Routeur Wi-Fi posé sur une étagère de salon, une silhouette floue traversant la pièce en arrière-plan

Votre box Wi-Fi peut vous reconnaître sans caméra, à 99,5 % sur 161 personnes

Un système allemand identifie des passants à partir des seuls signaux Wi-Fi, sans téléphone sur eux. Nous avons rapporté ses 99,5 % à l’effectif réellement testé, expliqué la faille et cherché ce que dit la CNIL d’une empreinte radio.

Votre box Wi-Fi diffuse en clair de quoi reconnaître votre démarche. Des chercheurs du Karlsruhe Institute of Technology (institut KASTEL) l’ont démontré à la conférence ACM CCS de Taipei en octobre 2025 : leur attaque BFId a correctement identifié 99,5 % des passages de 161 volontaires marchant devant un routeur, sans qu’aucun ne porte de téléphone. Le site ScienceDaily l’a remise en avant le 11 août 2026, et le frisson a fait le tour des sites tech.

Concrètement, la démonstration est solide et le raccourci « votre box vous espionne déjà » ne l’est pas. Voici ce que l’article scientifique établit, et ce qu’il laisse ouvert.

La faille : le Wi-Fi décrit la pièce à voix haute

Depuis le Wi-Fi 5, votre ordinateur et votre téléphone renvoient en permanence au routeur un compte rendu de la façon dont les ondes leur parviennent. Ce rapport porte un nom, le beamforming feedback information (BFI), et sert à orienter le faisceau vers l’appareil pour gagner du débit. Le mécanisme équipe toutes les générations suivantes, jusqu’au Wi-Fi 7 domestique.

Le problème tient en un mot : ce compte rendu voyage sans chiffrement. N’importe quelle carte Wi-Fi basculée en mode moniteur le lit, sans mot de passe et sans être connectée au réseau. Or un corps qui traverse la pièce déforme les ondes, et cette déformation est assez personnelle pour servir d’empreinte.

Ce canal se révèle même plus bavard que celui que les chercheurs sondaient jusqu’ici, l’état du canal radio (CSI), à modèle d’apprentissage identique.

Graphique Actu Alt Plus. À modèle d’apprentissage identique, les rapports de beamforming identifient 99,5 % des passages là où l’état du canal plafonne à 82,4 %. Limite : les deux mesures ne portent pas sur le même effectif (161 personnes contre 170) et le modèle retenu est volontairement simple, ce qui sous-estime peut-être les deux taux.
Graphique Actu Alt Plus. À modèle d’apprentissage identique, les rapports de beamforming identifient 99,5 % des passages là où l’état du canal plafonne à 82,4 %. Limite : les deux mesures ne portent pas sur le même effectif (161 personnes contre 170) et le modèle retenu est volontairement simple, ce qui sous-estime peut-être les deux taux.
Reprendre ce graphique

Réutilisez ce graphique librement sur votre site, en citant Actu Alt Plus. Copiez le code ci-dessous :

Autrement dit, le signal ajouté pour accélérer votre connexion identifie mieux que celui qu’on surveillait. Le détail des deux mesures tient en trois colonnes.

Précision de l’identification selon le signal capté, jeu de données KIT/KASTEL (marche normale, une seule perspective).
Signal captéPersonnes évaluéesIdentifications correctes
Beamforming (BFI)16199,5 %
État du canal (CSI)17082,4 %

Ce qu’il faut réellement pour vous suivre

Le matériel est banal. Les auteurs ont utilisé deux points d’accès TP-Link Archer BE800 et des cartes Intel AX210, placées à portée radio du réseau visé : l’attaquant n’a besoin ni du mot de passe ni d’un accès à la box, et son écoute reste entièrement passive.

Ordinateur portable posé sur un bureau sombre affichant une capture de trames sans fil, une petite clé Wi-Fi branchée à côté
Une carte Wi-Fi ordinaire en mode moniteur suffit à lire ces rapports, sans mot de passe ni accès au réseau.

La contrainte est ailleurs. Le système ne reconnaît que des personnes déjà enregistrées et étiquetées par l’attaquant : il désigne un nom dans une liste fermée de 161 candidats, il ne devine pas une identité inconnue. Les auteurs précisent que leur classifieur ne sait pas se généraliser aux personnes absentes de l’entraînement.

Les conditions relèvent du laboratoire. Les volontaires, âgés de 23,2 ans en moyenne, ont marché vingt fois d’affilée, sans vêtement ample, sans jupe et sans talons, quatre antennes réparties autour d’eux. Dès que la démarche change, la précision recule : autour de 95 % avec un sac à dos ou une caisse dans les bras, de l’ordre de 80 % en marche rapide ou au passage d’un tourniquet.

Selon nos calculs, ces 99,5 % équivalent à une erreur toutes les 200 identifications, mais mesurée dans un groupe fermé de 161 personnes : à l’échelle des 27,7 millions d’abonnements à la fibre recensés en France fin mars 2026 par l’Arcep, ce taux n’a jamais été éprouvé. Les relais parlent de 197 personnes : c’est l’effectif recruté, dont 161 seulement se sont révélées exploitables pour la mesure BFI. Les auteurs réclament eux-mêmes des jeux de données de plusieurs milliers d’identités, tout en revendiquant, selon un relais spécialisé, le plus grand effectif jamais réuni pour ce type de travaux.

Une empreinte radio est-elle une donnée personnelle ?

Aucune autorité française ou européenne ne s’est prononcée sur ce cas précis. Mais la CNIL range la démarche parmi les caractéristiques comportementales relevant de la biométrie, et le RGPD classe les données biométriques permettant l’identification unique parmi les données sensibles, dont le traitement est « en principe interdit, sauf certaines exceptions limitativement prévues par le texte ».

L’autorité a déjà tranché un cas voisin. Dans sa doctrine du 24 février 2020 sur la mesure de fréquentation, elle qualifie de donnée personnelle l’identifiant Wi-Fi d’un téléphone capté dans un lieu public, et ne dispense de consentement que si l’anonymisation intervient en quelques minutes. Une adresse MAC peut être tirée au hasard par le téléphone. Une démarche, non.

À votre niveau, il n’y a rien à faire, et mieux vaut le dire franchement. Espacer les rapports de beamforming a été testé par les auteurs : la précision ne baisse presque pas. Les chiffrer supposerait de modifier la norme Wi-Fi elle-même, au prix de la compatibilité avec le parc existant.

Le levier est réglementaire et normatif. Les chercheurs demandent que des garde-fous soient inscrits dans la future norme IEEE 802.11bf, celle qui doit justement standardiser la détection de mouvement par Wi-Fi. En attendant, ce canal rejoint la liste des risques numériques ordinaires : connu, documenté, pas encore refermé.

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Article créé en collaboration avec l’IA.

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