Une Toyota Yaris invisible aux caméras grâce à des autocollants IA

Une Toyota Yaris qui trompe les caméras de surveillance grâce à des autocollants

Lors du salon DEF CON 2026, organisé à Las Vegas, une démonstration insolite a attiré l’attention. Bill Swearingen, un expert en cybersécurité américain, a recouvert sa Toyota Yaris 2009 de motifs d’autocollants générés par intelligence artificielle. Lorsqu’il l’a passée devant une caméra de surveillance intelligente, le système n’a pas reconnu la voiture ni sa plaque d’immatriculation.

Ce système, utilisé par des réseaux comme Flock Safety, est capable de lire automatiquement les plaques d’immatriculation. Sur l’écran, la scène apparaît claire, mais pour l’algorithme, la voiture semble tout simplement disparaître. La scène montre que ces autocollants perturbent efficacement la détection automatique, rendant la voiture invisible pour la reconnaissance par l’IA.

Une démonstration qui soulève des questions sur la surveillance

Ce test met en évidence un problème précis avec les radars et caméras équipés d’intelligence artificielle. Aux États-Unis, environ 90 000 caméras du réseau Flock Safety suivent les véhicules via la lecture automatisée des plaques, un système qui suscite déjà des débats. En France, la lecture automatique des plaques (LAPI) se généralise et est de plus en plus utilisée par la police et la gendarmerie.

La question qui se pose : jusqu’où une simple couche d’autocollants peut-elle rendre une voiture invisible aux radars et caméras ?

Comment fonctionne la technique de camouflage ?

Le secret réside dans un logiciel embarqué sur les caméras Flock Falcon v2. Ces appareils utilisent un détecteur d’objets basé sur le modèle YOLO, capable d’identifier plusieurs classes d’objets comme voitures, camions ou plaques d’immatriculation. Avant de lire une plaque, le système doit d’abord repérer un véhicule dans l’image. Si la reconnaissance ne dépasse pas un certain seuil de confiance, la lecture de la plaque n’est pas lancée. La vidéo est néanmoins enregistrée dans le cloud.

Bill Swearingen a développé une méthode appelée noRecognition. Elle ne brouille pas l’image ni ne masque la plaque directement. Au lieu de cela, le propriétaire recouvre la carrosserie avec des autocollants conçus à partir de motifs générés par IA. Ces motifs perturbent la détection du véhicule par l’algorithme, qui n’affiche plus de boîte autour de la voiture. Sans détection du véhicule, la lecture automatique de la plaque ne se déclenche pas.

Selon ses tests, ces autocollants ont été évalués sur environ 31 millions de simulations. Ils permettent d’éviter la détection dans 61,7 % des cas sur plusieurs algorithmes open source, proches de ceux utilisés par des systèmes américains ou privés. Bill Swearingen, fondateur de SIXCYBER, insiste sur le fait que cette technique ne doit pas servir à échapper à la loi, mais à montrer ses limites.

Les autocollants anti-IA et leur impact en France

Ce type de camouflage repose sur des motifs adversariaux, conçus pour exploiter les failles des réseaux de neurones. Pour l’œil humain, la voiture reste très visible, voire plus voyante qu’avant. Des études ont montré qu’un autocollant placé sur un vêtement pouvait faire disparaître une personne d’un détecteur YOLO. Concernant les voitures, des stickers en aluminium appliqués à un modèle Faster R-CNN ont réussi à tromper le système dans 91,5 % des cas, contre seulement 6,2 % avec des autocollants aléatoires.

En France, ces innovations restent pour l’instant des prototypes de recherche. Les radars classiques, qui prennent une photo lisible de la plaque, continuent de fonctionner normalement. Modifier sa plaque ou la rendre illisible est illégal, avec des sanctions pouvant aller jusqu’à une amende de 135 € et l’immobilisation du véhicule. La législation française, encadrée par la CNIL, impose des règles strictes sur la collecte et l’utilisation des données de surveillance.

Enfin, ces dispositifs adversariaux restent vulnérables face à la reformation des modèles et à la vigilance des agents humains. Des cas ont déjà été recensés d’arrestations injustifiées liées à de mauvaises lectures de plaques, soulignant que la lutte entre technologie de surveillance et techniques de camouflage est loin d’être terminée.