Dans un contexte où la vie privée est de plus en plus mise à mal par la proliferation des objets connectés, l’arrivée de projets open source visant à contrer la surveillance via des gadgets aussi discrets que les lunettes intelligentes suscite un vif intérêt. Parmi eux, Ban-Rays, un dispositif innovant conçu par des développeurs passionnés, permet de détecter la présence de Ray-Ban Meta et autres lunettes équipées de caméras intégrées, en utilisant des techniques simples mais efficaces.
Le principe repose sur deux approches complémentaires. La première exploitant l’effet rétro-réflectif des capteurs CMOS : en émettant une impulsion infrarouge (940nm ou 850nm) vers une paire suspecte et en analysant le signal réfléchi, le dispositif peut repérer la présence d’une caméra. Concrètement, en utilisant un Arduino Uno, quelques LEDs IR, une photodiode et un transistor pour un coût modeste, il est possible d’initier une détection à courte distance, avec des résultats encore perfectibles mais prometteurs. La seconde approche vise le réseau : en captant les signaux Bluetooth Low Energy, qui contiennent l’identifiant unique de la marque, le détecteur peut repérer ces lunettes lors de leur mode appairage.
La combinaison de ces deux techniques offre une capacité de détection évolutive face aux nouvelles générations de lunettes connectées, tout en restant accessible grâce à un matériel de faible coût.
Ce projet, accessible en open source sur GitHub, a toutefois ses limites : la détection IR est encore peu fiable à courte distance et ne fonctionne qu’en mode appairage pour le moment, mais une roadmap prévoit d’améliorer ces aspects. Quant à la détection Bluetooth, elle reste limitée à certaines conditions, mais pourrait évoluer avec l’intégration de modules plus avancés capables d’intercepter tous les paquets en temps réel. Au-delà de la technique, cette initiative soulève des questions importantes sur la vie privée, notamment à cause de la petite LED d’indication de capture vidéo sur les lunettes Meta, dont l’efficacité a été remise en cause par la Data Privacy Commission irlandaise.
Une innovation plus controversée concerne la possibilité de désactiver cette LED, proposée par un bidouilleur contre une soixantaine de dollars. Même si Meta prévoit une protection empêchant d’éteindre la lumiere en la couvrant, cette solution de contournement montre à quel point la protection de la vie privée demeure fragile face à la créativité des usagers et des hackers. Par ailleurs, ces lunettes se déclenchent souvent de façon intempestive, interrompant toute conversation normale avec des assistants vocaux. Le phénomène de déclenchements automatisés et fréquents soulève des inquiétudes quant à leur usage dans des contextes sensibles ou personnels.
Les inquiétudes s’amplifient avec des démonstrations récentes montrant que, grâce à la reconnaissance faciale en temps réel, ces lunettes piratées peuvent identifier des individus dans la rue ou sur des campus universitaires, en partageant leurs images en ligne sans leur consentement. Une ambiance de paranoïa numérique semble s’installer, alimentée par la crainte d’un traçage constant et invasif. Face à cela, le projet Ban-Rays offre une réponse constructive pour ceux qui veulent garder le contrôle sur leur environnement et préserver leur vie privée, même si le dispositif reste expérimental et perfectible.
Pour ceux qui souhaitent contribuer ou mieux comprendre ce type de technologie, le code est disponible en C++, Python et C sur GitHub, avec plusieurs pistes d’amélioration possibles. La création de patterns de balayage IR plus élaborés, la fusion de données multi-longueurs d’onde ou l’extension du sniffing BLE en mode actif sont autant de perspectives pour renforcer cette démarche. En fin de compte, ces initiatives illustrent une tendance grandissante : celle de rendre la surveillance plus difficile et de rendre visibles ceux qui tentent de la pratiquer, dans une optique de protection individuelle et collective.
