Contexte juridique
En juillet 2024, une plainte collective a été déposée devant le tribunal de Los Angeles par plus de trente utilisateurs de Facebook et Instagram. Le dossier invoque le California Consumer Privacy Act (CCPA) et le Copyright Act américain, arguant que Meta a collecté, sans consentement, plus d’un milliard d’images publiques pour alimenter ses modèles d’intelligence artificielle et son système de reconnaissance faciale. Les plaignants réclament des dommages-intérêts pour violation de la vie privée et pour usage illégal d’œuvres protégées par le droit d’auteur.
Données d’entraînement et architecture des modèles
Selon la plainte, Meta aurait extrait les métadonnées EXIF, les balises de localisation et les identifiants de visage à partir de plus de 500 millions de profils. Ces informations ont été agrégées dans un dataset interne nommé Meta‑AI‑Dataset, utilisé pour entraîner le modèle de langage LLaMA 2 (version 13 B paramètres) ainsi que le réseau de neurones de reconnaissance faciale DeepFace 2.0. LLaMA 2 repose sur une architecture Transformer à 32 couches, chaque couche comportant 128 têtes d’attention, tandis que DeepFace 2.0 utilise un backbone ResNet‑101 pré‑entraîné, affiné sur les visages extraits. La plainte précise que le volume de données dépasse les exigences habituelles de data‑centric AI, ce qui augmente le risque de biais et de sur‑apprentissage de caractéristiques personnelles.
Implications techniques et risques associés
Le recours à un corpus d’images massives, majoritairement non consenties, pose plusieurs problèmes. Premièrement, la présence de photos contenant des mineurs expose Meta à des sanctions liées à la protection des enfants. Deuxièmement, l’entraînement sur des visages réels amplifie la capacité du système à identifier des individus dans des contextes hors‑ligne, ce qui soulève des inquiétudes de surveillance de masse. Enfin, le modèle LLaMA 2, en s’appuyant sur des textes associés aux images, peut reproduire des informations personnelles sensibles, violant ainsi les principes de minimisation des données imposés par le CCPA.
Réponse de Meta et perspectives
Meta a déclaré que les données utilisées étaient « publicly available » et que son processus de collecte respectait les Conditions d’utilisation de ses plateformes. L’entreprise affirme également que les modèles sont soumis à des filtres de confidentialité, notamment la suppression des identifiants biométriques après l’entraînement. Cependant, la plainte indique que Meta n’a fourni aucune documentation technique prouvant la mise en œuvre de ces filtres, ce qui rend difficile la vérification indépendante. Si le tribunal estime que la collecte constitue une violation du CCPA, Meta pourrait être contraint de mettre en place un data‑governance framework plus strict, incluant l’audit des pipelines d’ingestion et la génération de rapports de conformité automatisés.
