L’affaire Anthony Zappier a mis sur le devant de la scène une question que beaucoup d’entreprises repoussaient encore : jusqu’où peut-on aller dans la collecte, l’enregistrement et l’automatisation des données vidéo issues des body cams, sans franchir une ligne rouge éthique ? Là où certains ne voient qu’un outil de sécurité ou de traçabilité, d’autres y perçoivent un risque majeur de surveillance permanente et de dérives dans l’usage de l’IA et de l’automatisation.
Sur un site dédié aux usages de Zapier dans le business et le marketing, cette affaire est particulièrement éclairante. Car derrière la question des body cams, on retrouve exactement les mêmes enjeux que pour tout workflow automatisé : gouvernance des données, transparence, consentement, sécurité, biais algorithmiques, et capacité de contrôle par les personnes concernées.
Ce que l’affaire Anthony Zappier change dans la perception des body cams
Des caméras « neutres »… jusqu’au moment de l’automatisation
Les body cams ont longtemps été perçues comme de simples outils de preuve : un enregistrement brut, consultable après coup en cas de litige. L’affaire Anthony Zappier montre à quel point cette vision est dépassée dès lors qu’on ajoute une couche d’automatisation à la chaîne.
Dans de nombreux scénarios, les body cams ne se contentent plus de filmer :
- Les vidéos sont automatiquement transférées dans le cloud.
- Des outils d’IA analysent les contenus (reconnaissance faciale, détection d’objets, analyse émotionnelle).
- Les métadonnées sont croisées avec d’autres sources (CRM, badgeage, géolocalisation, messagerie interne).
- Les événements détectés déclenchent des workflows automatisés (alertes, création de tickets, rapports envoyés à la hiérarchie, voire sanctions automatisées).
Dans cette logique, l’ajout d’un outil d’orchestration comme Zapier démultiplie la puissance de ces systèmes : chaque vidéo, chaque image clé, chaque transcription devient un « trigger » possible pour un ensemble très large d’actions, marketing, RH, sécurité ou management.
C’est précisément ce glissement – de la captation vidéo à l’automatisation décisionnelle – que l’affaire Anthony Zappier met en lumière. Le problème ne vient pas seulement de la caméra, mais de ce que l’on connecte derrière la caméra.
Un effet de panoptique numérique dans l’entreprise
Dans les témoignages qui ont émergé autour de l’affaire, un motif revient constamment : la sensation d’être filmé et analysé en continu, non seulement pour des raisons de sécurité, mais aussi pour évaluer les performances, la productivité, voire l’attitude des collaborateurs.
Ce sentiment de panoptique numérique est renforcé par l’automatisation :
- Les salariés savent que les images ne dorment pas dans un disque dur, mais qu’elles sont analysées automatiquement.
- Ils intègrent que le moindre geste peut potentiellement alimenter un rapport, un score, un tableau de bord.
- Ils n’ont pratiquement aucun contrôle sur les règles qui déterminent quand un événement est « notable » ou non.
Dans une logique business, il est tentant de brancher ces flux vidéo sur des automatisations Zapier pour :
- Créer des fiches incidents dans un CRM ou un outil de ticketing dès qu’un comportement « à risque » est détecté.
- Remplir automatiquement un rapport d’audit qualité à partir d’extraits vidéo horodatés.
- Notifier un manager en temps réel via Slack ou Teams dès qu’un client semble mécontent.
- Enrichir une base de données RH avec des occurrences d’« écarts de procédure » détectés par l’IA.
Mais c’est précisément cette logique qui soulève des questions éthiques lourdes : les salariés ont-ils vraiment consenti à ce type d’usage ? Savent-ils quels sont les scénarios d’automatisation en place ? Ont-ils un droit de regard sur les règles qui gouvernent ces workflows ?
Les principales limites éthiques des body cams à l’ère de Zapier et de l’IA
1. Le consentement réel face à l’automatisation cachée
Un point clé de la controverse autour d’Anthony Zappier tient au décalage entre ce qui était affiché officiellement (« caméras pour la sécurité ») et la réalité des traitements automatisés en coulisses.
Dans un environnement où l’on peut connecter des services vidéo, des API d’IA, des CRM et des outils RH en quelques clics via Zapier, le risque est grand de créer, petit à petit, une usine à gaz de traitements non anticipés :
- Un connecteur vers un service de transcription automatique transforme la vidéo en texte.
- Une autre intégration envoie ces transcriptions vers un outil d’analyse de sentiment.
- Un nouveau « Zap » crée ensuite une note de performance dans un outil RH dès qu’un certain score est atteint.
Du point de vue du salarié ou même du client filmé, le consentement initial (« j’accepte d’être filmé pour des raisons de sécurité ») ne couvre plus vraiment l’ensemble de ces usages dérivés. L’éthique impose alors :
- Une information claire, détaillée et compréhensible sur la chaîne complète de traitement.
- Une documentation écrite des scénarios d’automatisation impliquant les images ou les métadonnées vidéo.
- La limitation stricte des usages possibles en fonction de la base légale (sécurité, conformité, qualité de service, etc.).
2. La tentation du « score comportemental » permanent
Un autre enseignement clé de l’affaire Zappier concerne la dérive vers la notation comportementale. Une fois que les body cams alimentent des automatisations, la tentation est grande de résumer des comportements complexes à un simple score.
Quelques exemples concrets de ce qui peut être techniquement mis en place – et qui a été au cœur des polémiques :
- Création automatique d’un « indice de respect des procédures » à partir du nombre d’alertes détectées par l’IA.
- Association d’un « score de sérénité client » au dossier de chaque commercial, basé sur les expressions faciales des clients en rendez-vous filmé.
- Génération de rapports hebdomadaires de « temps de présence en zone de vente » par employé, à partir des géodonnées des body cams.
Or, l’éthique du management et des données impose plusieurs garde-fous :
- Ne jamais réduire une évaluation humaine complexe à une métrique automatique seule.
- Prévoir des mécanismes de contestation par les personnes concernées, avec accès aux données sources.
- Refuser l’usage de ces scores pour des décisions lourdes (sanctions, licenciements, promotions) sans revue humaine approfondie.
- Limiter drastiquement la durée de conservation de ces indicateurs et des vidéos associées.
Dans la pratique, Zapier facilite la création de ces scores (agrégation, calcul de moyennes, synchronisation avec un outil BI, etc.). Mais cette puissance technique doit être encadrée par une charte éthique interne et par une gouvernance robuste des automatisations.
3. Le risque de biais algorithmique amplifié par l’automatisation
Les outils d’IA connectés aux body cams ne sont pas neutres : ils reposent sur des modèles qui peuvent intégrer des biais liés au genre, à l’âge, à l’origine, au langage corporel, etc. L’affaire Anthony Zappier a mis au jour plusieurs cas où des comportements identiques étaient interprétés différemment selon la personne filmée.
Lorsque ces analyses biaisées sont ensuite intégrées dans des workflows Zapier, l’effet de masse est immédiat :
- Des populations spécifiques peuvent se retrouver surreprésentées dans les « incidents » ou « alertes » générés.
- Les tableaux de bord automatiques finissent par refléter et renforcer des stéréotypes.
- Les décisions managériales, guidées par ces KPIs, perpétuent les discriminations au lieu de les corriger.
Pour réduire ces risques, plusieurs bonnes pratiques sont essentielles dans la conception des scénarios d’automatisation :
- Évaluer régulièrement les modèles d’IA utilisés (précision, faux positifs, faux négatifs, biais éventuels).
- Mettre en place des échantillons de contrôle non automatisés pour comparer les évaluations humaines et automatisées.
- Auditer les « Zaps » les plus sensibles pour identifier les points de friction éthiques.
- Impliquer des représentants des salariés et des experts en protection des données dans la validation des nouveaux workflows.
4. La sécurité et la fuite possible de données extrêmement sensibles
Les vidéos de body cams sont parmi les données les plus sensibles qu’une entreprise peut détenir : elles montrent des visages, des gestes, des conversations, des lieux privés ou semi-privés. L’affaire Zappier a rappelé de manière brutale ce qui se passe lorsque ces données se retrouvent mal protégées, mal anonymisées ou mal partagées.
Dans un environnement d’intégration continue via Zapier, chaque nouveau connecteur est un point d’entrée ou de fuite potentiel :
- Envoi automatique d’extraits vidéo par e-mail à des adresses externes.
- Stockage non chiffré de transcriptions sur un outil tiers peu sécurisé.
- Partage involontaire de liens de visionnage dans des canaux Slack publics.
Éthiquement, cela impose :
- La mise en place de politiques de chiffrement bout à bout pour la vidéo et les métadonnées.
- Une cartographie précise des flux de données créés par chaque Zap lié aux body cams.
- Des audits réguliers de sécurité portant non seulement sur les systèmes principaux, mais aussi sur toutes les intégrations connexes.
- Une politique stricte de minimisation : ne transmettre que les données strictement nécessaires à chaque étape (par exemple, des résumés ou des scores, plutôt que la vidéo brute, quand cela est possible et justifié).
Comment intégrer les leçons de l’affaire Zappier dans vos automatisations Zapier
Cartographier et documenter tous les workflows impliquant de la vidéo
La première mesure concrète inspirée par l’affaire Anthony Zappier consiste à reprendre totalement la main sur la cartographie des automatisations. Dans beaucoup d’entreprises, les scénarios Zapier se sont accumulés au fil des années, souvent créés par des équipes métiers différentes.
Un plan d’action efficace peut inclure :
- Un inventaire exhaustif des Zaps qui traitent de la vidéo, de l’audio ou de données de capteurs (body cams, caméras fixes, lunettes connectées, etc.).
- La documentation systématique des entrées, des sorties et des destinataires finaux des données.
- L’identification des Zaps les plus sensibles, en particulier ceux qui :
- Envoient des données vers des outils RH ou de management.
- Alimentent des indicateurs de performance individuels.
- Impliquent de la reconnaissance faciale ou l’analyse de comportements.
Cette cartographie permet d’ouvrir un vrai débat interne sur la légitimité de chaque automatisation, et d’aligner votre stratégie d’automatisation avec vos principes éthiques.
Définir une charte interne d’automatisation éthique
Inspirée justement par les dérives mises au jour dans l’affaire Zappier, une charte d’automatisation éthique doit fixer des lignes rouges très claires, par exemple :
- Interdiction d’utiliser des données issues de body cams pour des décisions individuelles majeures sans revue humaine.
- Limitation explicite des finalités (sécurité, conformité, qualité du service), avec interdiction des usages de « surveillance comportementale généralisée ».
- Obligation de séparer les workflows « sécurité » des workflows « performance » ou « marketing ».
- Principe de transparence : toute automatisation impliquant des données vidéo doit être décrite dans une notice compréhensible par les personnes concernées.
Cette charte doit ensuite être traduite en règles opérationnelles dans Zapier :
- Utilisation de dossiers séparés pour les Zaps sensibles.
- Validation obligatoire par un référent « éthique & protection des données » pour certains types de scénarios.
- Mise en place de tags de classification (par exemple « Vidéo – Sécurité », « Vidéo – Formation », « Vidéo – Analyse client »).
Mettre en œuvre des mécanismes de contrôle et de contestation
L’un des angles morts révélés par l’affaire Anthony Zappier tenait à l’absence quasi totale de recours pour les personnes affectées par les décisions issues de ces workflows. Une automatisation qui crée un signalement à partir d’une vidéo ne devrait pas être une boîte noire.
Quelques mécanismes pratiques à instaurer :
- Accès facilité, sur demande, aux données qui ont conduit à un signalement (extrait vidéo, transcription, règles de détection utilisées).
- Possibilité pour la personne concernée de fournir un contexte ou une explication qui sera ajoutée au dossier, dans le même outil que celui alimenté par Zapier.
- Mise en pause automatique de certains Zaps liés à une personne lorsqu’une contestation officielle est en cours.
- Traçabilité complète dans Zapier des modifications de scénarios concernant des flux sensibles (qui a changé quoi, quand, et pourquoi).
Former les équipes métiers à l’éthique de l’automatisation
Les outils comme Zapier ont été conçus pour donner de l’autonomie aux métiers. C’est une force… mais aussi une source de risques si les équipes ne sont pas formées aux enjeux éthiques et réglementaires.
Pour éviter de reproduire les erreurs au cœur de l’affaire Zappier, il est crucial de :
- Former les créateurs de Zaps aux notions de minimisation des données, de finalité, de base légale et de consentement.
- Expliquer concrètement les risques de biais et de discrimination liés aux IA connectées aux vidéos.
- Mettre à disposition des check-lists simples avant la mise en production de tout nouveau Zap portant sur des flux vidéo.
- Instaurer une culture de la remise en question des automatisations : un Zap créé il y a deux ans n’est pas sacré, il peut (et doit) être réévalué au regard de nouveaux standards éthiques.
Pour approfondir ces aspects, vous pouvez vous appuyer sur les ressources spécialisées en automatisation et en intégration proposées sur notre dossier complet sur l’automatisation responsable avec Zapier, qui met l’accent sur la conformité, la gouvernance et la protection des données dans les scénarios business et marketing.
Body cams, Zapier et business : vers une automatisation responsable et assumée
Réserver la vidéo à des usages clairement définis et proportionnés
L’un des grands enseignements de l’affaire Anthony Zappier pour les responsables business et marketing qui utilisent (ou envisagent d’utiliser) des body cams est la nécessité absolue de la proportionnalité.
Quelques pistes d’usage raisonnables et plus éthiques :
- Utiliser les enregistrements principalement pour la formation et l’amélioration des processus, en anonymisant autant que possible les personnes filmées.
- Préférer des analyses agrégées (taux de respect d’un script de vente, temps moyen de traitement, etc.) plutôt que des suivis individuels permanents.
- Limiter strictement l’accès aux vidéos brutes à un cercle réduit de personnes formées et habilitées.
- Privilégier des extractions de données non identifiantes (statistiques, tendances) dans les Zaps qui alimentent les dashboards marketing ou qualité.
Faire de la transparence un atout stratégique plutôt qu’une contrainte
À l’issue de l’affaire Zappier, de nombreuses organisations se sont rendu compte qu’elles avaient tout à gagner à être proactives dans leur communication sur l’usage des body cams et des automatisations.
Une transparence assumée peut même devenir un avantage concurrentiel :
- Informer clairement les clients et partenaires de la présence de body cams, de leurs finalités, et des délais de conservation.
- Publier, au moins dans ses grandes lignes, la politique interne d’usage de ces données et d’automatisation.
- Mettre en avant les mesures prises pour limiter la surveillance, éviter l’évaluation intrusive des personnes et réduire les biais.
- Proposer des canaux de feedback dédiés pour que salariés et clients puissent s’exprimer sur ces dispositifs.
Dans un contexte où les scandales liés à l’IA et à la vidéosurveillance se multiplient, montrer comment vous utilisez Zapier et les body cams de manière encadrée, responsable et proportionnée peut renforcer la confiance dans votre marque.
Concevoir des scénarios Zapier « privacy by design »
Enfin, l’un des axes les plus concrets pour intégrer les leçons de l’affaire Anthony Zappier dans vos pratiques quotidiennes consiste à appliquer le principe de « privacy by design » directement dans vos scénarios Zapier.
Quelques bonnes pratiques applicables dès la conception d’un nouveau Zap liant body cams et outils métiers :
- Commencer par la version la plus minimaliste en termes de données (par exemple, uniquement les métadonnées non identifiantes) et n’ajouter des éléments plus sensibles qu’en cas de nécessité démontrée.
- Prévoir, dès la phase de design, des mécanismes d’effacement automatique des données (suppression des vidéos après X jours, purge des logs dans les outils tiers).
- Implémenter des filtres dans Zapier pour empêcher la diffusion automatique de contenus identifiés comme sensibles (présence d’enfants, lieux privés, informations médicales apparentes, etc.).
- Tester systématiquement le scénario sur des jeux de données fictives ou anonymisées avant toute mise en production.
Au lieu de considérer les contraintes éthiques comme des freins, il est possible d’en faire des critères de qualité de vos automatisations : un workflow qui respecte strictement la vie privée, minimise les données et offre des garanties de contrôle et de contestation renforcera durablement la légitimité de votre stratégie d’automatisation, y compris lorsqu’elle implique des technologies aussi sensibles que les body cams.