Chose insuffisamment connue, en 2026, plus d'un milliard de caméras sont équipées d'intelligence artificielle actives dans le monde. Elles servent à surveiller les rues, les places, les réseaux de transport, les bâtiments et les infrastructures des métropoles et des mégapoles. Rien n'échappe aux technologies de reconnaissance faciale et comportementale qui, entraînées sur des milliards de données, deviennent de plus en plus performantes au fil du temps.

Brouiller les algorithmes

Face à cette surveillance ambiante, généralisée et automatisée, cela fait déjà plusieurs années que la mode est entrée en résistance. Les premiers prototypes de vêtements conçus pour échapper à la vigilance des caméras ont fait leur apparition dès 2015. Encore expérimentaux à l'époque, ces textiles disruptifs étaient recouverts de motifs dont les couleurs et les formes perturbaient les systèmes de vision automatique.

Pionnier en la matière et actif depuis 2019, le collectif italien Cap_able conçoit des pulls, des robes et des pantalons tricotés avec des motifs « adversariaux », c'est-à-dire des signaux visuels qui vont faire commettre une erreur à un modèle d'apprentissage automatique, ce qui les rend capables de tromper des systèmes de reconnaissance faciale comme YOLOv8 ou OpenFace. Le vêtement brouille non seulement le visage du porteur, mais aussi son contour corporel en le confondant avec son environnement.

Aujourd'hui, cette recherche de l'invisibilité algorithmique gagne en sophistication à mesure que les technologies de détection et d'identification progressent.

Mener la bataille du contre-apprentissage visuel

Aux États-Unis, le laboratoire de design computationnel de l'Art Center College of Design de Pasadena fabrique des tissus dotés de couches imprimées spécialement calibrées pour contrer les détecteurs d'objets ou de visages. L'objectif est de créer des motifs capables de « déstabiliser » par contre-apprentissage visuel les réseaux neuronaux de reconnaissance visuelle les plus avancés.

Toujours aux États-Unis, la photographe new-yorkaise Adam Harvey, fondatrice du projet HyperFace, explore les possibilités offertes par la multiplication de visages artificiels sur un tissu pour sursaturer les algorithmes, et les obliger à détecter de « faux humains ».

En Allemagne, la marque Urban Privacy commercialise les collections « Faception », constituées de vêtements en maille noir et blanc qui compliquent l'identification automatisée, et « Urbanghost », une ligne pensée pour tromper les caméras nocturnes et infrarouges.

Enfin, la plateforme AntiAI Clothing, qui réunit des chercheurs, des informaticiens et des data-scientists expérimentés possédant une connaissance approfondie de la technologie de l'IA et de ses implications sociétales, s'est fixé pour mission de mettre au point des vêtements qui déroutent les systèmes de vision par ordinateur et qui protègent leurs porteurs de tout type de détection.