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Plan du cours
Introduction à l'IA respectueuse de la confidentialité
- Principes fondamentaux de la confidentialité des données dans les applications mobiles
- Motivations réglementaires pour l'IA sur l'appareil
- Avantages et limites du traitement local
Compréhension de Nano Banana pour la confidentialité sur l'appareil
- Architecture du modèle Nano Banana
- Propriétés de sécurité et chemins d'exécution locaux
- Plates-formes prises en charge et modèles 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 grâce à l'inférence locale
- Stratégies d'anonymisation et de pseudonymisation
Mise en œuvre de fonctionnalités d'IA respectueuses de la confidentialité
- Création de fonctionnalités basées sur l'IA sans transmettre les données des utilisateurs
- Conception de flux de travail prêts pour la santé, la finance ou 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 l'extraction ou la manipulation
- Sandboxing sécurisé et gestion des permissions
- Modélisation des menaces pour les systèmes d'IA mobile
Alignement avec la conformité et les réglementations
- Compréhension du RGPD, de la HIPAA et des implications du secteur financier
- Documentation des approches de confidentialité dès la conception
- Maintien de l'auditabilité sans compromettre les données des utilisateurs
Tests et validation des garanties de confidentialité
- Tests des flux de travail pour détecter les fuites de données involontaires
- Évaluation des compromis entre précision et confidentialité
- Validation continue à travers les 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
- Pérennisation des applications face aux réglementations évolutives
Récapitulatif et prochaines étapes
Pré requis
- Une compréhension du développement mobile ou applicatif
- Une expérience avec Python, Kotlin ou Swift
- Une familiarité de base avec les concepts de l'IA ou de l'apprentissage automatique
Public cible
- Équipes d'entreprise
- Officiers de la conformité
- Développeurs créant des applications 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