Dans un billet de blog publié le 4 juin 2026, les chercheurs en sécurité de Sansec racontent comment des pirates informatiques sont parvenus à détourner Stripe pour en faire leur propre infrastructure de vol de données bancaires.
L’intégration de la fonction Name Tag est déjà en cours dans l’application Meta AI. Celle-ci doit permettre la reconnaissance faciale via les lunettes connectées de l’entreprise. La communication de l’entreprise vis-à-vis de la fonctionnalité intrusive reste ambivalente.
Meta a discrètement intégré du code dans son application Meta AI pour activer la reconnaissance faciale dans ses lunettes connectées, dont les modèles créés en collaboration avec Ray-Ban et Oakley.
En février, on apprenait que l’entreprise de Mark Zuckerberg réfléchissait à une fonctionnalité de ce genre baptisée « Name Tag ». Un mémo datant de janvier 2025 analysait de façon assez cynique que le lancement pourrait bénéficier « d’une période de contexte politique dynamique » dans laquelle les personnes critiques envers ce genre de fonctionnalités « auront concentré leurs ressources sur d’autres préoccupations ».
Mais Wired a pu découvrir que, depuis janvier dernier, plusieurs mises à jour de l’application Meta AI ont permis à l’entreprise d’y ajouter du code implémentant « Name Tag » petit à petit. Nos confrères affirment que des « composants essentiels du système » ont été intégrés dans l’application distribuée à des millions de personnes qui est nécessaire à l’utilisation des lunettes connectées de Meta.
Dès qu’elle sera activée, la fonction « Name Tag » pourra comparer tous les visages passant devant les lunettes à une base de données d’ « empreintes faciales » qui sera stockée sur le téléphone de l’utilisateur. La reconnaissance d’un visage entrainera des notifications à l’utilisateur tandis qu’un nouveau visage sera automatiquement indexé dans cette base dans un dossier « en attente ».
Le code du système « Name Tag » qu’a pu analyser Wired peut aussi récupérer des empreintes faciales depuis les serveurs de Meta et les stocker sur les appareils des utilisateurs afin d’alimenter cette base d’empreintes faciales.
Selon l’analyse du code, Meta a découpé la fonctionnalité « Name Tag » en trois : un modèle détecte les visages, une autre partie du code les recadre et enfin une troisième permet de les convertir en données biométriques. Les premières esquisses de l’interface graphique baptiseraient la fonction du nom « Connections » et proposeraient aux utilisateurs des lunettes Meta de « se souvenir des personnes qu’ils ont rencontrées ».
L’Electronic Frontier Foundation (EFF) confirme l’analyse de nos confrères. L’ONG ajoute que la fonctionnalité mise en place par Meta « enregistre les empreintes faciales sous la forme d’une série de 2 048 nombres représentant de manière unique la disposition des traits du visage d’une personne ». « Lorsque cette fonctionnalité est activée, elle convertit chaque nouveau visage capté par les lunettes de surveillance en une série de nombres, puis la compare à toutes les empreintes faciales existantes dans la base de données de l’utilisateur », explique-t-elle.
L’EFF déplore que « malgré les innombrables raisons de ne pas le faire, Meta semble avoir mis en place les moyens de transformer ses clients en une machine de surveillance décentralisée ». Elle ajoute que « c’est une raison de plus de bien réfléchir avant d’acheter ou d’utiliser les lunettes de surveillance de Meta ».
« En intégrant la technologie dans l’écosystème, on établit des normes et des standards », explique l’ancien responsable de l’encadrement des pratiques chez Meta Reality Labs, Joseph Jerome. « Je ne vois pas comment Meta pourrait déployer une technologie comme celle-ci de manière responsable », ajoute-t-il.
En avril dernier, plus de soixante-dix associations dédiées à la défense des libertés numériques ou à la lutte pour les droits des femmes et des minorités signaient une lettre ouverte contre l’intégration de la reconnaissance faciale dans les lunettes connectées de Meta à destination de Mark Zuckerberg. À l’époque, l’entreprise assurait :« Nos concurrents proposent ce type de produit de reconnaissance faciale, ce qui n’est pas notre cas. Si nous devions lancer une telle fonctionnalité, nous adopterions une approche très réfléchie avant de la déployer ».
Face aux révélations de nos confrères, Meta assure maintenant : « les faits sont simples : nous avons déjà indiqué que nous étudiions ce type de fonctionnalités, et ce que vous voyez n’est que la preuve de cette exploration ». L’entreprise ajoute : « rien n’a encore été mis à la disposition des utilisateurs et aucune décision définitive n’a été prise quant à la suite à donner, le cas échéant. Si nous décidons de déployer une telle fonctionnalité, nous adopterons une approche réfléchie et le ferons en toute transparence. Une chose est sûre : nous ne sommes pas en train de créer une base de données centrale de visages ».
Rappelons qu’en 2021, Meta avait annoncé l’abandon de la reconnaissance faciale. Elle expliquait à l’époque devoir « peser l’utilisation positive de la reconnaissance faciale par rapport aux préoccupations sociétales croissantes, d’autant plus que les régulateurs n’ont pas encore défini de règles claires ».
En France, la CNIL faisait encore part récemment de ses craintes sur l’utilisation des lunettes connectées et les risques majeurs qu’elles présentent pour la vie privée.
L’intégration de la fonction Name Tag est déjà en cours dans l’application Meta AI. Celle-ci doit permettre la reconnaissance faciale via les lunettes connectées de l’entreprise. La communication de l’entreprise vis-à-vis de la fonctionnalité intrusive reste ambivalente.
Meta a discrètement intégré du code dans son application Meta AI pour activer la reconnaissance faciale dans ses lunettes connectées, dont les modèles créés en collaboration avec Ray-Ban et Oakley.
En février, on apprenait que l’entreprise de Mark Zuckerberg réfléchissait à une fonctionnalité de ce genre baptisée « Name Tag ». Un mémo datant de janvier 2025 analysait de façon assez cynique que le lancement pourrait bénéficier « d’une période de contexte politique dynamique » dans laquelle les personnes critiques envers ce genre de fonctionnalités « auront concentré leurs ressources sur d’autres préoccupations ».
Mais Wired a pu découvrir que, depuis janvier dernier, plusieurs mises à jour de l’application Meta AI ont permis à l’entreprise d’y ajouter du code implémentant « Name Tag » petit à petit. Nos confrères affirment que des « composants essentiels du système » ont été intégrés dans l’application distribuée à des millions de personnes qui est nécessaire à l’utilisation des lunettes connectées de Meta.
Dès qu’elle sera activée, la fonction « Name Tag » pourra comparer tous les visages passant devant les lunettes à une base de données d’ « empreintes faciales » qui sera stockée sur le téléphone de l’utilisateur. La reconnaissance d’un visage entrainera des notifications à l’utilisateur tandis qu’un nouveau visage sera automatiquement indexé dans cette base dans un dossier « en attente ».
Le code du système « Name Tag » qu’a pu analyser Wired peut aussi récupérer des empreintes faciales depuis les serveurs de Meta et les stocker sur les appareils des utilisateurs afin d’alimenter cette base d’empreintes faciales.
Selon l’analyse du code, Meta a découpé la fonctionnalité « Name Tag » en trois : un modèle détecte les visages, une autre partie du code les recadre et enfin une troisième permet de les convertir en données biométriques. Les premières esquisses de l’interface graphique baptiseraient la fonction du nom « Connections » et proposeraient aux utilisateurs des lunettes Meta de « se souvenir des personnes qu’ils ont rencontrées ».
L’Electronic Frontier Foundation (EFF) confirme l’analyse de nos confrères. L’ONG ajoute que la fonctionnalité mise en place par Meta « enregistre les empreintes faciales sous la forme d’une série de 2 048 nombres représentant de manière unique la disposition des traits du visage d’une personne ». « Lorsque cette fonctionnalité est activée, elle convertit chaque nouveau visage capté par les lunettes de surveillance en une série de nombres, puis la compare à toutes les empreintes faciales existantes dans la base de données de l’utilisateur », explique-t-elle.
L’EFF déplore que « malgré les innombrables raisons de ne pas le faire, Meta semble avoir mis en place les moyens de transformer ses clients en une machine de surveillance décentralisée ». Elle ajoute que « c’est une raison de plus de bien réfléchir avant d’acheter ou d’utiliser les lunettes de surveillance de Meta ».
« En intégrant la technologie dans l’écosystème, on établit des normes et des standards », explique l’ancien responsable de l’encadrement des pratiques chez Meta Reality Labs, Joseph Jerome. « Je ne vois pas comment Meta pourrait déployer une technologie comme celle-ci de manière responsable », ajoute-t-il.
En avril dernier, plus de soixante-dix associations dédiées à la défense des libertés numériques ou à la lutte pour les droits des femmes et des minorités signaient une lettre ouverte contre l’intégration de la reconnaissance faciale dans les lunettes connectées de Meta à destination de Mark Zuckerberg. À l’époque, l’entreprise assurait :« Nos concurrents proposent ce type de produit de reconnaissance faciale, ce qui n’est pas notre cas. Si nous devions lancer une telle fonctionnalité, nous adopterions une approche très réfléchie avant de la déployer ».
Face aux révélations de nos confrères, Meta assure maintenant : « les faits sont simples : nous avons déjà indiqué que nous étudiions ce type de fonctionnalités, et ce que vous voyez n’est que la preuve de cette exploration ». L’entreprise ajoute : « rien n’a encore été mis à la disposition des utilisateurs et aucune décision définitive n’a été prise quant à la suite à donner, le cas échéant. Si nous décidons de déployer une telle fonctionnalité, nous adopterons une approche réfléchie et le ferons en toute transparence. Une chose est sûre : nous ne sommes pas en train de créer une base de données centrale de visages ».
Rappelons qu’en 2021, Meta avait annoncé l’abandon de la reconnaissance faciale. Elle expliquait à l’époque devoir « peser l’utilisation positive de la reconnaissance faciale par rapport aux préoccupations sociétales croissantes, d’autant plus que les régulateurs n’ont pas encore défini de règles claires ».
En France, la CNIL faisait encore part récemment de ses craintes sur l’utilisation des lunettes connectées et les risques majeurs qu’elles présentent pour la vie privée.
La Linux Foundation a annoncé son intention de lancer la Tokenomics Foundation, une nouvelle fondation dédiée à l'établissement de normes ouvertes pour l'économie de l'infrastructure IA.
L’application shopping d’Amazon propose à ses utilisateurs, non pas des images de produits existants correspondant aux mots-clefs recherchés, mais des images générées par IA, évoluant et s’affinant à chaque mot ajouté.
Amazon vient d’annoncer 8 nouvelles « fonctionnalités intuitives » de recherche visuelle dans son application mobile de shopping. Trois d’entre elles, censées « permettre d’effectuer des recherches de produits plus rapides et plus précises », et rendre l’utilisation de son application de shopping « plus ludique », reposent sur l’IA générative.
« La toute nouvelle fonctionnalité de recherche basée sur l’IA d’Amazon permet de faire le lien entre l’imagination et la découverte de produits directement dans la barre de recherche de l’application Amazon Shopping », souligne Mihir Bhanot, directeur d’Amazon Search :
« Notre toute nouvelle fonctionnalité de recherche génère des images par IA en temps réel à mesure que les clients décrivent ce qu’ils ont en tête dans la barre de recherche, donnant ainsi vie à leur vision au fur et à mesure qu’ils la saisissent, la visualisent et effectuent leurs achats. »
C’est peu dire que la presse spécialisée ne semble guère emballée. TechCrunch évoque « ce qui pourrait être l’une des utilisations les plus discutables de l’IA à ce jour », 9to5google «l’une des plus absurdes », qui « n’a pas de sens ». Amazon «invente des produits générés par l’IA que l’on ne pourra pas acheter », ironise The Verge.
« C’est quand même un peu dingue qu’un commerçant invente de faux produits pour orienter les utilisateurs vers certains résultats de recherche », résume TechCrunch :
« Pour commencer, cela peut prêter à confusion : les clients qui ne lisent pas attentivement pourraient croire qu’ils sont redirigés vers une page où ils trouveront exactement cette robe, puis être déçus de constater qu’elle n’est pas disponible. Et puis, on peut se demander pourquoi inventer des images de produits alors que votre site regorge de photos réelles de produits réels — ce qui est sans doute ce que les acheteurs en ligne souhaitent réellement voir. »
« En plus d’être extrêmement gaspilleuse en termes d’utilisation des ressources de l’IA, l’idée de générer de fausses images de produits lors d’une recherche semble tout simplement ridiculement stupide », plussoie 9to5google :
« Les gens se rendent sur Amazon pour acheter de vrais produits physiques ; il est donc totalement absurde qu’une IA se serve de leur recherche pour créer des choses qui n’existent pas. »
Amazon précise que ses clients peuvent en profiter dès aujourd’hui lorsqu’ils recherchent des articles dans les catégories « Mode » et « Maison », mais que d’autres catégories seront progressivement ajoutées.
Ce recours à l’IA générative est d’autant plus absurde que ces images GenAI ne sont pas générées après que les mots-clefs recherchés ont été entrés dans le formulaire, à la manière d’un prompt, mais au fur et à mesure, conduisant à générer bien plus d’images qu’il n’en faut, à la volée, comme le souligne le communiqué d’Amazon lui-même, et le .gif associé :
« Désormais, lorsque les clients recherchent des produits en utilisant des termes descriptifs – tels que la couleur, la texture ou le motif –, des images générées par l’IA apparaissent instantanément dans les suggestions situées sous la barre de recherche, évoluant et s’affinant à chaque mot ajouté. »
Dit autrement : non content de ne pas correspondre à des produits existants, la quasi-totalité des images générées par IA ne serviront à rien… sauf à ce qu’Amazon les stocke quelque part et trouve un moyen de les réutiliser et rentabiliser.
L’entreprise vante elle-même le fait que ces images soient « générées par IA en temps réel », ce qui est d’autant plus absurde (et coûteux) qu’Amazon aurait tout aussi bien pu se contenter d’utiliser des images préalablement stockées dans une base de données et associées à tels ou tels mots-clefs, plutôt que générées à la volée, à chaque fois, la plupart du temps pour rien.
On peut aussi s’interroger quant à la pertinence d’utiliser des images générées par IA plutôt que des images de produits existants. À part pour lancer une « nouvelle fonctionnalité » surfant sur le buzzword « généré par IA ».
Pour rappel, des salariés d’Amazon en étaient récemment arrivés à brûler des tokens pour se faire bien voir, une pratique qualifiée de « tokenmaxxing », au point que l’entreprise vient de fermer le classement encensant ceux qui en dépensaient le plus.
The Verge relève cela dit que Google avait lui aussi lancé l’an passé une fonctionnalité similaire, qui génère des images de tenues et de décorations fictives pour aider ses utilisateurs à trouver des produits ressemblants.
En commentaire, un lecteur qualifie l’idée de « géniale parce que si les gens détestent suffisamment ça, ils commenceront à faire leurs achats dans des magasins physiques, sauvant ainsi nos centres commerciaux locaux ».
L’application shopping d’Amazon propose à ses utilisateurs, non pas des images de produits existants correspondant aux mots-clefs recherchés, mais des images générées par IA, évoluant et s’affinant à chaque mot ajouté.
Amazon vient d’annoncer 8 nouvelles « fonctionnalités intuitives » de recherche visuelle dans son application mobile de shopping. Trois d’entre elles, censées « permettre d’effectuer des recherches de produits plus rapides et plus précises », et rendre l’utilisation de son application de shopping « plus ludique », reposent sur l’IA générative.
« La toute nouvelle fonctionnalité de recherche basée sur l’IA d’Amazon permet de faire le lien entre l’imagination et la découverte de produits directement dans la barre de recherche de l’application Amazon Shopping », souligne Mihir Bhanot, directeur d’Amazon Search :
« Notre toute nouvelle fonctionnalité de recherche génère des images par IA en temps réel à mesure que les clients décrivent ce qu’ils ont en tête dans la barre de recherche, donnant ainsi vie à leur vision au fur et à mesure qu’ils la saisissent, la visualisent et effectuent leurs achats. »
C’est peu dire que la presse spécialisée ne semble guère emballée. TechCrunch évoque « ce qui pourrait être l’une des utilisations les plus discutables de l’IA à ce jour », 9to5google «l’une des plus absurdes », qui « n’a pas de sens ». Amazon «invente des produits générés par l’IA que l’on ne pourra pas acheter », ironise The Verge.
« C’est quand même un peu dingue qu’un commerçant invente de faux produits pour orienter les utilisateurs vers certains résultats de recherche », résume TechCrunch :
« Pour commencer, cela peut prêter à confusion : les clients qui ne lisent pas attentivement pourraient croire qu’ils sont redirigés vers une page où ils trouveront exactement cette robe, puis être déçus de constater qu’elle n’est pas disponible. Et puis, on peut se demander pourquoi inventer des images de produits alors que votre site regorge de photos réelles de produits réels — ce qui est sans doute ce que les acheteurs en ligne souhaitent réellement voir. »
« En plus d’être extrêmement gaspilleuse en termes d’utilisation des ressources de l’IA, l’idée de générer de fausses images de produits lors d’une recherche semble tout simplement ridiculement stupide », plussoie 9to5google :
« Les gens se rendent sur Amazon pour acheter de vrais produits physiques ; il est donc totalement absurde qu’une IA se serve de leur recherche pour créer des choses qui n’existent pas. »
Amazon précise que ses clients peuvent en profiter dès aujourd’hui lorsqu’ils recherchent des articles dans les catégories « Mode » et « Maison », mais que d’autres catégories seront progressivement ajoutées.
Ce recours à l’IA générative est d’autant plus absurde que ces images GenAI ne sont pas générées après que les mots-clefs recherchés ont été entrés dans le formulaire, à la manière d’un prompt, mais au fur et à mesure, conduisant à générer bien plus d’images qu’il n’en faut, à la volée, comme le souligne le communiqué d’Amazon lui-même, et le .gif associé :
« Désormais, lorsque les clients recherchent des produits en utilisant des termes descriptifs – tels que la couleur, la texture ou le motif –, des images générées par l’IA apparaissent instantanément dans les suggestions situées sous la barre de recherche, évoluant et s’affinant à chaque mot ajouté. »
Dit autrement : non content de ne pas correspondre à des produits existants, la quasi-totalité des images générées par IA ne serviront à rien… sauf à ce qu’Amazon les stocke quelque part et trouve un moyen de les réutiliser et rentabiliser.
L’entreprise vante elle-même le fait que ces images soient « générées par IA en temps réel », ce qui est d’autant plus absurde (et coûteux) qu’Amazon aurait tout aussi bien pu se contenter d’utiliser des images préalablement stockées dans une base de données et associées à tels ou tels mots-clefs, plutôt que générées à la volée, à chaque fois, la plupart du temps pour rien.
On peut aussi s’interroger quant à la pertinence d’utiliser des images générées par IA plutôt que des images de produits existants. À part pour lancer une « nouvelle fonctionnalité » surfant sur le buzzword « généré par IA ».
Pour rappel, des salariés d’Amazon en étaient récemment arrivés à brûler des tokens pour se faire bien voir, une pratique qualifiée de « tokenmaxxing », au point que l’entreprise vient de fermer le classement encensant ceux qui en dépensaient le plus.
The Verge relève cela dit que Google avait lui aussi lancé l’an passé une fonctionnalité similaire, qui génère des images de tenues et de décorations fictives pour aider ses utilisateurs à trouver des produits ressemblants.
En commentaire, un lecteur qualifie l’idée de « géniale parce que si les gens détestent suffisamment ça, ils commenceront à faire leurs achats dans des magasins physiques, sauvant ainsi nos centres commerciaux locaux ».
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