Azure Face vs Amazon Rekognition : guide technique et juridique

Comparatif technique et juridique entre Azure Face et Amazon Rekognition, relevé des sources au 23/09/2026 ; à re‑vérifier le jour de la publication pour les pages tarifaires et les conditions produit.

Introduction : pourquoi comparer ces deux services

Azure Face et Amazon Rekognition sont deux offres cloud couramment citées quand une organisation veut traiter des visages dans des images ou des vidéos. Les usages fréquents vont de la vérification d’identité 1:1 (KYC) à l’indexation d’une médiathèque, en passant par des traitements vidéo pour détection d’événements ou pour UX (cadrage, anonymisation).

Le comparatif vise à expliciter ce qu’ils partagent, leurs différences techniques et produit, les implications réglementaires en UE/France, et un verdict nuancé par profil d’usage. Tous les faits techniques et juridiques cités dans cette page sont sourcés et datés au 23/09/2026.

Bloc de sécurité : ne pas utiliser ces services pour tenter d’identifier, pister ou retrouver un tiers à partir d’une photo. Fournir un mode d’emploi pour retrouver une personne est exclu de cette page et comporte des risques juridiques et éthiques.

Ce qu’ils ont en commun

Les deux fournisseurs proposent des fonctions de détection de visage dans une image, d’extraction de points caractéristiques (landmarks), et d’estimation d’attributs comme la pose ou des métadonnées dérivées. Ils exposent des opérations permettant la vérification 1:1 et la recherche 1:N par indexation, sous des noms techniques différents mais remplissant des rôles proches.

Les deux produits traitent à la fois des images et, selon les configurations, des flux vidéo. Ils permettent de créer et de consulter des représentations numériques de visages (vecteurs / gabarits) stockées côté client ou dans des structures propriétaires (PersonGroup / Collections). La conservation et la gestion de ces représentations doivent être conçues en conformité avec le RGPD quand elles constituent des données biométriques.

Sur le plan technique, les deux systèmes retournent des scores probabilistes. Aucun détecteur ou détecteur de deepfake n’atteint une fiabilité absolue : faux positifs et faux négatifs existent et se voient affectés par la qualité des images, la recompression et le recadrage.

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Modèle d’indexation et structure

Azure propose des concepts nommés PersonGroup, LargePersonGroup et FaceList, pensés pour organiser des entités et regrouper des visages liés à une même personne. AWS expose des Collections qui stockent des vecteurs faciaux et associent des identifiants de face. Les deux approches permettent la recherche par similarité, mais la structure logique diffère : PersonGroup vise la gestion d’entités identifiables, Collections visent le stockage et la recherche de vecteurs.

Implication pratique : la modélisation de votre annuaire ou médiathèque doit s’adapter au pattern fourni par l’API que vous choisissez.

Opérations d’identité : 1:1 vs 1:N

Les opérations de vérification 1:1 sont implémentées chez Azure via Verify et chez AWS via CompareFaces. Les opérations d’identification 1:N correspondent à Identify chez Azure et à SearchFaces/SearchFacesByImage chez AWS. Le choix entre 1:1 et 1:N change le régime juridique et la finalité : la vérification est une comparaison ciblée, l’identification est une recherche parmi un ensemble.

Implication pratique : pour un processus KYC basé sur selfie ↔ document, la vérification 1:1 est le pattern à privilégier techniquement et juridiquement.

Vidéo et temps réel

AWS documente des capacités vidéo dédiées, incluant Face Search dans vidéos et traitement de flux streaming. Azure documente des services et SDKs permettant des usages vidéo via ses services AI connexes (à re‑vérifier le jour J sur la documentation produit). Les différences en matière d’outillage pour le streaming, de latence et de coût en production peuvent orienter le choix selon l’usage.

Implication pratique : la consommation et la tarification sont souvent distinctes entre image et vidéo ; la conception doit prévoir la volumétrie et la latence attendue.

Attributs, âge et émotions

Les deux plateformes exposent des attributs détectés (pose, présence d’accessoires, estimation d’âge, estimation d’émotion). Le droit européen restreint certaines utilisations : l’AI Act interdit, depuis le 02/02/2025, certaines pratiques comme le moissonnage non ciblé pour bases de reconnaissance faciale et interdit l’inférence d’états émotionnels en contexte sensible (travail/école).

Implication pratique : éviter l’usage d’inférences sensibles pour des décisions automatisées sur des personnes dans des contextes protégés.

Gestion des données et sécurité

Les deux fournisseurs documentent des options de chiffrement et des bonnes pratiques de sécurité. AWS précise la possibilité d’opt‑out pour l’utilisation des images dans l’amélioration du service. Les contrats, clauses de data residency et options commerciales peuvent varier selon le client et la région.

Implication pratique : prévoir un audit contractuel sur conservation, chiffrement et opt‑out avant de stocker des vecteurs faciaux.

Accès aux fonctionnalités sensibles

Certaines capacités d’identification 1:N peuvent être soumises à des conditions d’activation commerciale ou contractuelle. Ce point doit être confirmé dans le portail client et le contrat fournisseur au moment de la mise en œuvre.

Implication pratique : vérifier l’accès API et les conditions d’activation avant de lancer un POC.

DATES ET RÉFÉRENCESSource date23/09/2026dateAI Act entrée en vigueur02/02/2025dateRéférences CELEX32024R1689id

Coût et tarification : comment l’aborder

La tarification dépend des opérations facturées (Detect, IndexFaces, SearchFaces, CompareFaces), du traitement image vs vidéo, du stockage des vecteurs et des niveaux de SLA contractuels. Les pages officielles de tarification doivent être relevées le jour de la publication pour afficher des chiffres datés.

Pour consulter les pages officielles : Azure Face API — Pricing (page produit), et Amazon Rekognition — Pricing et FAQ. Les liens officiels identifiés au 23/09/2026 figurent dans la liste des sources utilisée pour ce comparatif.

Conformité et risques juridiques en France / UE

Cadre applicable cité et daté : RGPD (CELEX 32016R0679), AI Act (CELEX 32024R1689) et modifications omnibus (CELEX 32026R1744). Le RGPD qualifie une image faciale comme donnée biométrique quand un traitement technique permet l’identification unique. L’AI Act pose des interdictions et des obligations pour les traitements biométriques d’identification, avec calendrier et exceptions précis.

En pratique, l’utilisation d’outils cloud pour l’identification biométrique implique des obligations préalables : base légale, analyse d’impact (AIPD) si le traitement est susceptible d’engendrer des risques élevés, documentation des finalités et minimisation des données. La CNIL a également rendu des décisions illustrant l’application stricte du régime français.

KYC / vérification d’identité 1:1

Pattern technique : utiliser la vérification 1:1 (Compare/Verify). Les fournisseurs documentent ces opérations sous des noms dédiés. Exiger logs, conservation limitée et mesures anti‑fraude complémentaires (liveness) selon le besoin métier.

Indexation d’une médiathèque

Pattern technique : indexation par Collections / PersonGroup pour permettre la recherche par similarité. Veiller au consentement et éviter le moissonnage non ciblé interdit par l’AI Act.

Surveillance et vidéos

Le cadre est strict. L’AI Act réserve des règles particulières pour l’identification en temps réel et pour l’utilisation par les forces de l’ordre. En France, le recours à la reconnaissance faciale dans l’espace public est soumis à des restrictions. Toute mise en production doit être encadrée légalement et contractuellement.

UX : détection et anonymisation

La détection pure (non identifiante) pour cadrage, floutage ou anonymisation est techniquement possible et présente un profil de risque plus faible, mais la finalité doit rester clairement documentée.

Table comparative synthétique

Verdict par usage

KYC 1:1 — plutôt axé sur la solution qui offre des fonctions de proofing et liveness adaptées à votre flux, avec data residency et SLA local requis.

Indexation médiathèque — indifférent sur le principe ; choisir selon intégration SDK et modèle d’indexation préféré (PersonGroup vs Collections).

Surveillance vidéo en espace public — nécessitera un contrôle juridique fort ; privilégier l’option qui permet de justifier la conformité et la traçabilité, ou renoncer à l’usage selon la réglementation applicable.

UX non-identifiante (cadrage, anonymisation) — les deux solutions conviennent ; attention à la finalité et aux mentions de traitement.

Ressources et prochaines étapes

Avant un POC : relever les pages tarifaires datées, documenter la politique d’opt‑out et de conservation, effectuer une AIPD si le traitement relève de la biométrie, et vérifier les conditions d’activation des fonctionnalités d’identification 1:N dans le portail fournisseur.