Un expert en cybersécurité américain a présenté le 9 août 2026, lors de la conférence de hackers DefCon à Las Vegas, un motif graphique capable de tromper les caméras de surveillance équipées d’intelligence artificielle. Baptisé noRecognition, ce motif a rendu une voiture indétectable pour un système de lecture automatique de plaques, selon son créateur.
L’essentiel
- Bill Swearingen, expert en cybersécurité, a testé 31 millions de motifs générés par apprentissage par renforcement
- Lors d’une démonstration à DefCon, une Toyota Yaris recouverte du motif est restée invisible pour une caméra de lecture de plaques Flock
- Sa campagne Kickstarter a déjà dépassé 280 % de son objectif de financement
- Plusieurs experts appellent à la prudence : aucune démonstration indépendante n’a encore été publiée
Un chercheur en cybersécurité affirme avoir mis au point un motif graphique capable de rendre un véhicule, un vêtement ou un visage indétectable pour les caméras de surveillance dopées à l’intelligence artificielle.
Bill Swearingen, cofondateur du collectif de sécurité informatique SecKC à Kansas City, a présenté sa découverte le 9 août 2026 lors de la conférence de hackers DefCon, à Las Vegas.
Sa démonstration intervient dans un climat de défiance croissante envers les systèmes de sécurité automatisés, quelques semaines après que des IA autonomes ont piraté des entreprises sans intervention humaine lors de tests rendus publics.
Comment fonctionne ce motif anti-intelligence artificielle
Le motif, baptisé noRecognition, repose sur un modèle d’apprentissage par renforcement.
Swearingen explique avoir testé 31 millions de variations avant d’obtenir des résultats fiables. Son système génère un nouveau motif chaque minute, chacun légèrement affiné par rapport au précédent.
Les motifs ont été validés en laboratoire contre onze algorithmes de détection open source, dont ceux utilisés par les lecteurs de plaques Flock Safety, les caméras Axon et le logiciel de reconnaissance faciale Clearview AI.
Lors de la démonstration à DefCon, une Toyota Yaris de 2009 recouverte du motif est restée invisible pour une caméra Flock. Les roues du véhicule, elles, sont restées un point faible technique.
Swearingen justifie sa démarche par la défense de la vie privée et du droit à la libre expression, face à une surveillance qu’il juge de plus en plus omniprésente aux États-Unis.
Une campagne Kickstarter déjà financée à plus de 280 %
Le chercheur a lancé une campagne de financement participatif sur Kickstarter pour commercialiser sa découverte.
Le projet a largement dépassé son objectif initial, avec un taux de financement supérieur à 280 %. Il prévoit de vendre des t-shirts, des sweats à capuche et des habillages de véhicules imprimés du motif noRecognition.
Les motifs jugés les plus efficaces resteront volontairement hors ligne, afin d’éviter que les systèmes de reconnaissance ne finissent par s’y adapter.
Que dit la loi en France sur la vidéosurveillance algorithmique
En France, le déploiement de caméras dites « augmentées », capables d’analyser automatiquement les images, reste strictement encadré.
La CNIL rappelle que les dispositifs à visée « police-justice » — détection automatique d’infractions ou déclenchement d’une intervention — sont interdits en l’absence d’une loi spécifique les autorisant.
Une exception avait été ouverte pour les Jeux olympiques de Paris 2024, mais elle a pris fin le 31 mars 2025. Ces caméras ne peuvent, en toute hypothèse, ni traiter de données biométriques ni recourir à la reconnaissance faciale sur la voie publique.
Un cadre bien plus strict qu’aux États-Unis, où la vidéosurveillance privée se développe sans réel contre-pouvoir. La fragilité des données personnelles n’épargne toutefois pas la France, comme l’ont rappelé des centaines de clients bancaires piégés par une arnaque au phishing.
Une preuve encore fragile, selon plusieurs experts
Certains spécialistes en sécurité informatique appellent toutefois à la prudence.
Aucune vidéo de démonstration indépendante, ni protocole de test détaillé, n’a été rendu public à ce jour. Les benchmarks avancés par Swearingen reposent surtout sur des simulations numériques, réalisées avant l’impression du motif sur un support réel.
La caméra visée lors du test de Las Vegas a d’ailleurs continué d’enregistrer les images : seule la détection automatisée a échoué. Un chercheur résume la nuance en une phrase : il s’agit de camouflage, pas d’invisibilité.
Le succès commercial de noRecognition ne dit, pour l’heure, rien de sa fiabilité en conditions réelles, sur la durée et face à des caméras plus récentes que celles testées jusqu’ici.
