Notifications de localisation : quand l’app en sait trop

À l’atterrissage, le téléphone vibre : « Bienvenue à l’aéroport — ouvrez l’app pour aller au point de prise en charge. » Et là, beaucoup de gens font le même calcul mental : j’ai pourtant refusé l’accès à ma position “toujours”… alors comment l’app peut-elle “savoir” où je suis ?

Ce malaise n’est pas anecdotique. En 2025, la géolocalisation reste l’un des signaux les plus sensibles de notre vie numérique : elle révèle nos habitudes, nos déplacements, nos horaires, parfois nos convictions (lieux de culte, syndicats, hôpitaux). Quand une notification semble franchir la limite, c’est toute la confiance qui se fissure.

Ce qui est intéressant pour notre série « Intelligence artificielle dans la cybersécurité », c’est que cet exemple illustre une réalité que je vois souvent sur le terrain : la confidentialité ne se résume pas à “autoriser/refuser” dans un écran de permissions. Les comportements applicatifs sont plus subtils, et c’est précisément là que l’IA peut aider : en détectant les usages détournés, en qualifiant le risque et en alertant de manière intelligible.

L’app ne “vous suit” pas forcément… mais elle peut vous déclencher

Réponse directe : dans de nombreux cas, l’app n’a pas besoin d’accéder en permanence au GPS pour vous envoyer une notification liée à un lieu. Elle peut s’appuyer sur un mécanisme du système qui déclenche une alerte quand l’appareil entre dans une zone géographique prédéfinie.

Sur iOS, ce type de fonctionnalité existe via des déclencheurs de notifications basés sur la localisation (par exemple UNLocationNotificationTrigger). Le principe est simple :

• l’app préconfigure une notification liée à une zone (ex. le périmètre d’un aéroport),
• le système (pas l’app en continu) détecte l’entrée dans cette zone,
• la notification est déclenchée localement sur le téléphone.

Résultat : pour l’utilisateur, l’expérience ressemble à du suivi en arrière-plan (« on m’a repéré »). Techniquement, c’est souvent plus nuancé : le smartphone exécute une règle de type géorepérage, et l’app profite de ce déclenchement pour se rappeler à vous.

Pourquoi c’est dérangeant, même si c’est “local”

Le point qui coince n’est pas seulement technique, il est comportemental.

• L’intention de l’utilisateur : “uniquement quand j’utilise l’app” signifie “ne me sollicite pas en fonction de ma position quand je ne l’utilise pas”.
• La formulation de la notification : elle suggère souvent une connaissance active (« Bienvenue à… »), ce qui crée une impression de surveillance.
• L’usage marketing : quand le mécanisme sert à pousser un service au bon moment, on s’éloigne d’une fonctionnalité d’aide et on se rapproche de la prospection.

Et c’est précisément cette frontière grise qui intéresse la cybersécurité : ce qui est autorisé par le système n’est pas forcément acceptable du point de vue du risque et de la conformité.

Géorepérage : fonctionnalité utile, surface d’abus réelle

Réponse directe : le géorepérage (geofencing) est légitime pour la sécurité et l’ergonomie, mais il devient une surface d’abus quand il sert à contourner l’esprit des permissions.

On peut défendre des cas d’usage “pro-utilisateur” :

• une app de sécurité familiale qui signale l’arrivée à l’école,
• une app domotique qui rappelle d’activer l’alarme en quittant la maison,
• une app d’entreprise qui applique une politique différente sur site (ex. réseau interne).

Le problème, c’est la généralisation : si chaque application se met à “pinger” l’utilisateur dès qu’il passe près d’un point d’intérêt, on obtient un environnement de notifications invasif, et une normalisation de la captation d’attention basée sur la localisation.

Le vrai sujet : “permission” ≠ “comportement”

Dans la pratique, la confidentialité se joue sur trois niveaux :

1. Permission affichée (GPS “toujours / en utilisation / jamais”).
2. Mécanismes système disponibles (géorepérage, Bluetooth, Wi‑Fi, cellules, notifications).
3. Chaîne de données réelle (quand et comment la position est transmise à des serveurs, et à qui).

Même si la notification est déclenchée localement, l’étape suivante est souvent : vous ouvrez l’app, elle récupère votre localisation en utilisation, puis corrèle ce point avec un contexte (trajet, aéroport, horaire, profil). Cette corrélation alimente ensuite l’optimisation marketing.

C’est là que les approches de cybersécurité pilotée par l’IA apportent un avantage : elles peuvent surveiller le comportement plutôt que se limiter aux libellés de permissions.

Comment l’IA détecte les “contournements” et les usages intrusifs

Réponse directe : l’IA peut identifier des schémas d’applications qui exploitent la localisation de manière indirecte (ou trompeuse) en combinant analyse comportementale, télémétrie réseau et scoring de risque.

Concrètement, on parle de plusieurs briques complémentaires.

1) Analyse comportementale sur l’appareil (device behavior analytics)

Une solution de sécurité mobile (ou un agent MDM/MAM avancé) peut observer des signaux tels que :

• fréquence et timing des notifications “contextuelles” (ex. toujours après un changement de zone),
• réveils en arrière-plan, rafraîchissement d’app en arrière-plan, tâches planifiées,
• accès répétés à des API de localisation juste après une interaction.

L’IA est utile ici car elle sait distinguer une app “normale” d’un comportement atypique : un pic de sollicitations géo-déclenchées ou une séquence répétitive (entrée dans zone → notification → ouverture → appel réseau) est un motif détectable.

2) Détection d’anomalies côté réseau (NDR, proxy, DNS)

Même si le déclenchement de notification est local, l’étape “monétisation” passe souvent par des flux réseau : analytics, attribution publicitaire, enrichissement de profil.

Une IA de détection peut repérer :

• des appels à des domaines d’analytics immédiatement après l’ouverture déclenchée,
• des volumes anormaux de télémétrie pour une app de mobilité,
• des patterns d’ID publicitaires, empreinte appareil, corrélation temporelle.

Dans un contexte entreprise (BYOD ou terminaux pro), ce type de visibilité est précieux : on ne cherche pas à “accuser” une app, on cherche à mesurer un niveau d’exposition.

3) Scoring de risque et classification “privacy by design”

L’IA n’a de valeur que si elle aide à décider. Un bon système transforme des signaux techniques en recommandations simples, par exemple :

• Risque faible : usage local, pas de corrélation côté serveur visible.
• Risque moyen : sollicitation insistante + tracking analytics modéré.
• Risque élevé : géo-notifications + corrélation serveur + partage à des tiers.

Ce scoring devient actionnable quand il se traduit en politiques : blocage, demande de justification, sandbox, ou simple avertissement utilisateur.

Phrase à retenir : la cybersécurité moderne protège aussi la “confiance” — pas seulement contre les malwares.

Ce que vous pouvez faire, dès maintenant (perso et pro)

Réponse directe : vous pouvez réduire drastiquement la pression “géolocalisation + notifications” en ajustant 4 réglages et en adoptant une hygiène de permissions.

Pour les particuliers (iOS / Android)

1. Passez les notifications au crible

   • Désactivez les notifications non essentielles par app.
   • Gardez uniquement celles qui apportent un service réel (sécurité, livraison en cours, banque).

2. Vérifiez le rafraîchissement en arrière-plan

   • Certaines apps profitent de mécanismes système pour être plus présentes.
   • Coupez-le pour les apps qui n’en ont pas besoin.

3. Réduisez la précision de localisation quand c’est possible

   • Quand l’option existe, préférez une localisation approximative.

4. Faites la chasse aux permissions “héritées”

   • Après une mise à jour, revérifiez : des apps demandent parfois à nouveau des accès.

Pour les entreprises (RSSI, DSI, responsables mobilité)

1. Mettez en place une gouvernance des permissions

   • Liste d’apps autorisées + exigences minimales (notifications, localisation, Bluetooth).

2. Déployez une protection mobile avec détection comportementale

   • L’objectif : repérer les schémas intrusifs, pas seulement les malwares.

3. Surveillez les flux “analytics/attribution”

   • Beaucoup de fuite de données passe par là, pas par un piratage direct.

4. Formalisez une politique “privacy by default”

   • Par exemple : pas de localisation en arrière-plan sur les terminaux pro, sauf justification.

En décembre, avec les déplacements de fin d’année, ce sujet est encore plus visible : aéroports, gares, centres commerciaux… les contextes qui déclenchent le plus de sollicitations géo-marketing.

Ce que cet épisode dit de la cybersécurité “IA” en 2025

Réponse directe : la valeur de l’IA en cybersécurité, c’est sa capacité à repérer les écarts entre ce que l’utilisateur croit avoir accepté et ce que l’app réussit quand même à faire.

On parle beaucoup d’IA pour détecter les ransomwares, le phishing ou les fraudes. C’est indispensable. Mais, sur le terrain, les incidents de confiance et de conformité commencent souvent plus petit : une app trop curieuse, une télémétrie trop bavarde, une notification qui donne l’impression d’être “pisté”.

La bonne approche n’est pas de paniquer ni d’accuser automatiquement une application de “surveillance secrète”. La bonne approche, c’est de mesurer le comportement réel, de l’expliquer clairement, puis de décider. Et ça, l’IA le fait mieux que des checklists statiques.

Si vous deviez retenir une seule idée : quand une app semble en savoir trop, ce n’est pas forcément un piratage — c’est souvent un design produit qui teste vos limites. La question est alors simple : votre organisation (ou vous, à titre personnel) avez-vous les moyens de le voir et de le contrôler ?

Prochaine étape : auditer 10 applications “du quotidien” sur vos terminaux et comparer permissions affichées vs comportements observés. Vous risquez d’être surpris — et c’est exactement là que l’IA devient un filet de sécurité utile.