Position éditoriale

Cet article décrit les mécanismes techniques, juridiques et infrastructurels de la censure Internet tels qu’ils sont observés et documentés par des organismes indépendants, des chercheurs en réseaux et des analyses d’incidents réels.

✓ Ce que cet article fait

• Décrit des faits techniques vérifiables
• Distingue clairement censure d’État, filtrage légal et modération privée
• Analyse les limites réelles des outils de contournement

✗ Ce que cet article ne fait pas

• Ne propose aucun tutoriel de contournement
• Ne promet ni anonymat, ni protection absolue
• Ne défend aucun outil unique ou solution miracle

Les exemples cités le sont à titre d’illustration technique et ne constituent ni une incitation, ni une validation de pratiques illégales dans les juridictions concernées.

Les chiffres cités sont présentés comme des ordres de grandeur issus d’observations croisées, susceptibles d’évoluer selon les périodes et les méthodologies.

Sources principales : Freedom House, Reporters sans frontières, Citizen Lab, OONI, NetBlocks, études académiques IEEE/ACM.

Dernière mise à jour : 17/12/2025

Résumé : Ce qu’il faut comprendre en 2 minutes

• La censure Internet est avant tout un problème d’architecture réseau, pas uniquement de lois ou de contenus.
• DNS, IP, DPI, BGP et throttling sont les principaux points de contrôle techniques.
• Le DPI moderne repose majoritairement sur l’analyse comportementale du trafic, pas sur la lecture du contenu.
• Le chiffrement complique la censure, mais ne la neutralise jamais complètement.
• Les démocraties disposent des capacités techniques d’une censure totale, mais sont limitées par leurs cadres institutionnels.
• Les régimes autoritaires compensent parfois des capacités techniques incomplètes par la dissuasion juridique et la répression.
• La modération algorithmique privée est devenue la forme dominante de censure en Occident.
• Les VPN ne garantissent ni anonymat ni sécurité face à un État déterminé.
• L’efficacité du contournement dépend autant du risque social et légal que de la faisabilité technique.
• La fragmentation d’Internet (splinternet) est déjà en cours et semble structurelle.

Introduction

La censure Internet ne se résume ni à des sites bloqués, ni à des réseaux sociaux inaccessibles. Elle désigne l’ensemble des mécanismes techniques, juridiques et politiques qui modifient volontairement l’accès, la visibilité ou la performance de contenus et de services en ligne.

En 2024, une part majoritaire de la population mondiale vit dans des pays où l’accès à Internet est partiellement ou fortement restreint, selon les indicateurs internationaux de liberté numérique. Cette réalité ne concerne cependant pas uniquement les régimes autoritaires. Les démocraties libérales, les plateformes privées et les intermédiaires techniques participent également, à des degrés divers, à des formes de filtrage, de contrôle ou de modération.

Comprendre la censure Internet implique donc de dépasser les raccourcis moraux et les explications simplistes. Elle repose sur des choix d’architecture réseau, des protocoles, des points de contrôle et des cadres juridiques souvent invisibles pour l’utilisateur final.

Cet article propose une analyse documentée de la censure Internet :

• Ses fondements conceptuels et juridiques
• Ses mécanismes techniques réels (DNS, DPI, BGP, throttling)
• Ses modèles de déploiement à l’échelle mondiale
• Les limites concrètes des stratégies de contournement

Censure Internet : définition technique, juridique et opérationnelle

Définition technique stricte

La censure Internet désigne l’altération volontaire et systématique de trois dimensions de la communication en ligne :

1. L’accessibilité

• Blocage complet d’un site, service ou protocole
• Restriction géographique imposée (geo-blocking contraint)
• Ralentissement ciblé rendant l’usage impossible (throttling sévère)

2. L’intégrité

• Modification de contenu en transit (injection, redirection)
• Suppression ou invisibilisation sélective (takedown, désindexation)
• Altération ou exploitation des métadonnées de communication

3. La performance

• Dégradation ciblée du débit réseau
• Limitation de bande passante par service ou destination
• Instabilité volontaire (censure par intermittence)

Niveaux d’intervention technique

Cadre juridique et normatif international

• Réserves et interprétations nationales divergentes
• Absence de mécanisme contraignant au niveau national
• Tension persistante entre souveraineté numérique et universalité d’Internet

• DSA (Digital Services Act, 2022) : obligations de modération, transparence, recours utilisateurs
• Directive terrorisme (2021) : retrait sous une heure (certaines catégories)
• Règlement e-Evidence : accès transfrontalier aux données électroniques
• Approche : équilibre liberté/protection, contrôle judiciaire requis

• Souveraineté numérique (2019) : capacité technique de déconnexion
• SORM : surveillance + filtrage intégrés aux FAI
• Roskomnadzor : listes et blocages administratifs
• Loi VPN (2017) : enregistrement/coopération

• Cybersecurity Law (2017) : localisation et contrôle des flux
• Responsabilité pénale des plateformes
• Great Firewall : architecture multi-couches depuis la fin des années 1990

• National Information Network : intranet partiellement isolé
• Filtrage centralisé (institutions dédiées)
• Interdiction d’outils de contournement non autorisés

Acteurs de la censure : taxonomie opérationnelle

La censure Internet ne résulte pas d’un acteur unique, mais d’une chaîne d’interventions impliquant plusieurs catégories d’acteurs ayant motivations, moyens et contraintes différents.

1. États et gouvernements

• Définissent le cadre légal (lois, ordonnances, décrets)
• Contrôlent/influencent les infrastructures télécoms
• Pressions diplomatiques ou commerciales sur les acteurs privés

2. Fournisseurs d’accès Internet (FAI)

• Appliquent les blocages techniques (DNS, IP, DPI)
• Contraints légalement dans la plupart des juridictions
• Point de contrôle infrastructurel souvent le plus efficace

3. Plateformes privées

• Appliquent ToS / Community Guidelines
• Modération algorithmique (IA) + humaine
• Décisions parfois unilatérales, recours variables selon juridictions

4. Intermédiaires techniques (CDN, registrars, DNS publics)

• CDN : retrait de services (DDoS/CDN)
• Registrars : suspension de domaines
• DNS publics : filtrage de certaines résolutions (selon politique/obligations)

5. App stores (Apple, Google)

• Contrôlent la distribution d’applications
• Retraits sur demande gouvernementale ou selon critères internes
• Pouvoir indirect mais très efficace

Tableau comparatif des acteurs

Comment fonctionne la censure techniquement

La censure Internet exploite les points de contrôle naturels du réseau : résolution de noms, routage, inspection du trafic. Comprendre ces mécanismes permet d’évaluer leur efficacité réelle et leurs limites techniques.

Blocage DNS (DNS poisoning et DNS hijacking)

Principe technique

Le DNS traduit un nom de domaine (exemple.com) en adresse IP. Le blocage DNS consiste à intercepter cette traduction.

Deux méthodes principales

DNS poisoning (empoisonnement)

• DNS du FAI renvoie une fausse IP
• Redirection vers page de blocage (ou vers rien)
• Exemple : blocages turcs de Wikipedia (2017–2020) via poisoning

DNS hijacking (détournement)

• Interception en transit (MITM au niveau réseau)
• Réponse injectée avant la réponse légitime
• Utilisé notamment par le Great Firewall

Efficacité et limites

Simple à déployer, efficace sur utilisateurs non techniques, mais facile à contourner (DNS alternatif comme Google Public DNS ou Cloudflare DNS, DoH/DoT).

Détection comparative

Comparer une réponse DNS locale avec un DNS externe permet d’inférer un blocage DNS.

Blocage IP (IP blacklisting)

Principe technique

Interdire toute connexion vers une ou plusieurs IP au niveau du FAI / firewall national.

Architecture de déploiement

Liste noire appliquée sur routeurs frontaliers, mise à jour par ajouts/retraits.

Efficacité et limites

Dommages collatéraux

• Bloquer une IP peut bloquer des milliers de sites (mutualisation/CDN)
• Exemple : blocage Telegram en Russie (2018) → millions de sites impactés

IP dynamiques et CDN

• Services majeurs utilisent des IP nombreuses et changeantes
• Listes noires = course permanente

Inspection profonde des paquets (DPI)

Principe technique

Analyse au-delà des en-têtes : identification de protocoles/services, blocage ou throttling sélectif.

Ce que le DPI peut détecter

• Indices TLS (SNI lorsque non chiffré), signatures de protocoles
• Patterns comportementaux : volume, timing, tailles de paquets

Classification comportementale (le point qui compte)

Les DPI modernes utilisent des approches de classification : le contenu n’est pas nécessairement lu, mais le trafic est reconnu par son comportement.

Efficacité et limites

Très sophistiqué, mais coûteux, lourd, générateur de faux positifs. Le chiffrement moderne (TLS 1.3, ECH) complique certains axes, sans neutraliser l’analyse des métadonnées.

Manipulation BGP (BGP hijacking)

Principe technique

BGP route le trafic entre Autonomous Systems (AS). Une manipulation consiste à annoncer des routes falsifiées ou plus spécifiques.

Cas documenté

Pakistan/YouTube (2008) : propagation mondiale d’un blocage suite à une annonce BGP. Article technique BGPmon

Efficacité et risques

Très efficace mais très risqué : propagation hors frontières, détection rapide par la communauté technique, risques économiques/diplomatiques. En pratique, rare et souvent confondu avec des erreurs de configuration.

Throttling et dégradation ciblée

Principe technique

Ralentir drastiquement sans bloquer. Accessible en théorie, inutilisable en pratique.

Méthodes

• Limitation de bande passante par destination
• QoS inversée
• DPI + throttling (détection → réduction)

Avantages politiques

Moins visible, déni plausible, réaction sociale plus faible.

Pressions indirectes sur les intermédiaires techniques

Principe

Contraindre hébergeurs, CDN, registrars, app stores, paiements à agir sous menace de sanctions.

Pourquoi c’est efficace

Les entreprises coopèrent pour préserver l’accès au marché. Un retrait d’intermédiaire peut rendre un service inaccessible bien au-delà d’un pays.

Quatre modèles de contrôle d’Internet

La censure ne s’applique pas uniformément : les modèles varient selon capacités techniques, cadre juridique, objectifs politiques.

Modèle 1 : Censure totale centralisée

Caractéristiques

Contrôle étatique intégral des infrastructures + architecture multi-couches + responsabilité pénale des intermédiaires.

Exemple : Chine

Combinaison DNS/IP/DPI/throttling + pressions légales.

Efficacité opérationnelle

Ce modèle atteint une efficacité très élevée pour bloquer l’accès aux services ciblés. Les estimations indiquent que la majorité des outils de contournement grand public sont inefficaces.

Conditions de déploiement

Contrôle durable des infrastructures, investissements massifs, coercition juridique, acceptation sociale ou répression.

Exemple extrême : Corée du Nord

Internet quasi inexistant pour la population, intranet national, accès réservé à une élite.

Modèle 2 : Censure autoritaire ciblée

Censure opportuniste + répression sélective + surveillance.

Exemples : Russie, Iran, Turquie, Vietnam

Point saillant : contournement parfois techniquement possible, mais socialement dissuadé.

Modèle 3 : Filtrage légal en démocratie

Exemple : Union européenne

DSA + transparence + recours + contrôle judiciaire (en principe). Efficacité technique des blocages réseau souvent faible ; efficacité réelle souvent portée par la modération.

Tension structurelle : efficacité vs libertés / dérives possibles.

Modèle 4 : Modération algorithmique privée

ToS + IA + opacité + faux positifs + portée mondiale. Le DSA tente d’introduire des garde-fous (transparence, recours, audits), impact encore variable.

Modèle transversal comparatif

Comment la censure est contournée et pourquoi cela ne suffit pas toujours

Point de cadrage essentiel : Les VPN et autres outils ne sont qu’un sous-ensemble des stratégies de contournement. La censure Internet est avant tout un problème d’architecture réseau et de pouvoir, pas uniquement un problème d’outils logiciels.

VPN : efficacité contextuelle

Un VPN chiffre le trafic entre l’utilisateur et un serveur distant : le FAI voit une connexion VPN et des métadonnées (volume, timing), mais pas la destination finale « en clair ».

En filtrage léger : souvent efficace.

En censure avancée : détection, blocage, throttling, pression juridique.

Décrochage définitif

Dans les contextes de censure avancée, la question centrale n’est pas le choix d’un VPN particulier, mais la capacité d’un État à observer, corréler et sanctionner les usages réseau, indépendamment de l’outil utilisé. Le contournement devient alors un problème de pouvoir et de contrôle institutionnel, bien plus qu’un problème logiciel.

Tor : anonymat vs accessibilité

Tor offre un anonymat robuste « théorique », mais une accessibilité souvent faible là où cet anonymat est le plus nécessaire (blocage des nœuds d’entrée, suspicion, corrélation possible).

Proxies et tunnels obfusqués

Shadowsocks, V2Ray/Xray, Trojan : masquent la nature du trafic pour ressembler à du HTTPS.

Limites : compétences, maintenance, serveur, course à la détection comportementale.

DNS chiffré (DoH/DoT) : contournement limité

Protège contre poisoning/hijacking et surveillance DNS basique, mais ne contourne pas IP blocking / DPI / blocages applicatifs.

En savoir plus : Cloudflare DNS-over-HTTPS

Distinction essentielle

L’efficacité technique d’un outil de contournement ne se traduit pas nécessairement en efficacité réelle. Dans de nombreux contextes autoritaires, le risque légal, la surveillance et l’effet dissuasif rendent inutilisable une solution pourtant fonctionnelle sur le plan technique.

Ce que le contournement implique réellement

Le contournement n’est pas neutre : risques légaux, techniques et personnels.

Risques légaux et judiciaires

• Chine : sanctions administratives possibles (détention/amendes documentées)
• Iran : illégalité + répression accrue en périodes sensibles
• Russie : cadre restrictif, application inégale, ciblage fréquent d’activistes/journalistes
• UE/Amérique du Nord : usage légal, mais activités illégales restent illégales

Point clé : le risque maximal est là où le contournement est le plus nécessaire.

Risques techniques

VPN malveillants (logging, revente, malware), fuites DNS/IPv6/WebRTC, confusion confidentialité vs anonymat.

Surveillance accrue (effet « target painting »)

L’usage d’outils peut signaler un comportement « à surveiller » : marquage, corrélations, interrogatoires.

Effet chilling et auto-censure

La peur et l’incertitude produisent une auto-censure massive : la censure la plus efficace est souvent psychologique.

Faux positifs et dommages collatéraux

Journalisme, recherche, art, ONG : sur-censure structurelle par manque de contexte.

Vers quel avenir pour la censure Internet ?

IA et censure automatisée

Détection sémantique, reconnaissance d’images, analyse prédictive, corrélations multi-sources.

Limites : faux positifs, biais, contournement créatif.

Splinternet (balkanisation)

Territorialisation : lois, infrastructures, localisation des données, incompatibilités. Internet devient fragmenté par zones géopolitiques.

Protocoles résistants

Snowflake (Tor Snowflake), ECH (TLS 1.3), QUIC/HTTP3, decoy routing (expérimental). Fenêtres d’opportunité… puis fermeture.

Post-quantique

Risque « harvest now, decrypt later ». Standardisation en cours (NIST Post-Quantum Cryptography), calendrier incertain.

Limites structurelles du contrôle total

Sans déconnexion complète, contrôle total difficile : architecture décentralisée + innovation open-source + coûts économiques + effets politiques + effet Streisand.

La censure Internet comme dynamique technique permanente

La censure Internet n’est ni uniforme ni « résoluble ». Elle résulte de l’interaction entre architectures réseau, cadres juridiques, volontés politiques et capacités techniques. Elle combine des couches (DNS, IP, DPI, BGP, throttling) et des acteurs (États, FAI, plateformes, intermédiaires).

Ce que révèle cette analyse

Des mécanismes techniques multiples et combinables. La censure moderne ne repose plus sur un seul point de blocage, mais sur des architectures multi-couches qui se renforcent mutuellement.

Des modèles géopolitiques distincts. La censure totale chinoise, la censure autoritaire russe ou iranienne, le filtrage démocratique européen et la modération algorithmique privée répondent à des logiques différentes.

Une efficacité technique limitée par le contexte institutionnel. Les capacités techniques ne suffisent pas : un État démocratique dispose des moyens de déployer un Great Firewall, mais est limité par son cadre juridique.

Des stratégies de contournement efficaces dans certains contextes, risquées dans d’autres. L’efficacité technique ne se traduit pas automatiquement en efficacité pratique lorsque le risque légal est élevé.

Une évolution permanente et asymétrique. La censure et le contournement évoluent en boucle d’innovation perpétuelle.

Comprendre la censure Internet ne consiste pas à chercher des solutions universelles, mais à analyser qui contrôle les points de contrôle techniques, dans quel cadre juridique, avec quels moyens de sanction et quels contre-pouvoirs.

Internet n’est pas un espace de liberté abstrait : c’est une infrastructure technique qui reflète des rapports de force. Les points de contrôle existent structurellement ; la question est de savoir qui les contrôle, dans quel but, et avec quelles limites.

ANNEXES

Sources primaires et méthodologie

Organismes indépendants

• Freedom House : « Freedom on the Net » (rapports annuels sur la liberté Internet par pays)
• Reporters Sans Frontières : Classement mondial de la liberté de la presse (section censure numérique)
• Citizen Lab (Université de Toronto) : Études techniques sur le Great Firewall, la censure iranienne, les logiciels espions
• OONI (Open Observatory of Network Interference) : Mesures techniques de blocage, données publiques accessibles
• NetBlocks : Documentation en temps réel des coupures Internet et incidents de censure

Études académiques

• IEEE et ACM : publications sur l’inspection profonde des paquets, la sécurité réseau, le routage BGP
• Conférences spécialisées : USENIX Security, IEEE Security & Privacy, ACM CCS

Méthodologie de vérification

Les chiffres et exemples cités dans cet article proviennent de sources vérifiables et sont présentés comme des ordres de grandeur susceptibles d’évoluer. Les liens vers les sources primaires permettent une vérification indépendante.

Glossaire technique

AS (Autonomous System) : Entité réseau autonome disposant de sa propre plage d’adresses IP et de ses politiques de routage. Internet est constitué de dizaines de milliers d’AS interconnectés.

BGP (Border Gateway Protocol) : Protocole de routage qui gère les échanges de trafic entre les Autonomous Systems. C’est l’infrastructure critique qui maintient Internet connecté.

CDN (Content Delivery Network) : Réseau de serveurs distribués géographiquement qui hébergent des copies de contenus pour améliorer la vitesse d’accès. Cloudflare, Akamai, Fastly sont des CDN majeurs.

DPI (inspection approfondie des paquets de données) : Analyse approfondie du contenu des paquets de données en transit, au-delà des simples en-têtes. Permet d’identifier les protocoles, les applications et parfois les contenus.

DNS (Domain Name System) : Système de résolution qui traduit les noms de domaine lisibles (exemple.com) en adresses IP utilisables par les machines (93.184.216.34).

DoH (DNS-over-HTTPS) : Chiffrement des requêtes DNS à l’intérieur d’une connexion HTTPS pour empêcher leur interception.

DoT (DNS-over-TLS) : Chiffrement des requêtes DNS via TLS pour protéger contre l’interception et la manipulation.

ECH (Encrypted Client Hello) : Extension du protocole TLS 1.3 qui chiffre le SNI (Server Name Indication), rendant plus difficile l’identification de la destination par DPI.

Geo-blocking : Restriction d’accès à un contenu basée sur la localisation géographique de l’utilisateur. Peut être volontaire (droits de diffusion) ou imposée (censure).

IPv4 / IPv6 : Versions du protocole Internet. IPv4 utilise des adresses sur 32 bits (4 milliards d’adresses possibles), IPv6 sur 128 bits (espace d’adressage quasi-infini).

Obfuscation : Technique consistant à masquer la nature réelle d’un protocole pour le faire ressembler à un autre protocole (généralement HTTPS standard) et échapper à la détection par DPI.

Shadowban : Technique de modération qui réduit la visibilité d’un compte ou d’un contenu sans en informer l’utilisateur. Le contenu reste techniquement accessible mais n’apparaît plus dans les fils d’actualité ou les recherches.

SNI (Server Name Indication) : Extension du protocole TLS qui indique le nom du site web demandé lors de l’établissement d’une connexion HTTPS. Traditionnellement transmis en clair, ce qui permet au DPI d’identifier la destination.

Throttling : Limitation volontaire du débit réseau vers certaines destinations ou pour certains types de trafic. Rend un service inutilisable sans le bloquer complètement.

TLS (Transport Layer Security) : Protocole de chiffrement des communications sur Internet. HTTPS = HTTP sur TLS. TLS 1.3 est la version actuelle, plus sécurisée que les versions précédentes.

ToS (Terms of Service) : Conditions d’utilisation imposées par les plateformes privées. Définissent ce qui est autorisé ou interdit sur la plateforme.

VPN (Virtual Private Network) : Tunnel chiffré entre un appareil et un serveur distant. Masque la destination finale au FAI et chiffre le trafic en transit.

Alors que la Directive NIS2 a fait son entrée en Europe et les attaques RaaS ne cessent d’augmenter, comprendre le principe d’adresses IP statiques et dynamiques est important. Ces deux types d’adresses jouent des rôles distincts et ont des implications variées pour les utilisateurs et les organisations.

En effet, la Directive NIS2 impose de nouvelles exigences en matière de sécurité des systèmes critiques, incluant la gestion des risques de cybersécurité et le signalement des incidents, la compréhension approfondie des adresses IP s’avère essentielle.

Cet article se propose de vulgariser ces concepts et d’explorer leurs avantages et inconvénients, dans une optique de renforcement de la sécurité réseau face aux menaces actuelles​

Qu’est-ce qu’une Adresse IP ?

Adresse IP Statique

Avantages

Inconvénients

Sécurité : Peut être plus vulnérable aux attaques informatiques, car les pirates informatiques peuvent cibler une adresse IP constante plus facilement.

Coût : Souvent plus coûteuse, car elle nécessite une gestion et une attribution spécifiques de la part des fournisseurs de services Internet.

Manque de Flexibilité : Moins flexible dans les environnements dynamiques où les adresses doivent être fréquemment réattribuées.

Adresse IP Dynamique

Une adresse IP dynamique change régulièrement. Elle est attribuée par le serveur DHCP (Dynamic Host Configuration Protocol) du réseau et peut varier à chaque connexion de l’appareil au réseau.

Avantages

Sécurité renforcée : Moins susceptible d’être ciblée par des attaques répétées, car l’adresse change régulièrement.

Coût-efficacité : Moins coûteuse à gérer pour les fournisseurs d’accès, ce qui en fait l’option privilégiée pour les connexions domestiques.

Flexibilité et facilité de gestion : Idéale pour les réseaux avec un grand nombre d’appareils connectés ponctuellement, comme les réseaux Wi-Fi publics.

Inconvénients

Connexions à distance difficiles : Peut compliquer l’accès à distance aux appareils, car l’adresse change fréquemment.

Instabilité pour les services en ligne : Moins adaptée pour héberger des services en ligne constants, comme un serveur web.

Problèmes potentiels de configuration : Nécessite un serveur DHCP fiable pour attribuer les adresses, ce qui peut créer des problèmes de configuration dans certains réseaux.

Conclusion

Le choix entre une adresse IP statique et une adresse IP dynamique dépend des besoins spécifiques de l’utilisateur. Les adresses IP statiques offrent stabilité et facilité d’accès pour les services constants, tandis que les adresses IP dynamiques offrent flexibilité et sécurité accrue pour les utilisateurs occasionnels et les réseaux changeants.

La question de l’anonymat en ligne est un sujet brulant en France, notamment avec la montée du cyberharcèlement, les débats autour de l’interdiction des VPN combinée à la demande croissante de VPN gratuits pour les réseaux sociaux. Dans ce tumulte d’actualités, plusieurs interrogations surgissent : Peut-on réellement se cacher derrière un écran ? Un VPN rend il anonyme ? Rétablissons la vérité sur l’anonymat en ligne.

Un VPN garantit-il l’anonymat absolu sur Internet ?

Non ! Un VPN ne vous rendra pas 100% anonyme.

De plus, le terme VPN « anonyme » est une aberration. Un abus de langage utilisé pour le marketing. Soyons clair, un VPN anonyme grand public, ça n’existe pas.

Le terme confidentialité en ligne est beaucoup plus à propos. Un service de VPN chiffre vos données, dissimule votre trafic Internet, contourne les blocages de sites géo-restreint et vous protège contre le suivi, l’espionnage des fournisseurs d’accès, les tentatives de piratage, la publicité ciblée et la censure sur Internet. Il ne dissimule pas complètement votre identité.

VPN et réseaux sociaux : une invisibilité garantie ?

La réponse est nuancée.

Créer un compte sur un réseau social sous VPN vous rend moins traçable, si vous ne liez pas ce compte à votre identité réelle.

Lorsqu’un individu utilise un VPN pour créer un compte sur une plateforme comme Snapchat et se livre à des activités malveillantes, la traçabilité de cette personne devient plus compliquée pour les autorités. Si la police décide d’enquêter, leur première étape serait d’approcher Snapchat pour obtenir des informations sur l’adresse IP associée à l’activité suspecte.

Cependant, avec un VPN toujours actif, cette adresse mènerait au serveur du VPN, et non à l’utilisateur. Si les autorités peuvent identifier le fournisseur de VPN, elles pourraient lui adresser une demande d’informations. Néanmoins, de nombreux services ne conservent pas de journaux d’activité (VPN sans log), rendant la récupération de données spécifiques quasi impossible.

Dans des cas comme le cyberharcèlement scolaire, les enquêtes incluent également des investigations sur le terrain, où les autorités interagissent directement avec les établissements, les témoins et d’autres parties concernées pour recueillir des informations.

En somme, bien que techniquement faisable, identifier un utilisateur de VPN nécessite des efforts considérables, une expertise technique, des enquêtes sur le terrain, et parfois une coopération internationale, rendant le processus long et complexe.

L’anonymat en ligne est-il possible ?

Pas vraiment.

Le véritable anonymat en ligne comprend la confidentialité totale de tout ce que vous faites sur Internet y compris votre identité.

Nous avons tendance à penser que les personnes qui se cachent derrière l’écran ne sont que des silhouettes, sans aucun moyen de les identifier, mais ce n’est pas tout à fait vrai.

Toutes les données que vous diffusez sur l’internet sont stockées quelque part, souvent suivies par des cookies et des trackers que les sites web utilisent pour surveiller le comportement des utilisateurs. Même si vous n’êtes pas connecté à un compte, votre empreinte numérique, basée sur les caractéristiques de votre appareil, navigateur et autres facteurs, peut trahir votre identité.

Il est plus que probable que vos données ont été collectées et utilisées à votre insu, peut-être à des fins de recherche, de statistiques, de marketing ou à des fins plus douteuses, comme le piratage ou la surveillance.

Cependant, des outils comme les navigateurs axés sur la confidentialité et les services de messagerie chiffrée peuvent offrir une couche supplémentaire de protection et protège une partie de votre vie privée en ligne. Mais une chose est sûre : aucun d’entre nous n’est totalement anonyme en ligne.

Peut-on vous suivre si vous utilisez un VPN ?

De nombreux facteurs entrent en ligne de compte pour répondre à cette question, mais pour l’essentiel, non, vous ne pouvez pas être suivi si vous utilisez un réseau privé virtuel. Bien sûr, certaines réserves peuvent s’appliquer, notamment si vous avez été compromis (hacking) ou tout simplement si vous avez des sessions ouvertes sur certains sites et services.

Le cas des VPN gratuits

C’est un sujet délicat, car les VPN 100% gratuits fiables sont peu nombreux. Un mauvais choix de fournisseur peut être pire que pas de VPN du tout.

Voici à quoi vous devez faire attention :

• Vérifiez toujours le modèle économique.
• Lisez la politique de confidentialité. Oui c’est long et chiant, mais ça vous épargnera un paquet de déconvenues.
• Esquivez les VPN gratuits qui se financent avec la publicité. Ils sont peu performants et à un moment deviennent inutilisables.

Pour conclure

Au milieu de la montée en puissance des IA, le sujet de la vie privée est plus pertinent que jamais. Les algorithmes et les intelligences artificielles jouent un rôle de plus en plus important dans notre vie quotidienne, offrant une aide précieuse pour des tâches allant de la reconnaissance vocale à la génération de contenu.

Mais à mesure que nous dépendons de plus en plus de ces technologies, nous nous posons des questions sur leur impact sur notre vie privée et la manière dont elles utilisent et protègent nos données personnelles. Dans ce contexte, examinons le devenir de la vie privée si l’IA s’en mêle.

L’intelligence artificielle en question

ChatGPT est un modèle développé par OpenAI, sa formation initiale a commencé en 2019 et sa première publication remonte à 2020. OpenAI continue de développer et de mettre à jour son modèle pour améliorer ses performances. OpenAI est capable de générer du texte en se basant sur des connaissances textuelles antérieures à 2022 et accède à internet en temps réel.

Au moment ou je rédige cet article, ChatGPT est capable de produire un texte à consonance humaine remarquable. Il peut également générer des réponses créatives assez bluffantes. Les progrès de l’IA sont exponentiels. La génération actuelle de chatbots aurait déjà dépassé le test de Turing.

Le test de Turing est un test de reconnaissance de l’intelligence conçu par le mathématicien et informaticien britannique Alan Turing en 1950. Il se compose d’une conversation à travers un canal de communication, où un humain juge si le correspondant est un autre humain ou une machine. Si le juge ne peut pas déterminer avec certitude si le correspondant est une machine, la machine est considérée comme ayant réussi le test et avoir une intelligence artificielle capable de se faire passer pour un humain. Le test de Turing est perçu comme un élément fondamental dans l’histoire de l’IA et continue d’être un sujet de débat.

ChatGPT nous explique pourquoi :

Capture d’écran d’une conversation avec ChatGPT – ©VPNMonAmi

A terme, les chatbots alimentés par l’intelligence artificielle seront bientôt appliqués à toutes sortes d’emplois et de tâches. Ce n’est qu’une question de temps avant que l’interaction avec l’IA ne fasse partie intégrante de notre quotidien. Cette prolifération ne fera qu’accélérer encore plus son développement.

Nous avons remarqué que malgré tout le tapage médiatique fait autour de ChatGPT, les questions de confidentialité soulevées par l’IA ont été assez peu abordées. Et pourtant, sans données, il n’y aurait pas d’IA.

Entrainer une IA nécessite beaucoup de données et beaucoup d’humains

Eh oui, car il s’agit bien d’un entrainement.

On dit qu’on entraîne une intelligence artificielle car cela consiste à lui fournir de beaucoup de données pour qu’elle puisse apprendre à effectuer des tâches spécifiques de manière autonome. Lors de cet entraînement, l’IA est capable de tirer des conclusions à partir des données qu’elle reçoit et de les utiliser pour améliorer ses performances. Cette forme d’apprentissage automatique passe par une préparation méthodique en amont pour permettre à l’IA de s’adapter dans le temps.

Des quantités massives de données sont donc nécessaires pour former la plupart des modèles d’Intelligence Artificielle. En effet, plus l’IA reçoit d’informations à traiter, plus elle est capable de détecter des modèles, d’anticiper et de créer quelque chose d’entièrement nouveau.

Une purge des informations est obligatoire

Avant qu’une Intelligence Artificielle puisse être entraînée sur des données, celles-ci doivent être nettoyées, ce qui signifie les formater correctement et créer une modération (dans quelle mesure, ça on ne sait pas). A noter qu’OpenAI a fait appel à des centaines de personnes au Kenya pour nettoyer les données de GPT-3, certains déclarent avoir été traumatisés par ce travail tant la nature des informations à trier pouvaient être choquantes, nuisibles, violentes ou gores.

Auto, l’IA du vaisseau Axiom, est le principal antagoniste du film d’animation des Studios Pixar de Disney, WALL·E, sorti en 2008.

Par ailleurs, nous n’avons aucun moyen de savoir si certaines informations fournis à l’IA, dans le cadre de son entrainement, ont été altérées ou tout simplement exclues du modèle.

Afin que vous vous rendiez compte de ce que cela représente, dites-vous que l’intégralité de Wikipédia en anglais, qui comprend environ 6 millions d’articles, n’a constitué que 0,6 % des données d’entraînement de GPT-3. ChatGPT n’est qu’une variante.

L’IA a ses limites

Une IA entraînée sur des données n’apprendra à gérer des situations que grâce à l’ensemble des éléments dont elle dispose. Si vos données ne sont pas représentatives, l’IA créera des biais dans ses prises de décision.

A titre d’exemple, en 2018, Amazon a constaté que son IA de tri pour les candidatures pénalisait les femmes car leur modèle contenait essentiellement des données de CV masculin.

De même, si l’IA rencontre une situation qu’elle n’a jamais vue dans ses données d’entraînement, elle ne saura pas quoi faire. C’est ce qui s’est passé avec un véhicule Uber autopiloté qui a tué un piéton qu’il n’a pas réussi à identifier car la personne se trouvait en dehors d’un passage pour piétons.

Pour rappel, si les captchas sont essentiellement axées sur ce qui se passe sur la route ; feux de circulations, passage piéton, bouches d’incendies, ponts, vélos, motos, bus, etc… c’est justement pour entrainer des modèles d’IA de conduite automatique à reconnaitre ces élements.

Cercle vicieux ou vertueux ?

L’intégration de l’IA dans un grand nombre de produits grand public entraînera une énorme pression pour collecter encore plus de données afin de l’entraîner toujours plus quitte à se passer de demander la permission.

Un exemple notable est celui de Clearview AI, qui a récupéré des images de personnes sur le web (merci les réseaux sociaux) et les a utilisées pour entraîner son IA de surveillance faciale sans l’autorisation des personnes concernées. Sa base de données contient environ 20 milliards d’images.

Clearview a fait l’objet de toutes sortes de poursuites, d’amendes et d’ordonnances de cessation d’activité en raison de son mépris flagrant pour la vie privée des gens. Elle a également eu à payer de nombreuses amendes (20 millions d’euros par la CNIL en France) et a résisté à la suppression des données malgré les ordres des régulateurs de nombreux pays.

Il faut surtout comprendre que plus nous utiliserons l’IA, plus les entreprises voudront collecter nos données personnelles afin de rendre, par exemple, notre -futur- assistant vocal plus prompt à nous comprendre et à nous influencer fournir des réponses plus pertinentes.

Au fur et à mesure que différentes Intelligences Artificielles seront appliquées à de nouvelles fonctions, elles se trouveront exposées à des informations de plus en plus sensibles.

Le problème est que l’omniprésence de l’IA pourrait rendre la collecte de données presque impossible à éviter.

OpenAI semble faire des efforts pour respecter la vie privée des utilisateurs de ChatGPT. Dans une récente mise à jour (10 mai 2023), l’entreprise a introduit la possibilité de désactiver l’historique de chat, ce qui signifie que les conversations débutées lorsque l’historique de chat est désactivé ne seront pas utilisées pour entraîner et améliorer leurs modèles. De plus, ils travaillent sur une nouvelle offre d’abonnement ChatGPT Business pour les professionnels et les entreprises, qui n’utilisera pas les données des utilisateurs finaux pour l’entraînement par défaut.

Ils ont également facilité l’exportation des données des utilisateurs pour une meilleure transparence. C’est un pas dans la bonne direction, mais est-ce vraiment suffisant ? Est-ce que cela change la donne ou est-ce simplement un moyen pour OpenAI de gagner notre confiance tout en continuant à collecter des données massives ?

Veuillez noter qu’une fois les données collectées, il est très facile de les utiliser à des fins auxquelles les gens n’ont jamais consenti puisque le principe repose sur la compilation d’informations. En effet, compartimenter celles-ci serait un problème au développement, l’efficacité et à la pertinence d’un IA.

Pour conclure : Quel avenir pour la vie privée avec les IA ?

Déjà que notre navigation Internet n’a plus de secret pour grand monde, sauf, bien sûr, si vous utilisez un VPN (Réseau Privé Virtuel), la quantité globale de données collectées va monter en flèche à mesure que l’IA et les chatbots s’améliorent et sont utilisés.

L’Italie vient d’ailleurs d’interdir momentanément l’utilisation de chatGPT pour des préoccupations liées à la confidentialité des données et à l’absence de vérification de l’âge des utilisateurs, a conduit à une explosion des ventes chez les fournisseurs de VPN.

Si, pour le moment nous regardons tous OpenAI comme un outil fabuleux et j’ai surtout une pensée pour les étudiants qui s’en donnent à cœur joie. Ce n’est que le début. Nous percevons ChatGPT de la même façon que les premiers internautes percevaient l’Internet au début.

Actuellement, tout le monde s’inquiète un peu de la façon dont les grands groupes peuvent subtilement influencer nos prises de décision et créer des bulles de filtres presque impossibles à fuir sans l’aide d’une IA.

L’Intelligence Artificielle est un outil puissant qui pourrait conduire à toutes sortes de nouveaux développements, mais aussi beaucoup de dérives pour la vie privée de ses utilisateurs. La question de savoir s’il sera utilisé et développé de manière responsable reste en suspens.

Imaginez si un modèle d’IA était conçu et développé dans le but de contrôler la population ? Ça vous semble impensable à vous ? Et pourtant, on a déjà tous acheté quelque chose sur Internet en ayant été influencé par des algorithmes, qu’on l’assume ou pas.

L’essor des modèles économiques axés sur les données et leur croissance sans précédent ont fortement accru la prise de conscience de la valeur des données. La plupart des gens savent qu’ils sont le produit de tout service en ligne gratuit. Dans ce contexte, les données personnelles sont devenues une ressource extrêmement précieuse pour les entreprises et surtout pour les acteurs malveillants. Comprendre la valeur de ces données est important. La récente fuite massive ayant lâché sur le net plus de 26 milliards de données piratées laisse sérieusement à réfléchir.

Combien valent réellement mes données ?

Les données personnelles sont au cœur des modèles économiques de nombreuses entreprises en ligne, notamment des géants technologiques comme Google et Meta, ainsi que d’autres acteurs comme Amazon et Spotify.

Ces entreprises collectent, analysent et utilisent nos données pour cibler la publicité, ce qui leur rapporte des milliards de dollars chaque année.

Une analyse récente de Proton, publiée en février 2024, révèle que pour un résident des États-Unis, les données générées peuvent rapporter plus de 600 $ par an à Facebook et Google seuls alors qu’en 2020, en plein Covid, elle représentaient « seulement » 242 €.

Cette estimation ne prend pas en compte les revenus générés pour d’autres entreprises de technologie publicitaire, courtiers en données, fournisseurs de services Internet et autres entités profitant de nos comportements en ligne.

Comment en est-on arrivé là ? : Capter l’attention des utilisateurs et prédire leur comportement

Si un fournisseur de services en ligne obtient l’accès au mélange de l’attention et des données de l’utilisateur, il récolte les bénéfices des revenus publicitaires. L’accès à ces 2 éléments est si important que la majorité de leurs services sont proposés gratuitement. Avec l’attention des utilisateurs, ils disposent d’un public auquel ils peuvent présenter des publicités. En complétant l’attention de l’utilisateur avec les données de l’utilisateur, on peut prédire le comportement de celui-ci.

Plus les entreprises collectent de données sur les utilisateurs, plus elles sont en mesure de les inciter à cliquer sur les publicités. Ce qui signifie toujours plus de revenus.

Évaluation de la valeur des données utilisateur : critères et impact sur les GAFA

• 3 critères sont à prendre en compte pour répondre à cette question.

1. La capitalisation du marché, divisée par les utilisateurs
2. L’intention de payer pour des services en ligne
3. Le temps passé en ligne, afin d’estimer le nombre de publicités visionnées.

Google

Google a clairement trouvé le moyen le plus efficace de monétiser les utilisateurs. Leur forte croissance des revenus publicitaires depuis 2016 trouve son origine dans le lancement des publicités YouTube. Qui rapporte actuellement 5 milliards de dollars de recettes publicitaires à Alphabet, la maison mère de Google. Cependant, cela ne représente encore qu’une petite tranche de leurs 147 milliards de dollars de revenus totaux provenant de sa plateforme Google Ads Platform.

Meta

Meta a été en mesure d’augmenter régulièrement l’argent gagné par les utilisateurs. Leur acquisition d’Instagram a grandement bénéficié à leur capacité à cibler et à atteindre les utilisateurs avec du contenu publicitaire. Leur base d’utilisateurs est proche d’atteindre les 3 milliards, et les données qu’ils collectent sont considérées comme très sensibles. Ayant accès à de nombreuses données sociales : les messages des utilisateurs (Whatsapp), les actualités et autres contenus consultés, les amis et groupes avec lesquels ils ont interagi (Facebook) et l’analyse des images et des visages des utilisateurs (Instagram). Meta est un champion de la prédiction des comportements des utilisateurs.

Amazon

Amazon a commencé comme place de marché, cela signifie que la majorité de leurs revenus provenaient des frais. Actuellement, Amazon a une forte présence sur toute une série de marchés : Cloud, streaming, logistique, … Ayant fait un pas dans le marché de la publicité à un stade ultérieur, leurs revenus provenant des publicités ont la plus grande croissance, 64% de croissance en 2020. L’attention des utilisateurs recueillie par le biais de la place de marché et des services de divertissement, combinée aux données d’achat sur Amazon, les place dans une position facile pour monétiser les utilisateurs. Certains prédisent qu’Amazon pourrait quadrupler leurs recettes publicitaires d’ici 2026.

X (anciennement Twitter)

Les deux principales sources de revenus de X sont la publicité et les licences de données. Toutes deux évoluent autour de la monétisation des données des utilisateurs. Après avoir été dans l’espace publicitaire pendant un certain temps, ils ont réussi à gagner environ 10 $ pour chaque utilisateur. Cependant, les écarts avec Google, Meta et Amazon sont encore très visibles.

Reddit

Bien que Reddit ait le revenu par utilisateur le plus faible de notre liste, ses 430 millions d’utilisateurs actifs mensuels lui permettront de mettre davantage l’accent sur ce point. Leur dernière évaluation de 6 milliards de dollars montre que les investisseurs voient un potentiel dans la monétisation de ces 430 millions. Les données utilisées pour le ciblage sont supposées être basées sur les intérêts et les groupes.

Snapchat :

Snapchat est confronté à une forte concurrence dans l’espace publicitaire. Cela met à nouveau en évidence la nature monopolistique des plateformes et des modèles de monétisation des données. Bien que l’attention des utilisateurs soit forte (265 millions d’utilisateurs actifs quotidiens). Leurs capacités de ciblage sont inférieur car elles disposent de moins de données.

Les risques liés aux fuites de données

La découverte d’une base de données contenant 26 milliards d’enregistrements volés, surnommée « la mère de toutes les fuites », met en lumière les risques considérables associés à la gestion et à la protection des données personnelles.
Cette fuite inclut des informations provenant de plateformes massivement utilisés comme X et LinkedIn, soulignant la vulnérabilité des systèmes actuels face aux cyberattaques.

Les conséquences d’une telle exposition de données sont vastes, allant du vol d’identité aux attaques de phishing, en passant par les cyberattaques ciblées et l’accès non-autorisé à des comptes personnels et sensibles. Cela démontre l’importance cruciale de prendre des mesures pour sécuriser nos données personnelles face à des acteurs malveillants toujours mieux équipés.

Pour conclure

La valeur de nos données personnelles dans l’économie numérique actuelle est indéniable, tout comme les risques associés à leur fuite. Alors que les entreprises continuent de monétiser nos informations, il est impératif de rester vigilant et d’adopter des pratiques de sécurité pour protéger notre vie privée.

Des solutions existent, comme l’utilisation de services plus respectueux de la vie privée et le recours au chiffrement de bout en bout, et aux gestionnaire de mot de passe pour obtenir des identifiant forts pour nous aider à reprendre le contrôle de nos données dans cet environnement numérique complexe.
Il est important de noter que ces chiffres sont des moyennes globales, la valeur des données d’un utilisateur dépend surtout de son pouvoir d’achat et de son comportement d’achat.

Il semble que la sensibilisation croissante des utilisateurs change peu à peu la donne. Des alternatives aux moteurs de recherche et aux messageries sécurisées qui respectent la vie privée sont de plus en plus souvent mises en place. Le changement sera long.

Dans le contexte professionnel actuel, deux technologies se distinguent pour permettre l’accès à distance aux ressources d’entreprise : les VPN d’entreprise et les solutions de Bureau à Distance (Remote Desktop). Bien que ces deux dispositifs offrent des solutions efficaces pour accéder aux ressources d’entreprise depuis l’extérieur du bureau, elles présentent des différences importantes.

Pour rappel, qu’est-ce qu’un VPN d’entreprise ?

Les VPN ont été initialement conçus pour étendre le réseau privé d’une organisation sur Internet, permettant ainsi aux employés d’y accéder à distance. Ils établissent une connexion sécurisée et chiffrée à un serveur VPN, masquant l’adresse IP de l’utilisateur et protégeant les données transmises de l’espionnage potentiel.

Les VPN d’entreprise offrent bien plus que la simple extension du réseau privé d’une organisation sur Internet. Ils assurent une sécurité renforcée lors de l’accès à Internet, notamment pour les employés en déplacement, grâce au masquage de l’adresse IP et à la protection contre les menaces en ligne.

Ces solutions permettent également une gestion fine de l’accès aux ressources de l’entreprise, en contrôlant l’accès à des contenus et applications spécifiques, et en facilitant la connexion entre appareils distants.

De plus, ils jouent un rôle important dans la conformité aux normes telles que l’ISO 27001 et le GDPR, grâce à des fonctionnalités avancées comme le chiffrement des données et la surveillance de l’activité réseau.
Les VPN d’entreprise sont une solution complète, flexible et adaptative pour la sécurité du réseau et la gestion des accès dans un environnement professionnel. Si vous êtes intéressé, vous pouvez vous orienter vers NordLayer.

Qu’est-ce qu’un bureau à distance ?

Le Bureau à Distance, parfois appelé RDP (Remote Desktop Protocol) ou partage d’écran, permet de se connecter directement à un autre ordinateur pour l’utiliser comme si on était physiquement devant. Les entrées clavier et souris sont enregistrées et envoyées à l’ordinateur distant, avec un affichage en temps réel de l’activité sur cet ordinateur.

Le Bureau à Distance supporte divers systèmes d’exploitation, facilitant l’accès entre différentes plateformes. Elle est essentielle pour le support technique, permettant aux techniciens de résoudre des problèmes à distance. Avec des mesures de sécurité renforcées, comme le chiffrement et l’authentification avancée, le Bureau à Distance assure une connexion sécurisée.

De plus, ses capacités de gestion de la bande passante garantissent une expérience fluide, même avec des connexions Internet limitées. Enfin, certaines solutions intègrent des fonctionnalités de collaboration, telles que le partage d’écran et la communication en temps réel, rendant le travail d’équipe à distance plus efficace et interactif.

Microsoft Remote Desktop Services, TeamViewer et AnyDesk sont des fournisseurs leaders de solutions de Bureau à Distance, offrant des fonctionnalités avancées pour l’accès sécurisé et la gestion à distance des ordinateurs et des serveurs dans divers environnements professionnels.

Différences clés entre VPN d’entreprise et Bureau à Distance

Portée : Les VPN sont conçus pour une connexion sécurisée à Internet via un serveur VPN, tandis que le Bureau à Distance est plus adapté pour accéder à un ordinateur spécifique et utiliser ses logiciels et fichiers.

Sécurité : Bien que les deux technologies utilisent le chiffrement, les VPN offrent généralement une meilleure transparence et sécurité grâce à l’utilisation de protocoles de chiffrement VPN sécurisés et de clients open source.

Contrôle d’accès : Le Bureau à Distance maintient les mêmes droits d’accès que l’utilisateur aurait au bureau, tandis que les VPN offre des configurations plus segmentées pour chaque collaborateur.

Vitesse : Le Bureau à Distance peut consommer beaucoup de bande passante en raison du streaming vidéo, alors que les VPN connectent directement l’appareil à un serveur VPN, permettant des méthodes d’accès plus rapides aux fichiers.

Pour conclure

L’utilisation conjointe d’un VPN et du Bureau à Distance peut être une solution solide pour l’accès à distance.

Cette combinaison offre une double couche de chiffrement, renforçant ainsi la sécurité des données et des communications. Elle permet également une plus grande flexibilité dans les méthodes d’accès aux ressources distantes, combinant les avantages de la sécurité et de la gestion d’accès des VPN avec le contrôle complet et la facilité d’utilisation du Bureau à Distance.

Néanmoins, pour les PME, un bon VPN d’entreprise comme NordLayer est suffisant.

Note de transparence :

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