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Plan du cours

Introduction à l'IA préservant la confidentialité

  • Principes fondamentaux de la confidentialité des données dans les applications mobiles
  • Facteurs réglementaires favorisant l'IA locale
  • Avantages et limites du traitement local

Comprendre Nano Banana pour la confidentialité locale

  • Architecture du modèle Nano Banana
  • Propriétés de sécurité et chemins d'exécution locale
  • 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

Mise en œuvre de fonctionnalités d'IA préservant la confidentialité

  • Création de fonctionnalités pilotées par l'IA sans transmission des données utilisateurs
  • Conception de flux de travail conformes pour la santé, la finance ou la conformité réglementaire
  • Assurance de l'isolation des données entre les composants de l'application

Considérations de sécurité pour les modèles locaux

  • Protection des modèles contre l'extraction ou la falsification
  • Emballage sécurisé (sandboxing) et gestion des permissions
  • Modélisation des menaces pour les systèmes d'IA mobile

Conformité et alignement réglementaire

  • Comprendre les implications du RGPD, de HIPAA et des secteurs financiers
  • Documentation des approches « confidentialité par conception » (privacy-by-design)
  • Maintenir l'auditabilité sans compromettre les données utilisateurs

Tests 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 locaux
  • Surveillance des performances et de la conformité dans le temps
  • Préparation des applications aux réglementations évolutives

Résumé et prochaines étapes

Pré requis

  • Une compréhension du développement mobile ou de développement d'applications
  • Une 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 concevant des applications sensibles
 14 Heures

Nombre de participants


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