Expertises des Systèmes d'information - Octobre 2022 - N°483 - Le mensuel du droit de l'informatique et du multimédia - 352

DOCTR INE
la part du modèle affecté. Une
autre serait de développer des algorithmes
de suppression de données
directement liés aux algorithmes
d'apprentissage automatique, avec
des caractéristiques aptes à maintenir
une intégrité suffisante des
données et la validité du modèle
global. Il s'agit avant tout de
comprendre comment la suppression
de données affecte le modèle et
ensuite être sûr que ce dernier reste
suffisamment précis, ce qui est une
façon de repenser l'apprentissage
en intégrant la notion de désapprentissage
automatique.
La vérification de véracité du
désapprentissage suppose toutefois
d'avoir connaissance du code
informatique et du modèle, ce qui
est rarement le cas au vu de la complexité
et de l'invocation du secret
des affaires et du droit de propriété.
Daniel GUINIER
Docteur ès Sciences
Certifications CISSP, ISSMP,
ISSAP et MBCI
Expert de justice honoraire, ancien
expert devant la Cour pénale
internationale de La Haye
Consultant en politiques et
stratégies de cybercriminalité et
de cybersécurité
Notes
(1)
Outre la conformité aux lois et règlements, la
sécurité des données, tant logique que physique,
devra être garantie par des mesures de prévention
et de protection, en se fondant sur un
ensemble ad hoc de normes. En particulier, l'Art.
32 du règlement européen sur la protection des
données (RGPD) précise que la protection des
données personnelles nécessite des mesures
techniques et organisationnelles appropriées
pour garantir un niveau de sécurité adapté au
risque.
(2) Une société établie à l'étranger mais qui dispose
d'un site de e-commerce en français et livre des
produits en France se doit de respecter le RGPD.
Bibliographie sélective
Bourtoule L., et al. (2021) : Machine unlearning,
42nd IEEE Symposium of security and privacy, Cornell
University, CS, 19 p.
Domingo-Ferrer J. (2021) : The limits of differential privacy
and its misuse in data release and machine learning.
Communications of the ACM, vol. 64, n° 7, pp. 33-35.
Guinier D. (2018) : Place des algorithmes et exigences
face à la complexité et à la convergence technologique.
Revue Experts, n°139, août, pp. 40-44.
Guinier D. (2021) : L'hébergement des données : un sujet
brûlant... Retour sur les convictions et le risque d'indisponibilité.
Expertises, n°468, mai, pp. 200-204.
Gupta V., et al. (2021) : Adaptive machine learning,
Cornell University, CS, 25 p.
Sekhari A. et al. (2021) : Remember what you want to
forget : Algorithms for machine unlearning. Cornell
University, CS, 29 p.
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