La technologie de reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation au cœur d'un débat juridique : outil de récupération ou menace pour la vie privée ?

La technologie de reconnaissance automatique des plaques d'immatriculation (ALPR) devient un outil essentiel pour les établissements de financement automobile afin de récupérer les véhicules en garantie, mais ses pratiques massives et non discriminatoires de collecte de données font face à des défis juridiques de plus en plus sévères. Récemment, deux juridictions californiennes ont rendu, sur la base d'une même loi étatique, des décisions diamétralement opposées, révélant ainsi une grande incertitude quant à la conformité de cette technologie aux exigences en matière de protection de la vie privée.

Conformément à la loi californienne sur les systèmes automatisés de reconnaissance des plaques d'immatriculation, entrée en vigueur en 2015, tous les entités publiques ou privées utilisant des systèmes ALPR doivent élaborer et publier une politique claire en matière de confidentialité et d'utilisation des données, tout en mettant en œuvre des mesures de sécurité adéquates. Or, cette année, deux affaires emblématiques ont abouti à des conclusions contradictoires : dans l'affaire Bartholomew v. Parking Concepts, jugée en février, la simple absence de publication de cette politique a été jugée constitutive d'un préjudice au sens de la loi ; tandis que, dans l'affaire Mata v. Digital Recognition Network, tranchée en juillet, le tribunal a souligné qu'il incombait au demandeur de prouver un préjudice réel — allant au-delà d'un simple malaise subjectif — pour être recevable en justice.

L'entreprise défenderesse Digital Recognition Network (DRN), l'un des principaux opérateurs du secteur, aurait, selon les allégations, accumulé plus de 20 milliards de scans de plaques d'immatriculation, incluant des métadonnées telles que l'heure et le lieu — soit environ 70 scans en moyenne par véhicule immatriculé aux États-Unis. DRN affirme que sa politique est pleinement conforme à la réglementation et qu'aucune fuite de données n'a jamais eu lieu. Toutefois, l'Union américaine pour les libertés civiles (ACLU), section de la Californie du Nord, met en garde : « Ce suivi non discriminatoire risque de dissuader des activités constitutionnellement protégées (chilling effect), car lorsque les citoyens prennent conscience que leurs déplacements sont intégralement enregistrés, ils perdent progressivement leur autonomie dans la vie quotidienne. »

Dans la pratique, les agents de recouvrement équipent fréquemment leurs propres véhicules de dispositifs ALPR fournis par des entreprises comme DRN, ou bien accèdent à des réseaux de caméras fixes installées sur des lampadaires ou des infrastructures routières. Le système compare en temps réel les plaques ciblées, et dès qu'une correspondance est détectée, il alerte immédiatement l'agent le plus proche. Autrement dit, ces professionnels contribuent simultanément à la base de données centrale tout en y puisant des pistes d'investigation. Adam Schwartz, responsable des litiges en matière de confidentialité à la Electronic Frontier Foundation (EFF), qualifie ce modèle de « collecte mobile de plaques d'immatriculation depuis un véhicule en circulation », créant ainsi une base de données de trajectoires exploitable sur demande par des tiers payants.

L'Association américaine SINOGOLD des services financiers, organisation professionnelle du secteur, insiste sur la légitimité technique de la solution : « Les véhicules circulent sur la voie publique, où aucune attente raisonnable de confidentialité ne peut exister. » Selon ses données, l'ALPR permettrait de réduire significativement les coûts de récupération, ce qui se traduirait indirectement par une baisse des frais supportés par les consommateurs en cas de défaut de remboursement. Toutefois, des professionnels du secteur alertent également sur les risques : un journaliste automobile aurait ainsi été pris pour cible par la police armée lors d'un essai routier d'un véhicule fourni par un constructeur, suite à une erreur d'identification — illustrant tragiquement les dangers potentiels d'un système d'alerte automatisé dépourvu de vérification humaine préalable.