@madouc je me permets de répondre la dessus pour dire que :

Mediatransport, le leader des panneaux de pub numériques dans les gares SNCF et métro, fait pareil, scanne les adresses mac pour des statistiques et s'en vante ici : http://www.mediatransports.com/mediatransports-mesure-laudience-en-temps-reel-dans-les-transports/

que la solution de randomisation des adresses MAC dont parle nono et qui est apparu dans android 10, ne va pas vraiment "nous aider" car il ya bien une adresse mac aléatoire générée par réseau mais elle est la même ensuite sur un même réseau à chaque reconnexion d'après cet article : https://www.phonandroid.com/android-q-votre-adresse-mac-sur-les-reseaux-wifi-va-etre-aleatoire.html

Aussi reste à creuser si l'adresse MAC utilisée lors du simple scan des wifi (donc pas une fois connecté mais avant), est elle aussi randomisée, d'après l'article plus haut oui mais c'est une option à activer dans les options développeurs. Donc à tester.

Je me demande du coup ce qu'il serait pertinent de faire vu les infos mises ici plus haut par @oncela. Car de mon côté j'aimerais agir contre mediatransports. Est-ce qu'on fait une plainte CNIL? Et on en fait un article Technopolice général sur le captage des adresses MAC à notre insue?

Vous en pensez quoi @Martin @Alouette @nono ?

Le recours contre l'autorisation préfectorale a été déposée au tribunal administratif.
@Alouette @Martin : Vous pouvez communiquer dessus, donner des liens vers notre site web ou notre FB, utiliser les retours d'expérience dans des éventuels guides.
Nous nous tenons à votre disposition pour tout ce qui peut vous être utile
Merci à la Quadrature et à tous les autres collectifs. La lutte continue, mais on se tien a votre service pour des retours d'informations, de bon procédés et autres.

@mosieurj merci pour le suivi !

@mosieurj
des infos sur le projet Neuroo
https://www.linkedin.com/organization-guest/company/neuroo
Il existe aujourd’hui des solutions techniques éprouvées qui permettent la digitalisation des processus de sensation grâce à une multitudes de capteurs physiques. Cependant, le traitement intelligent des données collectées durant ce processus reste complexe. Cette complexité réside principalement dans la traduction de la sensation vers la perception, à savoir son recueil et traitement. La perception est principalement liée aux mécanismes de cognition ou l'apprentissage joue un rôle majeur.
L'apprentissage machine répond à la question de savoir comment construire des systèmes informatiques qui s'améliorent automatiquement grâce à l'expérience.

https://www.neuroo.ai/
Notre solution de détection de port du masque permet un suivi en temps réel des directives sanitaires en trois étapes :
- Récupération des flux vidéo de zones complètes (gares, espaces publics, points d’accès aux sites...)
- Détection du non-port du masque et déclenchement d’alertes
- Suivi en temps réel de l’évolution du non-port du masque par zone géographique et plage horaire*
Avec, à la clé, une sécurisation de l’ensemble de la structure contre une deuxième vague potentielle en assurant la protection du personnel et de tous les usagers sur site. La consolidations des informations en temps réel permet d’avoir une attitude pro-active dans la sortie de crise grâce à la mise en place rapide d’actions correctives.
Le traitement des flux vidéo se fait en temps réel et est donc conforme aux normes RGPD, aucune image n’est stockée ou diffusée. Grâce à la mise à disposition d’un tableau de bord, vous pouvez suivre en temps réel les données liées au port du masque par plage horaire ou emplacement. Neuroo est une solution plug-and-play et se greffe sur le réseau de caméras déjà existant. Grâce à des modèles génériques de reconnaissance déjà pré-entraînés, Neuroo est immédiatement fonctionnel dès sa mise en place.

@Martin merci. Pour pinailler ce n'est pas à proprement parler un "Projet de reconnaissance faciale à Rouen" mais plutôt un dispositif mis en place lors d'un événement particulier (ici l'Armada de Rouen) par les organisateurs