La Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL) a frappé fort en prononçant une sanction de 3,5 millions d’euros à l’encontre d’une entreprise qu’elle désigne sous le nom de « l’enseigne X ». Bien que l’autorité administrative ait gardé l’anonymat dans sa délibération officielle, l’identité de la société …
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Aujourd'hui, on va parler d'un truc qui gratte un peu : le tracking web.
Vous savez, cette sensation d'être suivi par une armée de régies publicitaires dès qu'on clique sur un article de presse ou qu'on cherche une nouvelle paire de pompes. Bah la CNIL, via son laboratoire d innovation (le LINC), développe depuis 2013 un outil qui permet de mettre des images sur ce sentiment de persécution numérique : CookieViz .
L'outil de dataviz du LINC ( Source )
CookieViz, c'est un logiciel de dataviz en temps réel qui analyse les interactions entre un navigateur et les serveurs distants. Vous naviguez via l'outil (qui embarque son propre navigateur pour la version desktop) et celui-ci débusque les cookies et les requêtes observables envoyées vers des domaines tiers.
Et souvent, le résultat ressemble à un gros plat de cyber spaghettis où chaque fil mène à un tracker différent.
La version 2.3, publiée en juin 2022 (ça date un peu, c'est vrai) reste la référence stable du projet. Le système d'analyse a été revu pour être plus stable et le navigateur intégré est plus sécurisé et la visualisation met en avant le rôle central des places de marché publicitaires dans les mécanismes d'enchères en temps réel (RTB). Vous verrez ainsi comment un seul clic peut déclencher une cascade de connexions vers des acteurs dont vous n'avez jamais entendu parler.
Le projet est open source et disponible sur GitHub ( Source )
Alors oui, pour ceux qui se demandent comment voir les cookies de suivi sans installer un logiciel complet, les navigateurs comme Chrome ou Firefox proposent des outils rudimentaires dans leurs menus de réglages. Mais franchement, à côté de CookieViz, c'est un peu comme essayer de comprendre le trafic routier en regardant par le trou d'une serrure.
Pour les amateurs de bidouille, sachez aussi que c'est du logiciel libre sous licence GPLv3 donc vous pouvez donc aller gratter le code, l'améliorer ou simplement vérifier que la CNIL ne vous espionne pas en douce (ahaha, je plaisante hein...^^).
L'outil est dispo en version desktop pour Windows, Linux et macOS et il existe aussi une extension officiellement publiée pour Firefox , tandis que les utilisateurs de Chrome ou Opera devront passer par une installation manuelle du code depuis la branche Chromium du projet.
Moi j'ai préféré l'installé à la main comme ceci en clonant le projet :
Connexiongit clone https://github.com/LINCnil/CookieViz
cd CookieViz
Puis modifiez le package.json pour utiliser une version moderne de NW.js
(la version 0.64.1 originale n'est plus disponible). Dans devDependencies, remplacez :
"nwjs-builder-phoenix": "^1.15.0"
par :
"nw": "0.92.0-sdk"
Et dans scripts, remplacez :
"start": "run --x64 --mirror https://dl.nwjs.io/ ."
par :
"start": "nw ."
Puis installez et lancez :
npm install
npm run start
Ensuite, vous voilà paré pour l'audit !
Et si vous voulez vraiment reprendre le contrôle, n'oubliez pas qu'il existe d'autres solutions complémentaires. Vous pouvez par exemple essayer d' embrouiller les sites avec User-Agent Switcher (même si c'est loin d'être une protection ultime face au fingerprinting moderne) ou carément automatiser le nettoyage avec Cookie AutoDelete . Mais perso, je trouve que pour l'aspect pédagogique et "prise de conscience", CookieViz reste un outil de premier plan.
Voilà, si vous voulez voir la gueule de votre tracking en direct et réaliser que la vie privée sur le web moderne ça n'existe pas (sauf ici), allez donc faire un tour sur le site du LINC .
De quoi verser une petite larme sur le web d'antan...
L’autorité de régulation frappe fort en ce début d’année. Suite à une intrusion massive survenue en octobre 2024 dans les systèmes d’information du groupe Iliad, la Commission nationale de l’informatique et des libertés (CNIL) inflige une amende d’un montant total de 42 millions € aux opérateurs Free Mobile (27 millions € ) et Free (15 millions €).
Retour sur les faits. En octobre 2024, un attaquant s’infiltre dans le système d’information des deux sociétés compromettant les données personnelles de 24 millions de contrats d’abonnés. Les données exposées incluaient notamment des IBAN pour les clients disposant d’abonnements auprès des deux entités simultanément.
L’ampleur de l’incident suscite plus de 2 500 plaintes d’abonnés et déclenche un contrôle approfondi de la CNIL qui identifie plusieurs manquements graves au Règlement général sur la protection des données (RGPD), chaque société étant tenue responsable du traitement des données de ses propres clients.
La formation restreinte de la CNIL, organe compétent pour prononcer les sanctions, constate aussi l’absence de mesures de sécurité fondamentales qui auraient pu compliquer l’attaque. Les enquêteurs relèvent notamment que la procédure d’authentification pour accéder aux réseaux privés virtuels (VPN) des deux sociétés, utilisés pour le télétravail des employés, présentait des faiblesses importantes en termes de robustesse.
Par ailleurs, les dispositifs de détection des comportements anormaux sur les systèmes d’information se sont révélés inefficaces. La CNIL a jugé que ces mesures n’étaient pas adaptées au volume et à la sensibilité des données traitées par les deux opérateurs.
La commission reconnait cependant qu’ils ont renforcé leur niveau de sécurité en cours de procédure et leur impose d’achever la mise en œuvre de ces nouvelles mesures sous trois mois.
Le régulateur pointe également du doigt les lacunes dans la communication auprès des clients. Si Free et Free Mobile ont déployé un dispositif d’information à deux niveaux (courriel initial puis numéro vert et service dédié), le courriel envoyé aux abonnés ne contenait pas toutes les informations obligatoires prévues par l’article 34 du RGPD.
Selon la CNIL, ces omissions empêchaient les victimes de comprendre directement les conséquences de la violation et les mesures de protection qu’elles pouvaient adopter pour limiter les risques.
Un troisième manquement est retenu spécifiquement contre Free Mobile concernant la durée de conservation des données. Au moment du contrôle, l’opérateur n’avait pas mis en place de procédures permettant de trier et supprimer les données des anciens abonnés une fois leur conservation devenue inutile.
La CNIL a établi que Free Mobile conservait des millions de données d’abonnés sans justification pendant des durées excessives, en violation de l’article 5 du RGPD. L’opérateur a depuis initié un tri pour ne conserver que les données nécessaires au respect des obligations comptables pendant dix ans, et a supprimé une partie des données conservées de manière excessive. La société dispose de six mois pour finaliser cette opération de purge.
Image : © Cnil
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La CNIL annonce infliger une amende 42 millions d’euros à Free à la suite de son gros piratage qui a eu lieu en 2024. Celui-ci avait concerné au total le vol de données de 24 millions de clients Freebox et Free Mobile, dont leur IBAN. 42 millions d’euros d’amende …
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L’article Free écope d’une amende de 42 millions d’euros après son gros piratage est apparu en premier sur KultureGeek.
Disposer d’une « généalogie » des modèles d’IA ouverts favoriserait-il l’exercice des droits RGPD ?
La CNIL en fait le pari. Elle expérimente en tout cas un tel outil. Fondé sur les données de la plate-forme Hugging Face, il permet de visualiser l’ascendance et la descendance des modèles. En ligne de mire, les personnes concernées par la mémorisation de leurs informations personnelles… et par le risque de ruissellement de ces informations entre les modèles.
La base de données sous-jacente est en accès libre. Mise à jour quotidiennement, elle contient des éléments fournis la plupart du temps de manière déclarative par les entités qui publient les modèles – et les datasets. On en retrouve déjà le contenu à plusieurs niveaux de l’explorateur Hugging Face, dont des arborescences sur les pages des modèles.
Sur ce socle (plus exactement sur la base de données telle qu’elle était au 1er septembre 2025), la CNIL a structuré un graphe de connaissances. Elle y distingue cinq types d’entités : modèles, datasets, personnes, organisations et utilisateurs (qui sont soit une personne, soit une organisation).
L’outil n’affiche pas immédiatement le graphe. Il fournit d’abord quelques indicateurs à propos du modèle recherché (sa date de publication et la tâche qu’il remplit, ainsi que le nombre de téléchargements, de citations et de mentions « j’aime »), puis présente les parents et les enfants importants, en priorisant ceux qui ont le plus de citations, puis de téléchargements.
Un mode « recherche experte » permet de filtrer le graphe (types de nœuds, types de relations) et de le télécharger.
On est censé pouvoir trouver un modèle en recherchant son nom ou l’identifiant de son repo. Dans la pratique, seule cette dernière option apparaît produire des résultats. La saisie semi-automatique accuse une certaine latence (plusieurs secondes) et des erreurs surviennent parfois.
La CNIL envisage une fonctionnalité d’envoi automatisé de requête à tous les modèles suspectés. L’analyse de leurs réponses permettrait théoriquement de déterminer lesquels régurgitent des données personnelles.
Un formulaire pourrait ensuite permettre de contacter les auteurs des modèles problématiques. Une évolution de la plate-forme Hugging Face pourrait toutefois être nécessaire pour une meilleure identification des responsables de publication, suggère la commission…
L’IA générative peut-elle vraiment « désapprendre » ?
IA et RGPD : la CNIL boucle son corpus de fiches pratiques
De France Travail à la RATP, les leçons du « bac à sable » IA de la CNIL
Illustration générée par IA
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Vous pensiez avoir désactiver la géolocalisation de votre iPhone ou votre Android ?
Ah, ah !!! Vous vous mettez le doigt dans l'œil !
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