Caméras augmentées aux caisses automatiques : comment se conformer au RGPD ?
CNIL — Licence Ouverte / Etalab 2.0. Publication d'origine, 6 mai 2025.
L'essentiel
- Attention : cette fiche ne couvre pas les systèmes déployés à des fins de détection du vol dans l’intégralité d’une surface de vente qui relèvent de la position de la CNIL sur les caméras « augmentées » dans l’espace public publiée en 2022.
Phrases relevées telles quelles dans le texte officiel reproduit ci-dessous (CNIL, Licence Ouverte / Etalab 2.0).
Texte officiel intégral
Ci-dessous, le corps complet de la publication de CNIL, reproduit sans modification. La Licence Ouverte / Etalab 2.0 en autorise expressément la reproduction, à la seule condition d'en mentionner la paternité.
Certaines enseignes souhaitent déployer des caméras augmentées afin de détecter les erreurs ou tentatives de vol au niveau des caisses automatiques. La CNIL rappelle les règles à respecter pour protéger les droits des personnes.
- Ce type de dispositif n’est généralement pas anonyme. Il peut être légalement mis en œuvre, mais il doit respecter les principes du RGPD : définition d’une base légale, minimisation des données, informations des personnes, durées de conservation limitées, droit d’opposition effectif, etc.
- La CNIL recommande à titre de bonne pratique de procéder à une expérimentation du dispositif envisagé en conditions réelles pour s’assurer de son efficacité, de sa légalité et de son impact limité pour les personnes avant toute mise en place.
Comment fonctionnent ces dispositifs ?
Les caisses automatiques équipées de caméras augmentées utilisent un logiciel pour analyser les images en temps réel.
Positionnées généralement en hauteur au-dessus de la caisse automatique, ces caméras filment exclusivement l’espace de la caisse, dont le client, son panier d’achat et les produits à scanner, la zone de scan et celle où sont placés les produits une fois scannés.
L’ algorithme utilisé permet de détecter différents « événements » (par exemple, reconnaître ou suivre les produits, les mains des personnes, ou encore la position d'une personne par rapport à la caisse) afin de vérifier notamment que chaque produit est effectivement scanné (comme dans l’illustration ci-dessous). Certains dispositifs permettent de détecter d’autres anomalies ou tentatives de fraude, ce qui devra être pris en compte pour analyser la légalité du dispositif.
En cas d’anomalie, une alerte peut s’afficher pour permettre au client de se corriger en autonomie ou déclencher l’intervention d’un employé.
Attention : cette fiche ne couvre pas les systèmes déployés à des fins de détection du vol dans l’intégralité d’une surface de vente qui relèvent de la position de la CNIL sur les caméras « augmentées » dans l’espace public publiée en 2022.
Exemple de fonctionnement d’une caméra augmentée à une caisse automatique
Ces dispositifs collectent des données personnelles
Les traitements mis en œuvre par ces caméras ne peuvent généralement pas être considérés comme anonymes : même si les visages sont floutés ou masqués, les personnes concernées sont ré-identifiables, soit par l’intermédiaire du système vidéo existant par ailleurs, soit parce qu’une intervention sera réalisée auprès d’elles. Le lien entre le traitement et la personne concernée n’est donc pas rompu.
Ces dispositifs devront donc respecter le règlement général sur la protection des données (RGPD).
Bien que ces dispositifs visent principalement à prévenir le vol ou la fraude, ils n’impliquent pas nécessairement un traitement de données d’infractions, au sens de l’article 10 du RGPD.
Toutefois, cela peut être le cas pour ceux conçus pour détecter spécifiquement des comportements frauduleux et qui alimenteraient un traitement relatif à la gestion du précontentieux (règlement amiable) et du contentieux (action en justice) des infractions constatées. Dans ce cas, l’enseigne ne pourra utiliser les données que pour préparer, exercer et suivre une action en justice (article 46 de la loi Informatique et Libertés).
Des dispositifs qui peuvent poursuivre un intérêt légitime, sous réserve de garanties fortes
Les enseignes ont un intérêt légitime à limiter la perte de revenus causée par les erreurs ou les vols aux caisses automatiques. Cette base légale pourra donc être mobilisée à condition de s’assurer que le dispositif est nécessaire à l’objectif poursuivi et qu’il ne porte pas une atteinte disproportionnée aux droits des personnes.
Privilégier le recours à des solutions alternatives moins intrusives
Il existe d’autres solutions pour contrôler le panier des clients aux caisses automatiques : pesée des articles scannés, marquage RFID des produits, contrôle aléatoire ou encore tickets de sortie.
La CNIL recommande de privilégier ces solutions moins intrusives.
Cela n’exclut pas la possibilité de mettre en place des caméras « augmentées » : l’enseigne devra alors documenter le fait que ces alternatives ne peuvent être mises en place ou ne sont pas suffisantes au regard de l’objectif.
S’assurer de l’efficacité du dispositif mis en place
Si les performances techniques du dispositif venaient à le rendre manifestement inefficace au regard de l’objectif poursuivi (par exemple, un nombre trop important de faux positifs ou de faux négatifs qui ferait perdre tout intérêt à son utilisation), le traitement ne pourrait pas se fonder sur l’intérêt légitime du responsable du traitement.
Une bonne manière d’évaluer l’utilité et l’efficacité du dispositif envisagé est de mener une expérimentation en conditions réelles, avec un protocole d’évaluation prenant en compte des critères précis, dont notamment :
- La performance technique des dispositifs, en tenant compte des résultats lors des différentes phases (apprentissage, validation, correction des algorithmes), en analysant les taux d’erreurs constatés et en évaluant les biais potentiellement constatés.
- Les résultats obtenus au regard des besoins ou objectifs opérationnels : il s’agit de mesurer l'apport du dispositif pour l’objectif de réduction de la démarque inconnue, notamment en prenant en compte l’effet dissuasif du dispositif et l'impact des erreurs.
- Les résultats obtenus au regard des impacts sociétaux et sur les personnes : il s'agit d'apprécier la perception des outils développés par les personnes concernées et d’évaluer l'impact du dispositif sur les consommateurs et toute personne concernée, y compris les salariés.
La CNIL recommande d’associer les différents services concernés (y compris les services juridiques, opérationnels et commerciaux) pour mener une évaluation objective.
S’assurer que le traitement ne porte pas une atteinte disproportionnée aux droits des personnes
Ces dispositifs installent un nouveau mode de surveillance ciblé lors d’actes du quotidien. Les algorithmes permettent la multiplication des contrôles, avec des conséquences non négligeables en cas d’erreur.
Des garanties fortes doivent être mises en œuvre pour limiter les risques pour les personnes, comme par exemple :
- Informer clairement les personnes du fonctionnement du dispositif et leur permettre une part de contrôle sur son lancement et son fonctionnement (par exemple, le dispositif ne fonctionne qu’après que le client ait confirmé avoir pris connaissance de l’information).
- Limiter les détections réalisées aux moins intrusives (par exemple, détection d’un produit non scanné mais pas de détection de l’intégralité des gestes d’un client).
- En cas d’alerte, pas de conséquence automatique pour les personnes, à l’exception par exemple d’un éventuel blocage de la caisse en vue de vérifications par le vendeur.
- Ne conserver aucune donnée à des fins de preuve ou pour créer une liste de personnes ayant fait l’objet d’un signalement.
Limiter la collecte d’images au strict nécessaire
La CNIL recommande de minimiser la collecte d’images en limitant :
- l’angle de prise de vue de la caméra à la zone où se trouvent les éléments nécessaires pour le fonctionnement de l’ algorithme (en évitant notamment de filmer les visages) ;
- la collecte de données comme les images de carte bancaire, d’autres objets ou encore l’écran du téléphone, qui sont généralement utilisés lors de la transaction (par ex. en réduisant la durée pendant la caméra filme)
Elle préconise également d’utiliser des techniques comme la pixellisation ou le floutage (voire l’obstruction complète ou masquage des zones de non-intérêt). Ces recommandations sont évidemment applicables pour les zones où ont lieu les détections algorithmiques (le panier du client, la zone de scan par exemple) mais aussi pour les zones où aucune détection n’a lieu.
Limiter les fonctionnalités au strict nécessaire
- la détection d’actions ou de comportements qui ne sont pas utiles, comme l’hésitation du client.
- la détection des émotions ou des caractéristiques physiques du client (âge, genre, corpulence, visage, etc.).
- choisir des solutions moins intrusives ( caméras événementielles ou capteurs lidar, par exemple) ;
- effectuer une analyse locale des données (sur la caisse elle-même plutôt que via le cloud, par exemple) ;
- réduire la résolution et la fréquence de capture de l’image au strict nécessaire pour une bonne performance de la détection ;
- arrêter le dispositif lors de l'intervention des salariés et éviter la collecte d’informations permettant de les identifier (ou masquer ces informations si elles apparaissent à l'écran).
Fournir l’information sur des supports adaptés
La CNIL recommande de fournir une information spécifique à la fois par voie d’affichage dans le magasin et sur l’écran de la caisse automatique. Une simple mise à jour des panneaux d’affichage d’un système de vidéoprotection dans le magasin ne sera pas suffisante.
Privilégier une approche en plusieurs niveaux
La CNIL recommande de diviser l’information en deux niveaux pour qu’elle soit suffisamment claire et intelligible :
- Un premier niveau d’information peut être présenté sur les affichages ou sur l’écran de caisse. En complément de l’information sur l’identité du responsable du traitement, les objectifs visés (y compris, le cas échéant, l’amélioration de l’algorithme) et les droits des personnes, la CNIL recommande de mettre l’accent sur le caractère augmenté des caméras et la nature de l’analyse algorithmique. Cela inclut notamment la précision des événements détectés par la caméra.
- Le deuxième niveau d’information peut être publié en ligne sur le site du l’enseigne et accessible via un lien ou un QR code. La CNIL recommande d’intégrer des éléments précis sur le fonctionnement du dispositif, le fait qu’il permet le blocage de la caisse et l’intervention d’un employé ainsi que les conséquences pour les personnes.
Permettre un droit d’opposition effectif Déplier
La possibilité de payer à des caisses sans caméra augmentée peut constituer un droit d’opposition.
Cela implique toutefois pour les enseignes de s’assurer de leur disponibilité certains jours où le personnel de vente est réduit ou encore de l’absence de préjudice pour les personnes. Par exemple, le temps de passage en caisse ne devrait pas être substantiellement plus long pour les personnes qui ont refusé l’utilisation des caisses munies de ces dispositifs.
Respecter les durées de conservation des données Déplier
Les données devraient être supprimées à l’issue de la détection.
L’organisme pourrait envisager d’utiliser ces données pour d’autres finalités. Dans ce cas, il devra :
- s’assurer de conserver les données seulement pendant la durée nécessaire à ces objectifs.
La réutilisation des données collectées pour améliorer l’algorithme Déplier
Les images collectées peuvent, dans certains cas, être utiles pour améliorer l’ algorithme. Cette réutilisation est possible, sous réserve de respecter les dispositions applicables du RGPD.
Les images conservées ne sont pas systématiquement anonymes
La conservation de certaines données, comme l’horodatage ou les images de vidéoprotection, peut en effet permettre la réidentification des personnes. Même en l’absence de ces données, de nombreuses caractéristiques physiques relatives notamment aux mains des personnes (cicatrice, tatouage, port d’un bijou distinctif, etc.) ou la série des produits manipulés et achetés peuvent faciliter leur identification.
Assurer la licéité du traitement à des fins d’amélioration
L’intérêt légitime peut fonder un traitement de données visant à améliorer des produits et services, sous réserve que le traitement soit nécessaire et qu’il présente des garanties pour limiter les risques pour les personnes.
Il est nécessaire, dans ce cadre, de prévoir la possibilité pour les personnes de s’opposer au traitement de leurs données. La CNIL recommande pour cela de prévoir une case à cocher, par exemple sur l’écran de la caisse.
Renforcer les mesures de minimisation et limiter la durée de conservation
La CNIL recommande de mettre en place les mesures de minimisation suivantes :
- un renforcement des mesures de pseudonymisation : pixellisation ou masquage des images pour ne conserver que les parties des images nécessaires à l’entraînement, suppression ou dégradation des éléments distinctifs d’une personne (forme et silhouette des mains, tatouages, couleur de peau, cicatrices, etc.), etc. ;
- des mesures de sécurité organisationnelles et techniques pour limiter l’accès à ces données.
Le responsable du traitement devra s’assurer de ne conserver les données que pour la durée nécessaire à l’amélioration de l’algorithme. Pour plus d’informations sur la conservation des données dans cet objectif, voir les recommandations de la CNIL sur les durées de conservation des données d’apprentissage.
Informer les personnes et faciliter l’exercice des autres droits
Les personnes doivent être informées de l’utilisation de leurs données aux fins d’amélioration de la solution et leurs droits devront être respectés.
Si le responsable du traitement ne peut pas réidentifier les personnes parmi les données conservées, il n’a pas à conserver ou collecter d’informations supplémentaires juste pour permettre l’exercice de certains droits. Il doit toutefois permettre aux personnes de fournir des informations complémentaires pour pouvoir être réidentifiées et exercer leurs droits (article 11 du RGPD).
Pour plus d’informations, voir les recommandations de la CNIL pour permettre aux responsables de traitement de respecter et faciliter l’exercice des droits des personnes concernée pour le développement de modèles d’IA.
Fin du texte officiel repris
Source :CNIL, publié le — Licence Ouverte / Etalab 2.0.
Consulter la publication d'originehttps://www.cnil.fr/fr/conformite-camera-augmentee-caisses-automatiques
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