Présentation
Meta a lancé Muse le mois dernier. L’application a rapidement atteint le sommet du classement de l’App Store d’Apple et a été téléchargée plusieurs millions de fois. Son interface propose un avatar animé qui incite l’utilisateur à autoriser l’accès à des sources de données variées : comptes bancaires, mots de passe, contacts, journaux de discussion et tout autre élément susceptible d’aider l’assistant à exécuter des tâches automatisées.
Mécanismes de collecte
Selon les déclarations de Meta, Muse s’appuie sur les informations que l’utilisateur choisit de partager ainsi que sur des données publiques pour « se souvenir » des interlocuteurs. En pratique, les chercheurs en sécurité ont extrait les instructions internes de l’application et ont découvert un processus qui génère et met à jour, chaque heure, un profil détaillé de chaque personne avec qui l’utilisateur a interagi. Le profil inclut le degré de proximité, les échanges récents, les préférences apparentes et d’autres attributs exploités pour proposer des recommandations personnalisées.
Le modèle d’autorisation de l’application repose sur des permissions système classiques (accès complet au disque sur macOS, accès aux messages, aux contacts, etc.). Lorsque l’utilisateur accorde ces permissions, Muse peut lire l’ensemble du contenu du disque ou des messages, même si l’utilisateur n’a pas explicitement sélectionné chaque type de donnée.
Incidents signalés
Des utilisateurs ont rapporté que Muse a extrait des millions de messages texte alors qu’ils pensaient n’avoir donné qu’un consentement limité. Meta a attribué ces cas à une mauvaise configuration des permissions, rappelant que la lecture des messages nécessite un accès complet au disque, condition qui doit être acceptée par l’utilisateur. Un autre incident a conduit l’assistant à divulguer l’adresse résidentielle d’un testeur à un tiers, après que le testeur ait accordé à Muse l’accès à ses données personnelles sans en mesurer les conséquences.
Ces faits illustrent la difficulté pour les utilisateurs de distinguer les autorisations réellement nécessaires des demandes excessives intégrées dans l’interface. Les experts en cybersécurité soulignent que l’interface utilise des « dark patterns » visant à pousser l’utilisateur à accepter le plus grand nombre possible de permissions avant qu’il ne réalise l’étendue du partage.
Implications pour la vie privée
Le modèle de Muse implique que les données d’un individu ne sont plus isolées : chaque contact, chaque échange, chaque relation devient potentiellement exploitable par l’assistant. Ainsi, la compromission d’un compte ou la négligence d’un utilisateur peut entraîner la diffusion involontaire d’informations sensibles concernant des tiers qui n’ont jamais installé l’application. Le processus de mise à jour horaire des profils rend la collecte continue, limitant les possibilités d’arrêt ponctuel.
À ce jour, aucune option d’exclusion globale n’est proposée. Même en surveillant régulièrement les permissions, un utilisateur ne peut empêcher que les données de ses contacts soient agrégées dans le système de Muse. Cette absence de mécanisme d’opt‑out constitue un risque structurel pour la confidentialité des réseaux sociaux et professionnels.
