Les risques privacy pour les IA génératives

Dans le cadre du Groupe de travail Anticiper en Univers incertain, l’Institut des actuaires a le plaisir de vous inviter au webinaire Les risques privacy pour les IA génératives jeudi 16 novembre à 18h.

La conférence portera sur la possibilité en IA Générative de faire du fine-tuning (personnalisation d'un modèle entrainé) sur des données sensibles sans les dévoiler et de garantir que le modèle lui-même ne conservera pas la trace de l'information d'une personne. Des exemples seront étudiés.

Intervenant : Maxime Agostini, Fondateur de Sarus
Modérateurs : Florence Picard et Nicolas Marescaux

Vous pouvez vous inscrire ici.

Assister à cette conférence vous permettra d'ajouter 9 points à votre score de Perfectionnement Professionnel Continu.

Sarus est une solution permettant de faire des analyses (ML/IA ou SQL) sur des données sensibles sans y avoir accès. 

L’analyse est effectuée sur les données distantes avec les mêmes outils qu’en cas d'accès (python, SQL, données synthétiques) et le logiciel garantit que les résultats qui sont renvoyés à l’analyste ne dévoilent jamais d'information confidentielle.

Cette solution permet :

- de faciliter les collaborations multipartites ou multi-pays (fédéré, clean room)

- d'améliorer la sécurité de la donnée (pas d'accès, pas de copie, seuls les résultats finaux sont transmis), et notamment de réduire le risque cyber

- de réduire les coûts de process de conformité 

Dans le cadre des IA génératives, Sarus permet à la fois de faire du fine-tuning sur des données sensibles sans les dévoiler et de garantir que le modèle lui-même ne conservera pas la trace de l'information d'une personne