Localisation mobile : quand “limité” ne veut pas dire “off”

À peine l’avion a-t-il touché le tarmac que votre iPhone vibre : « Bienvenue à l’aéroport — ouvrez l’app pour aller au point de prise en charge Uber ». Vous avez pourtant réglé la localisation sur “uniquement lorsque l’app est active”. Et là, le cerveau fait le raccourci le plus logique : on me suit.

La réalité est plus subtile — et franchement, plus intéressante pour qui s’occupe de cybersécurité. Parce que cette situation illustre un point que je vois revenir partout : les paramètres de confidentialité protègent surtout contre certaines formes d’accès direct… pas contre tous les signaux “dérivés”. Dans une stratégie de protection des données, c’est un angle mort.

Ce billet (dans notre série Intelligence artificielle dans la cybersécurité) part de cet exemple très concret pour répondre à une question qui compte en 2025 : comment une app peut “savoir” où vous êtes sans avoir l’air d’y avoir accès — et comment l’IA peut aider à détecter et limiter ces comportements en temps réel, côté entreprise comme côté utilisateur ?

Ce qui se passe vraiment : la notification vient de votre iPhone

Réponse directe : dans ce scénario, l’app n’a pas forcément “pisté” votre position en continu ; la notification peut être déclenchée localement sur le téléphone via un mécanisme iOS de notification basée sur une zone géographique.

Sur iOS, Apple fournit aux développeurs des outils pour afficher une notification quand l’appareil entre ou sort d’une zone (un “geofence”), typiquement autour d’un aéroport, d’une gare, d’un centre commercial. L’exemple cité dans l’article d’origine met en avant un déclencheur de type UNLocationNotificationTrigger : l’app prépare un message, et iOS l’affiche lorsque le système détecte l’entrée dans la zone.

“Mais alors, l’app n’a pas ma position ?”

Elle ne reçoit pas nécessairement votre position au moment où la notification apparaît. C’est précisément ce qui rend la situation déroutante : la formulation marketing donne l’impression d’un suivi actif, alors que la logique peut être :

• iOS détecte que vous êtes dans une zone connue (ex. périmètre d’un aéroport)
• une notification préconfigurée est déclenchée
• c’est seulement si vous ouvrez l’app que la localisation “app active” est utilisée et partagée selon les permissions

Ça ne veut pas dire qu’il n’y a aucun risque. Ça veut dire que la frontière entre “fonctionnalité utile” et “publicité géolocalisée” devient floue, et que l’utilisateur ne voit pas la différence.

Pourquoi c’est un sujet de cybersécurité (pas juste de “privacy”)

Parce que la localisation n’est pas un détail. C’est un identifiant contextuel. Croisée avec d’autres signaux (heure, réseau, appareil, comportement), elle permet :

• du profiling fin (habitudes, déplacements, lieux de travail)
• de l’ingénierie sociale plus crédible (phishing contextualisé : “votre vol AF123…”)
• des risques physiques (exposition d’un domicile, d’un site sensible)
• des attaques ciblées (cadres, VIP, journalistes, équipes IT)

La cybersécurité moderne, c’est aussi la sécurité des données comportementales.

Le vrai problème : “permission limitée” ≠ “surface d’attaque limitée”

Réponse directe : même avec une permission de localisation restreinte, une app peut exploiter d’autres mécanismes (OS, capteurs, réseau) pour inférer du contexte, et c’est là que la sécurité doit changer d’échelle.

Beaucoup d’organisations (et d’utilisateurs) raisonnent encore en mode binaire : autorisé / interdit. Or, sur mobile, on est plutôt sur :

1. Accès direct (GPS, localisation précise)
2. Accès indirect (geofencing via OS, Wi‑Fi/SSID visibles, Bluetooth, cellules, IP)
3. Inférences (modèles statistiques : “vous êtes probablement à tel endroit”)

Le résultat : vous pouvez “limiter” la localisation, tout en laissant une quantité de signaux suffisante pour que le contexte soit deviné.

Exemple réaliste côté entreprise : BYOD et apps “inoffensives”

En décembre 2025, avec la généralisation du travail hybride, le BYOD reste très courant. Or un téléphone personnel qui reçoit des notifications géolocalisées peut aussi :

• indiquer implicitement qu’un employé est sur un site client
• révéler des déplacements sur des sites sensibles (santé, défense, R&D)
• créer des fenêtres d’opportunité pour des attaques (phishing “vous êtes à l’aéroport, cliquez ici pour votre facture…”)

Ce n’est pas “Uber le méchant”. C’est le modèle de monétisation basé sur l’attention et le contexte qui pousse à utiliser ce type de mécanisme.

Là où l’IA change la donne : détecter les comportements, pas juste les permissions

Réponse directe : l’IA est utile quand on veut repérer des usages anormaux (notifications, accès capteurs, corrélations réseau) que les règles statiques ne voient pas.

Les approches classiques (listes d’autorisations, MDM strict, audits ponctuels) ont deux limites :

• elles sont déclaratives (ce qui est permis sur le papier)
• elles réagissent après (quand un incident est déjà visible)

L’IA, bien employée, permet de passer à une logique comportementale : ce que fait réellement l’appareil, dans quel contexte, avec quelle fréquence, et avec quelles conséquences.

1) Détection d’anomalies sur mobile (modèle “baseline”)

On peut entraîner des modèles (ou utiliser des approches non supervisées) pour établir une “normale” par population d’appareils :

• volume de notifications par app et par contexte (ex. déplacement)
• activation d’événements de localisation sans ouverture visible de l’app
• corrélation entre notification et activité réseau juste après

Quand une app se met à déclencher des notifications géo-contextuelles à un rythme inhabituel, ça devient un signal. Pas une preuve, mais un point d’enquête.

2) Corrélation multi-sources : réseau + appareil + identité

En entreprise, les outils de cybersécurité pilotés par IA peuvent corréler :

• journaux MDM/EDR mobile (événements, politiques, intégrité)
• télémétrie réseau (DNS, SNI, volumes, destinations)
• événements IAM (authentifications, changements de risques)

Exemple simple : si un utilisateur reçoit une notification “aéroport” et, dans les 30 secondes, le téléphone initie des connexions vers des domaines publicitaires ou des endpoints analytiques non attendus, le SOC peut prioriser l’alerte. C’est exactement le genre de tri où l’IA aide : réduire le bruit, pointer les séquences suspectes.

3) Prévention : “guardrails” intelligents plutôt que blocage brutal

Bloquer toute notification “smart” n’est pas réaliste (et pénalise des usages légitimes : sécurité familiale, domotique, rappels de zones). Une approche pragmatique consiste à :

• classifier les apps (fonction vs marketing)
• appliquer des politiques contextuelles (ex. sur sites sensibles)
• détecter les dérives (quand l’usage glisse vers l’intrusif)

L’IA peut alimenter cette classification via des signaux observables : fréquence, wording, déclencheurs, corrélations, historique.

Une phrase que je répète souvent : ce n’est pas l’accès à la donnée qui tue, c’est sa combinaison.

Bonnes pratiques concrètes (utilisateur et entreprise)

Réponse directe : pour réduire l’exposition, il faut agir sur trois leviers : réglages système, hygiène d’apps, et détection comportementale.

Côté utilisateur (iOS)

• Coupez l’actualisation en arrière-plan pour les apps non essentielles. Même si ce n’est pas l’explication principale ici, ça réduit l’activité “invisible”.
• Passez la localisation en “Jamais” pour les apps qui n’en ont pas besoin (livraison, VTC : “Lors de l’utilisation” suffit, et parfois même “Jamais” si vous saisissez l’adresse).
• Désactivez les notifications pour les apps qui font du marketing déguisé.
• Faites un audit mensuel : 5 minutes, et vous supprimez souvent 2–3 apps inutiles.

Côté entreprise (cybersécurité)

• Définissez une politique claire sur les apps en BYOD : ce n’est pas populaire, mais l’ambiguïté coûte cher.
• Ajoutez une brique Mobile Threat Defense ou EDR mobile quand l’activité terrain est critique.
• Sur sites sensibles, activez des profils renforcés (notifications, géolocalisation, Bluetooth) selon le contexte.
• Mettez l’IA au service du SOC : règles + modèles d’anomalies, avec une boucle de retour (retours analystes) pour éviter les faux positifs.

Mini Q&R (les questions qu’on me pose le plus)

Est-ce que ça veut dire qu’Uber “triche” avec les permissions ? Pas forcément. Le système peut déclencher localement une notification basée sur une zone. Le problème est surtout l’expérience utilisateur : la notification ressemble à un suivi actif.

Est-ce que Android fait pareil ? Les mécanismes diffèrent, mais la logique “contexte sans GPS explicite” existe aussi (capteurs, Wi‑Fi, services système). Le sujet dépasse iOS.

Quel rapport direct avec l’IA en cybersécurité ? Les permissions ne suffisent plus comme garde-fou. L’IA sert à détecter des séquences de signaux (notifications + réseau + comportement) et à prioriser ce qui mérite enquête.

Ce que cet exemple dit vraiment sur 2025 : la confiance se joue sur l’intention

L’épisode de la notification à l’aéroport est révélateur : les utilisateurs ne jugent pas seulement la légalité d’un mécanisme, ils jugent son intention. Une fonctionnalité acceptable pour la sécurité familiale devient irritante (et anxiogène) quand elle sert à capter de l’attention.

Pour les équipes cyber, c’est un rappel utile : la protection des données ne se limite pas à “bloquer des permissions”. Elle implique de surveiller les usages réels, les inférences possibles, et les dérives marketing qui finissent par ouvrir des portes à la fraude.

Si vous voulez aller plus loin dans cette série Intelligence artificielle dans la cybersécurité, le prochain pas logique est simple : mesurer ce que vos mobiles font vraiment (notifications, réseau, comportements), puis utiliser l’IA pour transformer cette télémétrie en signaux exploitables par le SOC. La question à se poser pour 2026 : votre sécurité est-elle conçue pour des permissions… ou pour des comportements ?