La Cnil épingle une commune pour son usage des caméras piéton et de la vidéoprotection

La Commission nationale de l'informatique et des libertés (Cnil) a sommé une commune française de mettre en règle les caméras piéton de sa police municipale et son dispositif de vidéoprotection, non conforme à la législation en vigueur, a-t-elle rapporté jeudi 23 décembre. Le nom de la ville n'a pas été rendu public, mais il s'agit d'une "petite commune", a précisé l'institution gardienne de la vie privée des Français. Parmi les manquements relevés, la Cnil a relevé "la présence dans la caméra-piéton de fichiers vidéo datant de plus de 6 mois", la durée limite de conservation des images. Elle a constaté que "certaines données incrustées sur les images de la caméra-piéton" comme l'horodatage et l'identifiant de l'agent porteur de la caméra "étaient inexactes". Par ailleurs, "le mot de passe permettant d'accéder au logiciel de la caméra" n'est "pas suffisamment robuste" et "aucune mesure" ne permet "d'assurer la traçabilité des accès aux images", signale la Cnil.

S'agissant des caméras fixes de vidéosurveillance, la Cnil a observé qu'elles pouvaient permettre "la visualisation d'intérieur d'immeubles", ce qui n'est pas autorisé. La durée de conservation des images n'est pas non plus conforme et les panneaux d'information du public sur la vidéosurveillance ne comportent pas toutes les informations nécessaires. La commune a quatre mois pour résoudre les problèmes soulevés par la Cnil. Si elle ne se met pas en conformité dans ce délai, la formation restreinte de la Cnil sera saisie pour une éventuelle sanction.

Le cas de cette petite commune n'est pas isolé, car "les problèmes relevés sont identiques dans la plupart des communes ayant recours aux caméras-piéton, quelle que soit leur taille", a précisé auprès de l'AFP un porte-parole de la Cnil. L'autorité réclame depuis plusieurs années un débat démocratique sur la surveillance vidéo, dont les possibilités sont aujourd'hui multipliées par l'intelligence artificielle et les traitements de masse des données.