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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

Nombre de participants


Prix par participant

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