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 Durée 14 heures

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 du modèle Nano Banana
  • Propriétés de sécurité et chemins d'exécution locale
  • Plateformes prises en charge et schémas d'intégration mobile

Gestion des données et techniques de traitement local

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

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

  • Création de fonctionnalités basées sur l'IA sans transmission des données de l'utilisateur
  • Conception de flux de travail adaptés aux secteurs de la santé, de la finance ou de la conformité
  • Assurer l'isolement des données entre les composants de l'application

Considérations de sécurité pour les modèles sur l'appareil

  • Protection des 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

  • Compréhension des implications du RGPD, de la HIPAA et des secteurs financiers
  • Documentation des approches de « confidentialité par conception »
  • Maintenance de la traçabilité sans compromettre les données des utilisateurs

Test et validation des garanties de confidentialité

  • Test des flux de travail pour détecter toute fuite de données non intentionnelle
  • Évaluation des 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

  • Gestion des mises à jour des modèles sur l'appareil
  • Surveillance des performances et de la conformité au fil du temps
  • Préparation des applications aux réglementations évolutives

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension du développement mobile ou de développement d'applications
  • De l'expérience avec 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 créant des applications sensibles

Nombre de participants


Prix par participant

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