Ça arrive bientôt ? Les lunettes intelligentes Meta sont prêtes avec la fonction « reconnaissance faciale » : trois modèles d'IA + base de données de caractéristiques biométriques

Une chercheuse en sécurité informatique a analysé l'application mobile des lunettes intelligentes Meta et a découvert : elle intègre une pipeline complète de reconnaissance faciale côté appareil, comprenant trois modèles d'IA, une base de données biométriques locale, un index vectoriel de similarité cosinus, ainsi qu'une notification « Person recognized ». Ce système peut être exécuté manuellement, mais Meta ne l’a pas encore activé pour les consommateurs.
(Précédent contexte : Amazon, Meta et le FBI ont accès à un réseau partagé d’informations non publiques : comment Seattle Shield forme l’ère de la surveillance IA)
(Complément d’information : Google et Samsung lancent de nouvelles lunettes intelligentes : Audio glasses disponibles cet automne, défiant Meta avec plus de 70 % de parts de marché)

Ce contenu est organisé comme suit

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• Trois modèles, une pipeline, un moteur de reconnaissance faciale de 96 Mo
• Un visage en attente de nom : base de données locale et répertoire de stockage avec permissions 0700
• Lancement prévu d’ici la fin de l’année

Une machine capable d’identifier une personne inconnue est désormais assemblée, reposant dans l’application mobile des lunettes intelligentes Meta : trois modèles d’IA, environ 100 Mo, un vecteur biométrique de 2048 nombres, appelé « empreinte faciale », plus une notification « Person recognized ». C’est la dernière découverte d’un chercheur en sécurité après avoir démonté cette application.

L’application associée aux lunettes intelligentes Meta s’appelle Stella, et la version analysée est v273.0.0.21. Ce qu’il a trouvé n’est pas un simple code de test, mais une pipeline complète de reconnaissance faciale, prête à l’emploi manuellement : détection de visage, alignement, génération de biométrie, recherche dans une base locale, déclenchement d’une notification prioritaire, chaque étape étant connectée.

Trois modèles, une pipeline, un moteur de reconnaissance faciale de 96 Mo

Stella intègre trois modèles ExecuTorch, téléchargés depuis les serveurs Meta via le système de distribution NMLML, totalisant environ 100 Mo. Ces trois modèles remplissent chacun une fonction spécifique, formant une chaîne de traitement :

Premier : SCRFD.pte (3,4 Mo) : détecte la présence de visages dans l’image.

Deuxième : KPSAligner.pte (117 Ko) : extrait et aligne le visage détecté, en corrigeant l’angle pour que chaque visage soit orienté selon un même référentiel.

Troisième, et le plus volumineux : SFace.pte (96 Mo) : compresse un visage aligné en un vecteur de 2048 nombres à virgule flottante, appelé « empreinte faciale » ou empreinte biométrique. En termes simples, ces 2048 chiffres représentent la position du visage dans un espace mathématique : deux images du même visage prises sous différentes lumières ou angles auront des vecteurs proches, tandis que ceux de visages différents seront éloignés.

Le chercheur a testé cette pipeline : en appelant directement le gestionnaire existant de l’app, il a fourni une photo publique de Michel Foucault. La pipeline a fonctionné, détectant le visage, générant l’empreinte de 2048 dimensions, recherchant dans l’index vectoriel local, puis déclenchant une notification Android prioritaire avec le titre « Person recognized » et le contenu « Recognized Michel Foucault ».

Un visage en attente de nom : base de données locale et répertoire de stockage avec permissions 0700

L’app crée une base SQLite sur l’appareil, située dans le cadre de synchronisation multi-plateforme RLDrive de Meta, nommée person_profiles, conçue pour recevoir des données depuis le serveur à distance. En résumé, cette base n’est pas seulement locale : sa structure prévoit une interface pour recevoir des contacts depuis le cloud Meta.

La structure inclut une table person, une table face, et une table virtuelle d’index vectoriel. La logique de reconnaissance consiste à faire une recherche par similarité cosinus sur cet index : on compare la nouvelle empreinte faciale avec celles stockées, puis on joint le résultat à la colonne person.name pour afficher le nom dans la notification.

Lancement prévu d’ici la fin de l’année

Meta détient plus de 70 % de parts de marché dans le secteur des lunettes intelligentes, et selon un rapport interne cité par le New York Times début février 2026, la société envisage d’ajouter la reconnaissance faciale à ses lunettes, avec une sortie prévue d’ici la fin de l’année. TechCrunch a également publié des articles à ce sujet. Cette analyse inverse fournit une preuve technique concrète pour ces rapports.

Cependant, le chercheur précise que, pour l’instant, ces fonctionnalités ne sont pas accessibles aux utilisateurs : l’interface utilisateur ne s’affiche pas, et la fonction n’est pas encore déployée. Il insiste : « Ce n’est pas que Meta vous reconnaît en secret. Mais tout le dispositif nécessaire pour le faire, déjà assemblé et fonctionnel, repose sur votre appareil, sous contrôle de Meta. »

Pour l’instant, la date d’activation ou la décision d’activer reste à la discrétion de Meta. La seule étape requise est de basculer un interrupteur, sans développement supplémentaire.