La prolifération des dispositifs Bluetooth dans notre environnement quotidien transforme radicalement la façon dont nos données personnelles sont capturées et analysées. Des centres commerciaux aux transports publics, en passant par les espaces urbains intelligents, les systèmes embarqués collectent massivement des informations sur nos déplacements et comportements. Cette collecte invisible soulève des questions cruciales concernant la protection de la vie privée et la transparence des pratiques de surveillance numérique. Comprendre les mécanismes techniques de cette collecte devient essentiel pour appréhender les enjeux de confidentialité qui nous concernent tous au quotidien.
Protocoles de communication bluetooth et mécanismes de collecte automatique
Les protocoles Bluetooth modernes reposent sur une architecture complexe qui facilite la collecte automatique de données. Le fonctionnement de cette technologie sans fil s’appuie sur des mécanismes de communication standardisés qui, par nature, exposent certaines informations des appareils connectés. Cette exposition n’est pas accidentelle mais résulte de la conception même du protocole, optimisé pour la connectivité plutôt que pour la confidentialité.
Architecture BLE (bluetooth low energy) et transmission des paquets publicitaires
Le Bluetooth Low Energy représente l’évolution majeure qui a démocratisé la collecte massive de données. Cette technologie diffuse en permanence des paquets publicitaires contenant des informations d’identification, même lorsque l’appareil n’est pas explicitement en mode de connexion. Ces paquets, transmis toutes les 20 millisecondes à 10 secondes selon la configuration, contiennent l’adresse MAC de l’appareil et diverses métadonnées techniques.
L’architecture BLE utilise 40 canaux de fréquence dans la bande 2,4 GHz, permettant aux capteurs de surveillance de scanner simultanément tous ces canaux pour détecter les appareils. La puissance de transmission réduite du BLE, initialement conçue pour économiser la batterie, facilite paradoxalement le déploiement de réseaux de capteurs discrets dans les espaces publics et commerciaux.
Profils GATT et services UUID : identification des appareils connectés
Les profils GATT (Generic Attribute Profile) constituent le cœur de l’identification des appareils Bluetooth. Chaque service expose un identifiant UUID unique qui révèle la nature et les capacités de l’appareil. Ces identifiants permettent aux systèmes de collecte de distinguer précisément les smartphones, écouteurs, montres connectées ou autres accessoires sans fil.
Cette granularité d’identification facilite la création de profils comportementaux détaillés. Un système peut ainsi détecter qu’une personne porte simultanément un smartphone Apple, des AirPods et une Apple Watch, créant une signature numérique quasi-unique. La corrélation de ces signatures permet un suivi longitudinal précis des individus dans différents environnements.
Beacons ibeacon, eddystone et AltBeacon : données diffusées en continu
Les technologies de beacon transforment chaque smartphone en émetteur passif de données géolocalisées. Les protocoles iBeacon d’Apple, Eddystone de Google et AltBeacon d’AltOS diffusent des informations contextuelles qui enrichissent considérablement les données collectées. Ces systèmes ne se contentent pas de détecter la présence d’un appareil mais fournissent des informations sur sa localisation précise et son état d’activité.
La portée de ces beacons, typiquement comprise entre 1 et 70 mètres, permet une granularité spatiale remarqu
able, jusqu’à permettre la détection du passage d’un individu à quelques mètres près. Dans un centre commercial ou une gare, une grille dense de beacons Bluetooth embarqués permet ainsi de reconstituer le cheminement précis d’un smartphone d’une boutique à l’autre, sans que l’utilisateur n’ait besoin d’ouvrir une application.
Au-delà de la simple collecte de présence, ces technologies de beacon peuvent intégrer des identifiants applicatifs (par exemple un identifiant d’application retail ou de programme de fidélité) qui relient un appareil à un compte client. Dès lors, chaque passage devant un point de vente, chaque temps d’arrêt dans un rayon ou chaque visite répétée devient une donnée exploitable pour du ciblage marketing ou de l’optimisation logistique.
Handshakes de connexion et échange des clés d’appairage cryptographiques
Lorsque deux appareils Bluetooth établissent une véritable connexion, ils réalisent un handshake d’appairage. Pendant cette phase, ils échangent des informations d’identification et négocient des clés cryptographiques destinées à chiffrer les échanges ultérieurs. Sur le papier, ce mécanisme protège l’intégrité et la confidentialité des données transmises, en particulier pour les casques audio, systèmes embarqués automobiles ou objets connectés sensibles.
Cependant, ce processus de handshake peut aussi être exploité comme source de données. Les journaux techniques des passerelles, bornes ou véhicules qui gèrent ces appairages conservent souvent des traces très détaillées : identifiants d’appareil, versions du protocole, type de chiffrement utilisé, heure précise d’établissement et de rupture de la liaison. Pour un opérateur de flotte ou un gestionnaire d’infrastructure, ces traces constituent une base précieuse pour reconstruire l’historique des connexions et, indirectement, les habitudes de déplacement des usagers.
Les versions récentes de Bluetooth ont amélioré la sécurité grâce à des mécanismes comme le Secure Simple Pairing et le LE Secure Connections, mais elles n’éliminent pas la possibilité de profilage. Même si le contenu des échanges reste chiffré, la simple existence d’une connexion, sa durée et sa récurrence forment déjà une empreinte comportementale exploitable à grande échelle.
Types de données personnelles capturées par les dispositifs bluetooth embarqués
Derrière ces protocoles apparemment techniques se cachent des données très concrètes sur votre vie quotidienne. Quelles informations un capteur Bluetooth embarqué dans un bus, un panneau urbain ou un centre commercial peut-il réellement voir ? Contrairement à l’idée reçue selon laquelle « ce n’est que de la technique », une simple trame Bluetooth peut contenir bien plus qu’un identifiant anonyme.
Les opérateurs de ces infrastructures s’appuient sur plusieurs catégories de données : identifiants matériels, métadonnées d’appareils, informations de localisation et historiques temporels. Combinées, elles permettent de passer d’une observation ponctuelle (un appareil est passé à proximité) à une image globale : ce même appareil revient chaque matin à telle heure, fréquente tel type de lieux, reste plus longtemps ici que là, etc. C’est cette capacité de corrélation qui transforme un simple signal radio en donnée personnelle au sens du RGPD.
Adresses MAC et identifiants uniques des smartphones iOS et android
L’adresse MAC Bluetooth est l’élément central de la collecte. Historiquement, chaque interface Bluetooth possédait une adresse MAC fixe de 48 bits, qui faisait office de véritable plaque d’immatriculation numérique. Un capteur déployé dans une station de métro, un bus ou une rue commerçante pouvait alors suivre au fil des jours le même terminal, sans la moindre interaction de l’utilisateur. Ce mécanisme a été massivement utilisé pour les premiers dispositifs de comptage et de tracking.
Face aux risques évidents pour la vie privée, Apple et Google ont introduit la rotation des adresses MAC aléatoires dans iOS et Android. En théorie, votre smartphone change donc régulièrement d’identifiant Bluetooth pour rendre plus difficile un suivi persistant. En pratique, les études montrent qu’il reste possible, dans de nombreux cas, de recoller ces identifiants temporaires entre eux à partir d’autres signaux (rythme de rotation, type d’appareil, profils de puissance). Résultat : même avec des adresses MAC aléatoires, un réseau de capteurs bien conçu peut souvent ré-identifier un appareil avec une probabilité élevée.
À cela s’ajoutent d’autres identifiants techniques, comme les Device ID d’accessoires (montres connectées, écouteurs, balises d’objets) qui, eux, ne sont pas toujours randomisés. Un smartphone couplé de façon stable à une montre ou à des écouteurs au comportement prévisible redevient alors plus facilement traçable, même si sa propre adresse MAC change régulièrement.
Données de géolocalisation indoor via triangulation RSSI
Contrairement au GPS, le Bluetooth n’embarque pas directement de coordonnées de géolocalisation. Pourtant, les dispositifs Bluetooth embarqués peuvent reconstruire votre position avec une précision parfois surprenante grâce au RSSI (Received Signal Strength Indicator), c’est-à-dire la puissance du signal reçu. En combinant plusieurs capteurs placés à des positions connues, il devient possible de trianguler la position approximative d’un appareil dans un bâtiment ou un espace clos.
Dans un centre commercial ou une gare, un réseau de bornes Bluetooth peut ainsi estimer à quel étage vous vous trouvez, dans quelle aile du bâtiment et même dans quel couloir vous progressez. Dans certains déploiements industriels, la précision atteint quelques mètres, voire moins dans des environnements optimisés. Pour le gestionnaire du lieu, ces données de géolocalisation indoor permettent d’analyser les flux, d’optimiser la signalétique ou de pousser des notifications contextuelles via une application.
Pour la personne suivie, l’impact est plus sensible qu’il n’y paraît : là où le GPS peine à fonctionner en intérieur, le Bluetooth prend le relais. On peut alors reconstituer un « fil d’Ariane » continu de vos déplacements, combinant GPS à l’extérieur et Bluetooth en intérieur. Vous pensiez être moins visibles dès que vous entrez dans un bâtiment ? C’est souvent l’inverse qui se produit.
Métadonnées des appareils : noms, fabricants et versions firmware
Au-delà des identifiants chiffrés, de nombreuses implémentations Bluetooth exposent des métadonnées en clair : nom de l’appareil, fabricant, modèle, parfois même version du firmware ou du système d’exploitation. Ces informations sont utiles pour l’ergonomie (reconnaître facilement « iPhone de Paul » ou « Enceinte salon » lors de l’appairage), mais elles se transforment rapidement en données personnelles dans un contexte de collecte massive.
Un capteur placé à l’entrée d’un bâtiment peut ainsi distinguer la proportion d’iPhone, de smartphones Samsung, de montres connectées ou d’écouteurs de telle marque. Plus problématique encore, lorsque l’utilisateur a nommé son appareil avec son prénom ou son nom, l’identification devient triviale. Nous avons tous déjà vu, dans une liste d’appareils à proximité, des intitulés comme « iPhone de Marie Dubois » ou « PC de Jacques Bureau » : pour un collecteur de données, c’est une aubaine.
La version de firmware ou du système d’exploitation, lorsqu’elle est accessible, fournit quant à elle des indices sur le niveau de mise à jour de l’appareil, potentiellement exploitables pour cibler certaines failles. Mais même sans aller jusque-là, ces métadonnées permettent déjà de segmenter les populations (par gamme de prix, marque, ancienneté du terminal), avec des implications marketing et sociales évidentes.
Historique des connexions et temps de présence dans les zones de couverture
Chaque détection d’un appareil par un capteur Bluetooth embarqué génère un enregistrement horodaté. En agrégeant ces détections successives, les opérateurs construisent un historique de présence extrêmement précis : heure d’arrivée, heure de départ, temps passé dans chaque zone, fréquence de visite, jours privilégiés, etc. C’est un peu comme si chaque terminal Bluetooth laissait une trace de pointage à chaque passage devant une borne.
Dans les transports publics, ces historiques permettent par exemple de mesurer combien de temps un voyageur reste à quai, combien de stations il parcourt, s’il change souvent de ligne ou s’il descend toujours au même arrêt. Dans un centre commercial, on peut savoir combien de temps un client reste dans la galerie, s’il se rend systématiquement au même magasin ou s’il explore de nouvelles zones. Même sans connaître l’identité civile de la personne, ces données composent un dossier comportemental très riche.
Lorsque ces historiques sont conservés plusieurs mois ou années, le profilage devient encore plus robuste. Des habitudes de vie se dessinent : horaires de travail, lieux fréquentés le week-end, périodes de vacances, changements de routine. Nous passons ainsi d’une simple donnée technique de signal radio à un véritable journal d’activité susceptible de révéler des informations sensibles (pratiques religieuses, état de santé, engagements syndicaux, etc.).
Profils comportementaux basés sur les patterns de mouvement détectés
À partir de ces flux bruts, les acteurs de la donnée appliquent de plus en plus souvent des techniques de data science et de machine learning. L’objectif n’est plus seulement de savoir combien de personnes passent par tel point, mais de comprendre quels types de parcours se répètent, à quels moments et avec quelles caractéristiques. Vous avez peut-être déjà entendu parler de « heatmaps » de fréquentation ; il s’agit en réalité de la couche visible d’analyses bien plus sophistiquées.
En regroupant les appareils qui présentent des trajectoires similaires, on peut identifier des « profils » de comportement : les navetteurs qui traversent une gare sans s’arrêter, les flâneurs du samedi après-midi dans un centre commercial, les voyageurs en correspondance courte dans un aéroport. Chacun de ces profils se voit ensuite associer des hypothèses marketing ou opérationnelles : propension à consommer, sensibilité aux promotions, tolérance aux temps d’attente, etc.
À l’échelle individuelle, un appareil qui suit systématiquement le même pattern horaire (trajet domicile-travail, passage hebdomadaire dans un même magasin, sorties nocturnes récurrentes) devient identifiable parmi la masse. Même si vous n’avez jamais saisi votre nom nulle part, la combinaison de vos lieux de passage et de vos horaires peut suffire à vous désigner de manière quasi unique. C’est un peu l’équivalent d’une empreinte digitale de vos déplacements.
Applications industrielles et secteurs utilisant la collecte bluetooth massive
Pourquoi autant d’acteurs investissent-ils dans des réseaux de capteurs Bluetooth embarqués ? Au-delà de la curiosité technologique, les motivations sont très concrètes : optimiser les flux, améliorer l’expérience utilisateur, personnaliser les services et, bien sûr, mieux monétiser l’attention des visiteurs et voyageurs. De la même façon que les cookies web ont façonné la publicité en ligne, la « trace Bluetooth » structure désormais la compréhension des comportements dans le monde physique.
Plusieurs secteurs se sont montrés particulièrement actifs : retail, transports, smart cities, grands événements. Le point commun de ces usages ? La capacité à mesurer ce qui, auparavant, n’était accessible qu’au prix d’enquêtes coûteuses ou de comptages manuels. Avec un réseau de balises Bluetooth, un centre commercial ou une régie de transport obtient un tableau de bord quasi temps réel de la fréquentation, des parcours et des zones de congestion.
Retail analytics : westfield, galeries lafayette et tracking des parcours clients
Dans le secteur du commerce, la collecte Bluetooth embarquée s’est imposée comme un complément naturel de la vidéo-surveillance et des données de caisse. De grands centres commerciaux comme Westfield ou des enseignes emblématiques comme les Galeries Lafayette ont expérimenté, parfois depuis plus d’une décennie, des dispositifs de retail analytics basés sur la détection des smartphones des visiteurs. L’idée est simple : comprendre comment les clients se déplacent dans la galerie pour optimiser l’implantation des boutiques, la signalétique et les campagnes promotionnelles.
En pratique, des capteurs Bluetooth/Wi-Fi sont disséminés dans les allées, aux entrées, près des escalators et dans certaines boutiques. Ils enregistrent les identifiants des appareils à portée, la durée de présence et la fréquence de visite. Les tableaux de bord produits permettent de visualiser le taux de conversion (nombre de personnes qui entrent réellement dans une boutique après être passées devant), de repérer les « zones froides » peu fréquentées, ou encore d’évaluer l’impact d’une animation marketing en temps réel.
Ces systèmes peuvent fonctionner de manière purement passive (simple détection anonyme) ou être reliés à des programmes de fidélité via une application mobile. Dans ce second cas, le lien entre un appareil et un compte client est explicite, ce qui autorise un niveau de personnalisation bien plus poussé : notifications ciblées lorsqu’un client fidèle passe à proximité, analyse du panier moyen en fonction du temps passé dans le centre, etc. C’est là que les enjeux de transparence et de consentement deviennent critiques.
Smart cities : capteurs urbains de paris, barcelone et londres
Les villes dites « intelligentes » s’appuient de plus en plus sur la collecte Bluetooth pour comprendre et gérer les mobilités urbaines. À Paris, Barcelone ou Londres, des capteurs Bluetooth/Wi-Fi ont été installés sur des axes routiers, des carrefours, des ponts ou des pistes cyclables afin de mesurer en continu les temps de trajet, les embouteillages et les densités de flux. Techniquement, le principe est le même que pour le retail, mais à l’échelle du réseau urbain.
Lorsqu’un véhicule équipé de Bluetooth (système embarqué, smartphone, boîtier OBD) passe à proximité de deux balises successives, la ville peut estimer son temps de parcours entre ces points. En agrégeant ces données, on obtient une cartographie dynamique des vitesses et des congestions, très utile pour ajuster les plans de circulation, l’information voyageur ou la régulation des feux. Certains projets vont plus loin en distinguant des catégories de flux (piétons, vélos, voitures) grâce à la signature des appareils détectés.
Des organismes comme le Cerema en France documentent ces usages de capteurs Bluetooth et Wi-Fi pour la modélisation des déplacements. Du point de vue de la vie privée, tout l’enjeu réside dans la façon dont ces mesures sont agrégées et anonymisées. Utilisées à grande échelle pour de la régulation de trafic, elles peuvent avoir un bénéfice collectif indéniable. Mais si elles sont conservées trop longtemps ou croisées avec d’autres bases, elles risquent de se transformer en outil de surveillance fine des comportements individuels.
Transports publics : systèmes RATP, SNCF et analyse des flux voyageurs
Les opérateurs de transport public ont rapidement compris l’intérêt du Bluetooth embarqué pour mieux piloter leurs réseaux. La RATP, la SNCF et d’autres régies européennes ont mené des expérimentations consistant à placer des capteurs dans les gares, stations de métro, bus et tramways. L’objectif : mesurer en continu la fréquentation, les temps de correspondance, les phénomènes de saturation de quai ou de rame, sans dépendre uniquement des validations de titres de transport.
Un smartphone détecté à plusieurs reprises sur un quai sans mouvement apparent traduit un temps d’attente. Le même smartphone vu ensuite dans une rame puis à la station suivante indique un trajet effectif. À grande échelle, ces signaux permettent de comprendre quels sont les points noirs du réseau, les correspondances trop courtes ou, au contraire, les marges importantes. Pour l’usager, cela peut se traduire par de meilleures informations en temps réel et une optimisation des fréquences.
Mais que se passe-t-il lorsque ces données techniques sont conservées appareil par appareil, sur plusieurs semaines ? Il devient possible de reconstituer l’itinéraire quotidien de certains voyageurs, leurs horaires de travail, leurs lieux de domicile approximatifs. C’est pourquoi les opérateurs sérieux appliquent des techniques d’agrégation et de pseudonymisation (que nous détaillerons plus loin), même si la ligne de démarcation entre statistique anonyme et suivi individuel reste parfois ténue.
Événements et lieux publics : stades, aéroports et centres commerciaux
Les grands événements et infrastructures accueillant des foules – stades, salles de concert, salons professionnels, aéroports – sont des terrains privilégiés pour la collecte Bluetooth à grande échelle. Dans un stade, par exemple, les organisateurs peuvent suivre en temps réel la répartition des spectateurs dans les gradins, les flux vers les buvettes, les zones de congestion à l’entrée ou à la sortie. À l’aéroport, des capteurs Bluetooth/Wi-Fi permettent d’estimer les files d’attente au contrôle de sécurité ou à la police aux frontières.
Pour les gestionnaires, ces informations sont précieuses pour ajuster les effectifs, ouvrir ou fermer des files, déclencher des messages d’information. Certaines solutions combinent même ces données avec des notifications push envoyées via l’application officielle de l’événement ou de l’aéroport. Un voyageur qui reste trop longtemps bloqué dans une zone de contrôle peut ainsi recevoir une alerte de changement de porte ou une proposition de réacheminement.
Du point de vue de la vie privée, ces environnements sont particulièrement sensibles car ils concentrent souvent des personnes vulnérables (voyageurs stressés, publics captifs lors d’un concert, etc.) qui n’ont pas toujours conscience d’être suivies. Qui prend réellement le temps de lire la politique de confidentialité associée au Wi-Fi gratuit d’un aéroport ou d’un salon ? Pourtant, c’est souvent là que sont décrits les mécanismes de collecte Bluetooth/Wi-Fi et les finalités associées.
Cadre juridique RGPD et obligations de transparence des collecteurs
Face à ces usages de plus en plus sophistiqués, le Règlement général sur la protection des données (RGPD) fournit un cadre de référence incontournable en Europe. La question centrale est la suivante : à partir de quand un signal Bluetooth devient-il une « donnée personnelle » au sens légal ? La réponse, largement partagée par les autorités de protection des données, est claire : dès lors qu’un identifiant (adresse MAC, identifiant publicitaire, signature de parcours) permet de distinguer un individu dans la durée, même sans connaître son nom, il s’agit d’une donnée personnelle.
Concrètement, cela signifie que les opérateurs de capteurs Bluetooth embarqués – villes, régies de transport, centres commerciaux, organisateurs d’événements – endossent le rôle de responsables de traitement. À ce titre, ils doivent respecter plusieurs principes : définir des finalités claires (analyse de flux, information voyageur, marketing, etc.), minimiser les données collectées, limiter la durée de conservation, informer les personnes concernées et, dans certains cas, recueillir leur consentement explicite.
Les autorités comme la CNIL en France ont déjà sanctionné certains acteurs pour des dispositifs de comptage ou de tracking Bluetooth/Wi-Fi jugés trop intrusifs ou insuffisamment transparents. L’absence d’affichage clair dans les lieux concernés, la conservation excessive d’identifiants pseudonymisés ou le couplage avec d’autres bases clients sans base légale solide font partie des points de vigilance réguliers. Pour les projets ambitieux, la réalisation d’une analyse d’impact relative à la protection des données (AIPD ou DPIA) est souvent requise.
Pour vous en tant qu’utilisateur, ces règles se traduisent théoriquement par plusieurs droits : droit à l’information, droit d’accès, de rectification, d’opposition et d’effacement. Dans la pratique, exercer ces droits peut s’avérer délicat lorsque le traitement repose sur des identifiants techniques pseudonymisés que vous ne connaissez pas. Comment prouver que tel identifiant MAC randomisé vous correspond ? Le débat juridique reste ouvert, et incite d’autant plus à privilégier une forte anonymisation en amont plutôt qu’à compter uniquement sur des droits individuels difficiles à mobiliser.
Techniques de protection et anonymisation des données bluetooth
Heureusement, la collecte Bluetooth massive n’est pas forcément synonyme de surveillance nominative. Du côté des opérateurs comme du vôtre, plusieurs techniques existent pour réduire les risques et concilier, autant que possible, utilité des données et respect de la vie privée. On peut les comparer aux rideaux d’une maison : ils ne suppriment pas les fenêtres, mais limitent ce que l’on voit à l’intérieur.
Les opérateurs sérieux mettent en œuvre des mesures d’anonymisation ou de pseudonymisation des identifiants collectés : hachage cryptographique des adresses MAC, rotation des identifiants côté serveur, agrégation temporelle ou spatiale. L’idée est de rendre impossible, ou au moins très difficile, la ré-identification d’un individu à partir des données stockées. Mais ces protections doivent être bien conçues pour ne pas se révéler purement cosmétiques.
Côté utilisateur, les bonnes pratiques consistent d’abord à limiter la surface d’attaque : désactiver le Bluetooth lorsqu’il n’est pas utile, éviter les noms d’appareils trop explicites, supprimer régulièrement les anciennes associations et maintenir ses équipements à jour. Ces gestes n’empêchent pas totalement la détection, mais compliquent la tâche des collecteurs et réduisent la durée pendant laquelle un même identifiant reste traçable.
Détection et audit des dispositifs de collecte bluetooth dans votre environnement
Comment savoir si vous évoluez dans un environnement truffé de capteurs Bluetooth embarqués ? Si la technologie est souvent invisible, elle laisse malgré tout des indices que vous pouvez, à votre échelle, apprendre à repérer. C’est un peu comme apprendre à « lire » les caméras de surveillance dans un espace public : une fois que vous savez quoi chercher, vous ne voyez plus les lieux de la même manière.
La première approche consiste à utiliser votre propre smartphone comme détecteur. De nombreuses applications affichent en temps réel la liste des appareils Bluetooth à proximité, leur puissance de signal et parfois leur type. En observant l’apparition et la persistance de certains identifiants dans un lieu donné, vous pouvez deviner la présence de capteurs fixes (par exemple un appareil sans nom parlant, avec un signal très stable à un endroit spécifique). Dans certains cas, la documentation ou la notice d’un bâtiment mentionne aussi l’existence de dispositifs de mesure de flux.
Pour aller plus loin, certains chercheurs ou associations utilisent des outils plus avancés, comme des scanners Bluetooth dédiés ou des radios logicielles (SDR) capables de cartographier la présence de capteurs sur un quartier entier. Sans aller jusque-là, vous pouvez déjà adopter un réflexe simple : lorsque vous entrez dans un lieu fortement instrumenté (aéroport, grand centre commercial, salon professionnel), supposez que vos signaux Bluetooth et Wi-Fi sont potentiellement collectés. À vous alors de décider si vous laissez ces canaux ouverts ou si vous préférez, au contraire, reprendre un peu de contrôle en les coupant temporairement.