Raven : géolocaliser une photo d’intérieur pour 0,03 $
Raven affirme pouvoir retrouver une adresse à partir d’une photo prise en intérieur. Voici ce que pourrait coûter une telle recherche.
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Le plus frappant dans cette histoire n’est pas que l’intelligence artificielle puisse deviner où une photo a été prise. Les amateurs de GeoGuessr savent déjà le faire. Ce qui compte, c’est le prix. Quand retrouver une adresse à partir d’une photo passe de plusieurs jours de travail d’analyse à une requête d’API facturée quelques centimes, ce n’est pas seulement la technologie qui change, mais l’échelle de son utilisation. J’ai calculé ce que cela pourrait coûter.
Raven affirme pouvoir reconnaître les intérieurs, pas seulement les rues
Le média 404 Media a présenté cette semaine Raven, anciennement Geospy. À l’origine, l’outil était un géolocalisateur classique : vous envoyiez une photo prise à l’extérieur et le modèle s’appuyait sur l’architecture, la végétation, le type de poteaux électriques et la forme des bordures pour proposer une région, une ville, parfois une rue. La nouvelle promesse va plus loin : l’entreprise affirme pouvoir identifier un domicile à partir d’une seule photo prise à l’intérieur. Dans un salon, une chambre, sur une image où, en théorie, on ne voit que des meubles.
Cela ressemble à une affirmation marketing, et c’en est en partie une, mais le mécanisme n’a rien de magique. Un intérieur livre beaucoup d’indices : la disposition des fenêtres et la vue qu’elles offrent, le type de prises électriques, les finitions typiques d’une décennie ou d’un promoteur, les radiateurs, l’angle de la lumière qui peut révéler l’orientation du bâtiment et, très souvent, un simple morceau de paysage visible derrière une vitre. Un modèle entraîné sur des milliards de photos d’annonces immobilières connaît parfois mieux que la plupart des agents les plans courants des logements d’une ville. Dans les immeubles construits par des promoteurs entre 2015 et 2024, les plans se répètent tellement que l’association « fenêtre, vue et hauteur sous plafond » peut presque servir de signature.
L’élément clé de l’article de 404 Media est l’identité des clients : des services de police américains. Pas un laboratoire universitaire, mais des services qui disposent d’un outil censé remplacer une analyse minutieuse par un simple clic.
Combien coûte une recherche d’adresse avec Raven ?
Voici mon calcul. Raven ne publie pas de tarif ouvert pour les particuliers, mais les prix des services comparables sont connus. Les API commerciales de reconnaissance d’images utilisées dans ce type de chaîne de traitement coûtent environ 1 à 1,5 dollar pour 1 000 requêtes lorsqu’il s’agit de détecter des étiquettes et des points de repère. Google Cloud Vision facture 1,50 dollar, soit environ 1,33 € (1,50 $), pour 1 000 unités dans la tranche allant jusqu’à 5 millions d’images par mois, selon la grille tarifaire officielle. Une recherche de localisation nécessite généralement deux ou trois appels : détection d’objets, reconnaissance d’un point de repère et comparaison avec une base de données.
Calculons : trois unités à 1,50 dollar pour 1 000 reviennent à 0,0045 dollar, soit environ 0,0040 € (0,0045 $). Il faut y ajouter un modèle multimodal qui combine ces indices pour formuler une hypothèse d’adresse. À un tarif courant de 2 à 3 dollars par million de jetons en entrée, une image représentant environ un millier de jetons coûterait environ 0,0013 dollar de plus. J’ajoute les frais d’exploitation, le stockage de l’index et la marge du fournisseur - qui peut être trois ou quatre fois supérieure - et j’arrive à environ 0,026 € (0,029 $) par recherche, soit moins de 3 centimes de dollar. Il s’agit d’une estimation basse du coût technique, pas du montant facturé à la police, qui peut être bien plus élevé dans le cadre d’un contrat de licence. Mais le coût marginal, autrement dit celui de vérifier une photo supplémentaire, se compte bien en centimes.
Pourquoi est-ce important ? À ce tarif, il n’y a plus vraiment lieu de se demander s’il vaut la peine d’analyser une photo : on peut toutes les vérifier. Pour environ 8,73 dollars, soit l’équivalent estimé de 33 zlotys au taux de conversion utilisé dans le calcul d’origine, on pourrait traiter un profil de 300 publications. C’est le prix estimé de la création d’une carte des lieux où une personne se rend, habite et dépose son enfant à la crèche.
Combien de photos sont publiées chaque jour ?
Regardons l’autre côté de l’équation. Les estimations mondiales évoquent plusieurs centaines de millions de photos publiées chaque jour sur les plateformes de Meta. Si l’on suppose, à titre d’exemple, qu’un utilisateur publie une photo ou une story tous les trois jours, le faible coût unitaire rendrait théoriquement possible l’analyse d’un grand nombre de ces images. En pratique, personne n’a besoin de traiter toutes les photos : il suffit de s’intéresser à celles d’une seule personne.
« La disposition concernant les contenus visuels a été omise sans justification. Les photos et les vidéos peuvent constituer des données biométriques, et leur traitement aux fins d’identifier de manière unique une personne physique est soumis à des restrictions particulières. »
- considérant 51 du règlement général sur la protection des données (RGPD), qui aborde le statut des photographies comme données à caractère personnel
Quels sont les risques pour la vie privée et les preuves ?
L’article de 404 Media décrit des services de police américains utilisant ce type d’outil. Il n’établit pas que des services d’autres pays disposent de Raven, de Geospy ou d’un équivalent direct : en l’absence d’informations publiques, mieux vaut vérifier auprès des autorités concernées plutôt que de supposer que l’outil est utilisé ou ne l’est pas.
La question de la preuve reste délicate. Une estimation produite par un modèle de géolocalisation ne constitue pas, à elle seule, une confirmation vérifiable. Elle peut tout au plus servir de piste ou d’élément opérationnel, à recouper avec d’autres éléments : une vérification sur place, des données de facturation téléphonique ou un témoignage. Le problème est que le chemin entre « le modèle a désigné cet immeuble » et une perquisition peut être plus court que celui qui mène de la perquisition à la démonstration que le modèle avait raison.
Aux États-Unis, le problème se concrétise déjà. Dans le même épisode du podcast de 404 Media, deux affaires illustrent cette tendance : un juge a estimé qu’une recherche précise dans le système de lecture des plaques d’immatriculation Flock était contraire à la Constitution ; dans une autre affaire, une vidéo générée par IA a influencé une décision de justice, avant qu’une juridiction d’appel ne juge que le document avait une « charge émotionnelle excessive ». Deux mécanismes différents, mais le même constat : ces outils entrent au tribunal plus vite que les normes permettant de les évaluer.
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Il ne s’agit pas ici de droit abstrait, mais de réglages. D’abord, désactivez l’enregistrement de la localisation dans les métadonnées des photos. Sur Android, cette option se trouve dans l’application Appareil photo. Sur iPhone, allez dans Réglages - Confidentialité et sécurité - Service de localisation - Appareil photo, puis choisissez « Jamais ». Cela bloque le moyen le plus simple d’obtenir une localisation : les données EXIF, que certaines applications de messagerie et certains services de stockage en ligne transmettent sans les supprimer.
Ensuite, et c’est plus difficile : les métadonnées sont aujourd’hui le moindre des problèmes. Raven n’a pas besoin des données EXIF, puisqu’il analyse l’image elle-même. Si vous publiez des photos de votre logement, regardez l’arrière-plan plutôt que vous-même : la vue depuis la fenêtre, un bâtiment reconnaissable de l’autre côté de la vitre, un numéro de porte reflété dans un miroir ou le rideau d’un voisin. Dans les immeubles collectifs aux plans répétitifs, il peut paradoxalement être plus facile de masquer un appartement que de dissimuler une maison individuelle : un immeuble compte des centaines de fenêtres similaires, une maison n’en a qu’une.
Enfin, si vous avez des raisons de penser que vos données sont traitées par un outil commercial de géolocalisation, le RGPD prévoit un droit d’accès aux données personnelles, notamment à son article 15. L’étendue de vos recours peut être limitée face à une entreprise établie hors de l’Union européenne. Une demande permet néanmoins de laisser une trace. Les autorités de protection des données n’ont pas nécessairement pris position sur les modèles qui déduisent une localisation à partir du contenu d’une image.
Le changement le plus durable ne concerne pas la technologie, mais une idée reçue. Pendant vingt ans, nous avons cru qu’une photo sans géolocalisation intégrée était anonyme. Avec un coût de quelques centimes pour l’analyser, cette hypothèse ne tient plus - non pas parce qu’une étude l’a réfutée, mais parce que la vérification est devenue assez bon marché pour être appliquée à grande échelle.
Informations vérifiées le 18 octobre 2026. Sources : 404 Media - podcast sur Raven et Geospy, tarifs de l’API Google Cloud Vision, règlement RGPD. Calculs personnels : estimation du coût unitaire fondée sur des tarifs d’API publics, et non sur les contrats conclus par les services de police. Les montants en euros sont des estimations, pas des tarifs locaux. Conversion indicative selon le taux de référence de la BCE du 16 octobre 2026 : 1 € = 1,1253 $, source : BCE.
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