Confidentialité dès la conception et technologies d'amélioration de la confidentialité

Comprendre le RGPD

Shalini Kurapati, CIPP/E

Co-founder and CEO, Clearbox AI

Aperçu

  • Confidentialité dès la conception
    • Approche proactive des systèmes pour la confidentialité
  • Essentiel de l'article 25 du RGPD
  • Technologies d'amélioration de la confidentialité (PET)
  • PET 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
  • Confidentialité intégrée aux processus et aux systèmes

Par défaut

Illustration de plusieurs icônes représentant des réglages.

  • Paramètres par défaut priorisant la confidentialité, minimisation des données
  • Cela peut sembler abstrait, mais il existe des moyens de l'appliquer.
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Technologies d'amélioration de la confidentialité

Que sont les PET ?

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

PET courantes :

  • Anonymisation et pseudonymisation
  • Chiffrement
  • Confidentialité différentielle (récente)

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 confidentialité

    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 bonification de la qualité des données
  • Projets d'innovation ouverte, tests de modèles d'IA, bacs à sable de données et partage interorganisationnel
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.

  • Habituellement, les données doivent « sortir » vers des serveurs externes pour entraîner des modèles d'IA : ce n'est pas sûr pour la confidentialité
  • Le federated learning entraîne des modèles sur des appareils distants tout en gardant les données locales
  • Transfert du modèle plutôt que des 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 pour un prédicteur de mot suivant entraîné sur plusieurs téléphones intelligents.

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 terminer

  • Aucune méthode ou technologie n'assure une confidentialité parfaite
  • Considérer la portée et le contexte
  • Proportionnalité : risque vs avantage
  • Mesures adaptées selon l'analyse risque-avantage
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Passons à la pratique !

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