Protection des données dès la conception et technologies renforçant la confidentialité

Comprendre le RGPD

Shalini Kurapati, CIPP/E

Co-founder and CEO, Clearbox AI

Aperçu

  • Privacy by design
    • Une approche proactive des systèmes pour la confidentialité
  • Cœur de l'article 25 du RGPD
  • Privacy Enhancing Technologies (PETs)
  • PETs émergentes
Comprendre le RGPD

Protection des données dès la conception et par défaut

Dès la conception

La main d'une personne dessinant des processus sur du papier.

  • Approche proactive des systèmes
  • La confidentialité intégrée aux processus et aux systèmes

Par défaut

Illustration de plusieurs icônes représentant des réglages.

  • Réglages par défaut « privacy-first », minimisation des données
  • Ces notions semblent abstraites, mais des mises en œuvre existent.
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Technologies renforçant la confidentialité

Que sont les PETs ?

  • Solutions logicielles et matérielles, processus, méthodes ou savoirs pour préserver la confidentialité ou éviter les risques

PETs couramment utilisées :

  • Anonymisation et pseudonymisation
  • Chiffrement
  • Differential privacy (récent)

Technologies de pointe/émergentes :

  • Données synthétiques, federated learning
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Données synthétiques

  • Données générées artificiellement

  • Conservent la puissance statistique et prédictive des données réelles tout en protégeant la vie privée

    Une illustration d'un processus typique de génération de données synthétiques.

1 https://www.jpmorgan.com/synthetic-data
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Cas d'usage des données synthétiques

  • Préservation de la confidentialité et enrichissement de la qualité des données
  • Projets d'innovation ouverte, tests de modèles d'IA, bacs à sable de données et partage inter‑organisations
1 https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2022-08-22-gartner-data-analytics-summit-2022-orlando-day-1-highlights
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Federated learning

Illustration du processus de federated learning.

  • En général, les données doivent « sortir » vers des serveurs externes pour entraîner des modèles d'IA : peu sûres pour la confidentialité
  • Le federated learning entraîne des modèles sur des appareils distants tout en gardant les données localisées
  • Transfert de modèle plutôt que transfert de données
1 P. Kairouz et al, Advances and Open Problems in Federated Learning, Foundations and Trends in Machine Learning Vol 4 Issue 1, 2021.
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Exemple de federated learning

Illustration de l'exemple de federated learning d'un algorithme de prédiction du prochain mot entraîné sur plusieurs téléphones mobiles.

1 Li, T., Sahu, A. K., Talwalkar, A., & Smith, V. (2020). Federated learning: Challenges, methods, and future directions. IEEE Signal Processing Magazine, 37(3), 50-60.
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Avant de conclure

  • Aucune méthode ou technologie n'assure une confidentialité parfaite
  • Tenir compte du périmètre et du contexte
  • Proportionnalité : risque vs bénéfice
  • Mesures adaptées selon l'analyse risque‑bénéfice
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Passons à la pratique !

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