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Plan du cours
Introduction à l'IA préservant la vie privée
- Principes fondamentaux de la confidentialité des données dans les applications mobiles
- Facteurs réglementaires favorisant l'IA sur l'appareil
- Avantages et limites du traitement local
Comprendre Nano Banana pour la confidentialité sur l'appareil
- Architecture des modèles Nano Banana
- Propriétés de sécurité et chemins d'exécution locale
- Plateformes prises en charge et modèles d'intégration mobile
Techniques de gestion des données et de traitement local
- Collecte et stockage sécurisés des données sensibles sur l'appareil
- Minimisation de l'exposition des données grâce à l'inférence locale
- Stratégies d'anonymisation et de pseudonymisation
Implémentation des fonctionnalités d'IA préservant la vie privée
- Création de fonctionnalités alimentées par l'IA sans transmettre les données utilisateur
- Conception de flux de travail prêts pour les secteurs de la santé, de la finance ou de la conformité
- Garantie de l'isolation des données entre les composants de l'application
Considérations de sécurité pour les modèles sur l'appareil
- Protection des modèles contre le vol ou la falsification
- Sandbox sécurisé et gestion des permissions
- Modélisation des menaces pour les systèmes d'IA mobile
Conformité et alignement réglementaire
- Compréhension des implications du RGPD, de la HIPAA et du secteur financier
- Documentation des approches « privacy by design » (confidentialité dès la conception)
- Maintien de l'auditabilité sans compromettre les données des utilisateurs
Test et validation des garanties de confidentialité
- Test des flux de travail pour détecter toute fuite de données involontaire
- Évaluation des compromis entre précision et confidentialité
- Validation continue lors des mises à jour de l'application
Déploiement et maintenance des applications d'IA axées sur la confidentialité
- Gestion des mises à jour des modèles sur l'appareil
- Surveillance des performances et de la conformité au fil du temps
- Mise à l'épreuve future des applications face à l'évolution des réglementations
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension du développement mobile ou d'applications
- De l'expérience avec Python, Kotlin ou Swift
- Une connaissance de base des concepts d'intelligence artificielle ou d'apprentissage automatique
Public cible
- Équipes d'entreprises
- Responsables de la conformité
- Développeurs créant des applications traitant des données sensibles
14 Heures
Nos clients témoignent (1)
Fluidez, ambiance et thème de la présentation
Lukasz Kowalczyk - Allegro Sp. z o.o.
Formation - Google Gemini AI for Data Analysis
Traduction automatique