IA respectueuse de la vie privée

Aperçu

La confidentialité est une préoccupation croissante dans les systèmes d'IA, notamment à mesure que les organisations traitent d'énormes quantités de données sensibles. Ne pas aborder les risques liés à la confidentialité peut conduire à des sanctions réglementaires, à une érosion de la confiance et à des opportunités manquées d'innovation.

Dans ce cours, « IA respectueuse de la confidentialité », vous apprendrez à mettre en œuvre des technologies améliorant la confidentialité (PETs) qui équilibrent l'utilité des données avec la confidentialité et la conformité. Tout d'abord, vous explorerez les techniques fondamentales de l'IA respectueuse de la confidentialité, notamment la confidentialité différentielle, l'apprentissage fédéré et le chiffrement homomorphe.

Ensuite, vous découvrirez comment mettre en œuvre ces technologies de manière pratique dans des flux de travail d'IA réels, en garantissant la conformité aux réglementations telles que le RGPD tout en maintenant la performance. Enfin, vous apprendrez à naviguer dans les défis de l'IA respectueuse de la confidentialité, tels que la surcharge computationnelle et les compromis sur l'utilité des données, tout en vous alignant sur les principes éthiques de l'IA.

À la fin de ce cours, vous disposerez des compétences et des connaissances des techniques de l'IA respectueuse de la confidentialité nécessaires pour construire des systèmes d'IA sécurisés, conformes et dignes de confiance qui stimulent l'innovation et maintiennent la confiance des utilisateurs.

Programme

• Introduction à l'IA Respectueuse de la Vie Privée
Importance de la vie privée dans les systèmes d'IA
Aperçu des risques et défis liés à la vie privée
Contexte réglementaire : RGPD et autres lois sur la vie privée
• Techniques Fondamentales de l'IA Respectueuse de la Vie Privée
Confidentialité Différentielle
Concepts et définitions
Mécanismes et applications
Avantages et limitations
Apprentissage Fédéré
Architecture et cas d'utilisation
Bénéfices et défis en matière de vie privée
Chiffrement Homomorphe
Principes et types
Applications pratiques dans l'IA
• Mise en Œuvre des Technologies Renforçant la Vie Privée (PETs)
Intégration des PETs dans les flux de travail en IA
Équilibrer l'utilité des données avec la vie privée
Études de cas et exemples concrets
• Assurer la Conformité et la Performance
Techniques pour la conformité avec le RGPD et autres régulations
Maintenir la performance de l'IA tout en préservant la vie privée
Outils et cadres pour l'IA respectueuse de la vie privée
• Surmonter les Défis de l'IA Respectueuse de la Vie Privée
Considérations sur la surcharge computationnelle et l'efficacité
Aborder les compromis d'utilité des données
Principes d'éthique et de responsabilité dans l'IA
• Applications Pratiques et Innovations
Cas d'utilisation novateurs dans divers secteurs
Tendances futures en IA respectueuse de la vie privée
• Conclusion du Cours
Révision des concepts et techniques clés
Stratégies pour la mise en œuvre de systèmes d'IA respectueuse de la vie privée
Projet final : Concevoir un système d'IA respectueuse de la vie privée
• Ressources Supplémentaires et Formation Continue
Lectures recommandées et articles de recherche
Communautés en ligne et forums pour un apprentissage continu

Enseigné par

Ed Freitas

Sujets

Sécurité de l'information (InfoSec)