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[Science friction] Apprentissage fédéré

Manuel Moragues

Publié le

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[Science friction] Apprentissage fédéré © C.C. - Flickr - Carlos Luna

La protection des données personnelles pose un défi de taille à l’IA version deep learning. Son principe même est de se gaver de données pour entraîner les algorithmes à effectuer toutes sortes de tâches. En priorité la plus importante de toutes, celle au cœur d’un marché mondial qui devrait dépasser 250 milliards de dollars : prédire à quelle publicité vous serez le plus sensible sur votre smartphone ou votre ordinateur. Les données qui vont le permettre, ce sont votre âge, votre sexe, votre lieu de résidence et de travail, vos historiques de navigation et d’achats, clics et likes, votre géolocalisation, les photos partagées, vos apps installées... Une infinité de données en grande partie personnelles et donc protégées par le RGPD. Des données que, régulation ou pas, nous sommes de moins en moins nombreux à accepter qu’elles soient collectées et disséminées de data broker en data broker. Comment continuer à alimenter les cruciaux algorithmes ? Des chercheurs de Google[…]

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