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Plan du cours

Introduction à l'IA préservant la confidentialité

  • Principes fondamentaux de la protection des données dans les applications mobiles
  • Moteurs réglementaires de 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 locaux
  • Plateformes prises en charge et modèles d'intégration mobile

Gestion des données et techniques de traitement local

  • Collecter et stocker les données sensibles en toute sécurité sur l'appareil
  • Minimiser l'exposition des données en utilisant l'inférence locale
  • Stratégies d'anonymisation et de pseudonymisation

Mise en œuvre de fonctionnalités d'IA préservant la confidentialité

  • Créer des fonctionnalités basées sur l'IA sans transmettre les données de l'utilisateur
  • Concevoir des flux de travail prêts pour la santé, la finance ou la conformité
  • Garantir l'isolation des données entre les composants de l'application

Considérations de sécurité pour les modèles sur l'appareil

  • Protéger les modèles contre l'extraction ou la falsification
  • Sandboxing sécurisé et gestion des autorisations
  • Modélisation des menaces pour les systèmes d'IA mobile

Conformité et alignement réglementaire

  • Comprendre les implications du RGPD, de HIPAA et du secteur financier
  • Documenter les approches de « confidentialité par conception » (privacy-by-design)
  • Maintenir la traçabilité sans compromettre les données de l'utilisateur

Test et validation des garanties de confidentialité

  • Tester les flux de travail pour détecter toute fuite de données non intentionnelle
  • Évaluer les compromis entre précision et confidentialité
  • Validation continue au fil des mises à jour de l'application

Déploiement et maintenance des applications d'IA axées sur la confidentialité

  • Gérer les mises à jour des modèles sur l'appareil
  • Surveiller les performances et la conformité dans le temps
  • Préparer les applications aux réglementations évolutives

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Comprendre le développement mobile ou le développement d'applications
  • Avoir de l'expérience avec Python, Kotlin ou Swift
  • Familierité de base avec les concepts d'IA ou d'apprentissage automatique

Public cible

  • Équipes d'entreprise
  • Officiers de conformité
  • Développeurs construisant des applications sensibles
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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