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 Durée 14 heures

Plan du cours

Introduction à l'IA préservant la vie privée

  • Principes fondamentaux de la protection des données dans les applications mobiles
  • Facteurs réglementaires favorisant l'IA embarquée
  • Avantages et limites du traitement local

Comprendre Nano Banana pour la confidentialité embarquée

  • Architecture du modèle Nano Banana
  • Propriétés de sécurité et chemins d'exécution locaux
  • Plateformes prises en charge et modèles d'intégration mobile

Gestion des données et techniques de traitement local

  • Collecte et stockage sécurisé des données sensibles sur l'appareil
  • Minimisation de l'exposition des données via l'inférence locale
  • Stratégies d'anonymisation et de pseudonymisation

Mise en œuvre de fonctionnalités d'IA préservant la vie privée

  • Création de fonctionnalités alimentées par l'IA sans transmission des données utilisateur
  • Conception de flux de travail conformes aux exigences des secteurs de la santé, de la finance ou de la conformité
  • Garantie de l'isolement des données entre les composants de l'application

Considérations de sécurité pour les modèles embarqués

  • Protection des modèles contre l'extraction ou la manipulation
  • Environnements isolés sécurisés et gestion des autorisations
  • Modélisation des menaces pour les systèmes d'IA mobile

Conformité et alignement réglementaire

  • Compréhension des implications du RGPD, de la HIPAA et des réglementations financières
  • Documentation des approches « privacy-by-design »
  • Maintenir l'audibilité sans compromettre les données des utilisateurs

Test et validation des garanties de confidentialité

  • Test des flux de travail pour détecter les fuites de données involontaires
  • Évaluation des compromis entre précision et confidentialité
  • Validation continue lors des mises à jour de l'application

Déploiement et maintenance des applications IA axées sur la confidentialité

  • Gestion des mises à jour des modèles embarqués
  • Surveillance des performances et de la conformité dans le temps
  • Préparation des applications aux évolutions réglementaires futures

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une bonne compréhension du développement mobile ou de l'application
  • Une expérience en Python, Kotlin ou Swift
  • Une connaissance de base des concepts d'IA ou d'apprentissage automatique

Public cible

  • Équipes d'entreprise
  • Responsables de la conformité
  • Développeurs concevant des applications sensibles

Nombre de participants


Prix par participant

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