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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 du modèle 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

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

Implémentation de fonctionnalités d'IA préservant la vie privée

  • Création de fonctionnalités pilotées par l'IA sans transmission des données de l'utilisateur
  • Conception de workflows conformes pour la santé, la finance ou la conformité réglementaire
  • 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 manipulation
  • Sandboxing sécurisé et gestion des autorisations
  • Modélisation des menaces pour les systèmes d'IA mobile

Conformité et alignement réglementaire

  • Comprendre les implications du RGPD, HIPAA et du secteur financier
  • Documentation des approches « confidentialité par conception »
  • Maintenir la traçabilité sans compromettre les données des utilisateurs

Test et validation des garanties de confidentialité

  • Test des workflows pour détecter les fuites de données non intentionnelles
  • Évaluation des compromis entre précision et confidentialité
  • Validation continue au fil des mises à jour de l'application

Déploiement et maintenance des applications IA axées sur la confidentialité

  • Gestion des mises à jour des modèles sur l'appareil
  • Suivi des performances et de la conformité dans le temps
  • Adaptation des applications aux évolutions réglementaires

Synthèse et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension du développement mobile ou de développement d'applications
  • De l'expérience avec Python, Kotlin ou Swift
  • Une familiarité de base avec les concepts d'IA ou d'apprentissage automatique

Public cible

  • Équipes d'entreprise
  • Responsables de la conformité
  • Développeurs créant des applications sensibles
 14 Heures

Nombre de participants


Prix par participant

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