarité administrative louent simplement un compte à une tierce personne. « On parle surtout d’anciens livreurs qui changent d’activité et qui sous-louent leur compte avec des tarifs plus ou moins variables, pas d’un réseau organisé », détaillent Kévin Poperl et Marwân-al-Qays.

Près de 95 % des livreurs et livreuses déclarent ne pas être couvert·es par une assurance fournie par la plateforme. Près d’un tiers ne disposent d’aucune couverture santé, alors même qu’ils et elles sont fragilisé·es physiquement et psychologiquement. La politique de reconnaissance faciale les met encore plus sous pression.

« L’argent arrive sur le compte du titulaire, décrit Jalil. Si tu te fais suspendre, tu peux facilement trouver un nouveau compte, mais le propriétaire du premier compte ne te rendra jamais ton argent. »

Cette nouvelle couche d’angoisse s’ajoute au sentiment de contrôle algorithmique qu’expérimentent chaque jour près de trois quarts des livreurs et livreuses, selon l’étude Santé-Course. Conscient·es d’être surveillé·es et contrôlés en permanence par la plateforme, elles et ils se sentent d’autant plus obligé·es de suivre ses instructions, par peur de perdre leur compte.

Entraînement des logiciels

Qu’advient-il des données collectées par Uber et Deliveroo ? « Les jeux de données constitués par des plateformes telles qu’Uber permettent, au minimum, d’entraîner les logiciels que développe leur prestataire, avance Assia Wirth, doctorante à l’ENS Paris-Saclay, dont la thèse porte sur la production des technologies d’analyse faciale. Constituer des jeux de données issues de populations minorisées, comme c’est le cas pour les livreurs à vélo, permet de consolider les bases de données existantes, qui sont composées d’une majorité de personnes blanches. »

Interrogée, Microsoft est la seule entreprise à expliquer clairement ne pas utiliser les données collectées sur les livreurs et livreuses Uber pour entraîner ses algorithmes. « Nous conduisons nos opérations en accord avec toutes les lois et régulations », indique simplement de son côté Checkout.com, l’autre partenaire d’Uber.

« Entrust ne peut légalement et contractuellement traiter les données personnelles que dans le but de fournir les services à Deliveroo et selon ses strictes instructions », assure pour sa part Deliveroo. Interrogé par Mediapart, Entrust n’a pas répondu sur le point précis de la réutilisation des données à des fins d’entraînement.

La reconnaissance faciale continue à se développer en France. Elle intéresse particulièrement le monde de l’intérim. Iziwork, une plateforme de travail temporaire rachetée par Proman, une des principales entreprises d’intérim du pays, a déjà franchi le pas.

« L’entreprise teste une solution permettant de vérifier la concordance entre les collaborateurs intérimaires qui se présentent sur le site client et la personne effectivement recrutée en amont par nos services », détaille le service communication de l’entreprise, qui assure que « le collaborateur intérimaire reste libre d’accepter ou refuser le contrôle proposé via l’application ». Iziwork indique également que les données biométriques ne sont pas utilisées à des fins d’entraînement des modèles.