Blog : Atelier Dazzle, du maquillage pour déjouer la détection faciale

Ce dimanche nous avons animé un atelier Dazzle en mixité choisie sans homme cis avec Daria dans le cadre de la Pride off (Pride Off sur radar.squat.net — Nouvelle fenêtre). C'est le premier événement impulsé par Hacqueen, un collectif cyberféministe naissant. Le dazzle est une technique de maquillage « camouflage » développée pour tromper les technologies de surveillance et de reconnaissance faciale. L'idée était de tester et d'apprendre ensemble à protéger nos visages des algorithmes biométriques.

À l'origine, le dazzle est l’appellation donnée à un motif de camouflage disruptif utilisé sur les navires pendant la Première Guerre Mondiale (du terme américain Razzle Dazzle). Il est caractérisé par l'enchevêtrement de lignes aux couleurs contrastées. Cette technique est aujourd'hui détournée et réemployée en réponse à la surveillance de masse sous le nom de CV Dazzle pour Computer Vision Dazzle. Sa pratique consiste à maquiller des zones du visage de façon à en casser la symétrie pour déjouer les technologies de détection faciale. Le dazzle peut aussi faire intervenir les cheveux et les vêtements. Il permet également de contourner le cadre légal qui défend le port de (certains…) masques ou de déguisements lors de manifestations, puisque le maquillage ne peut, a priori, pas être perçu comme un accessoire du corps. On parle aussi de maquillage anti-face.

Le site https://cvdazzle.com/ — Nouvelle fenêtre de l'artiste Adam Harvey (DE-US) références pas mal de pratiques, d'outils et de revues de presse, notamment une interface de test. On trouve d'autres motifs préconisés pour le maquillage sur la page de How to Hide from Machines — Nouvelle fenêtre, en lien sur le site de Adam Harvey. La make up artist militante Martayla Poellinitz (US), connue sur les réseaux sociaux sous le pseudonyme @martymoment, propose beaucoup de contenus à des fins de dazzle. Elle a vu les médias s'emparer de son travail lors des mobilisations autour du mouvement #BlackLivesMatter aux États-Unis, à l'été 2020. Elle adresse des tutoriels vidéo aux personnes militantes afin d'éviter leur identification lors des manifestations, ce qui n'a évidemment pas manqué au cours des émeutes qui ont suivi l'assassinat de Georges Floyd… De nombreuses personnes noires se sont exposées à un violent backlash de l'appareil policier américain. D'autres groupes d'actions ont investit la pratique du dazzle comme le Dazzle Club (EN) qui organise régulièrement des marches à Londres et dans d'autres villes anglaises.

Pendant l'atelier, peu parmis nous on réussit à duper leur appareils photo ou algo Instagram. Quasiment 9 fois sur 10, la détection faciale a fonctionné. A priori une personne qui auraient ruser en se dessinant des yeux ailleurs qu'à l'emplacement attendu/habituel et qui aurait ainsi induit la machine en erreur y serait parvenue, lui faisant voir des visages là où il n'y en avait pas. Semblablement à l'algorithme DeepDream de Google (DeepDream sur Wikipédia — Nouvelle fenêtre. Nous avons pensé à constituer un catalogue de patterns efficients pour déjouer la détection des visages, afin de documenter la pratique. En attendant, voici un pad sur lequel consulter les ressources que nous avons jugées pertinentes : pad de ressources sur le dazzle — Nouvelle fenêtre.