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La confidentialité différentielle pour protéger les renseignements personnels

Présenté par

Institut intelligence et données

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Conférences midi

Conférencière : Anne-Sophie Charest (Université Laval) 


La confidentialité différentielle a pour but de permettre l’analyse statistique d’un jeu de données sans révéler les informations personnelles des participants. Pour ce faire, elle mesure formellement l’impact pour un individu d’accepter de faire partie d’un jeu de données à partir duquel seront publiées certaines statistiques. C’est une approche qui gagne en popularité tant chez les chercheurs qu’en pratique, et qui sera d’ailleurs utilisée par le Census Bureau pour la publication des données du recensement américain de 2020.

La professeure Anne-Sophie Charest vous propose ici une introduction peu technique à la confidentialité différentielle, mettant l’accent sur l’interprétation de la mesure et les outils nécessaires à sa mise en œuvre dans différents contextes
 

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Projet en vedette

Membre étudiant : Gabriel Couture

Ce projet consiste à établir les bonnes pratiques en gestion des données de santé et à construire une infrastructure logicielle afin de les appliquer.

Nous avons développé des pipelines qui permettent de récupérer quotidiennement les données de traitements de curiethérapie afin de calculer et stocker leurs indices dosimétriques dans une base de données dédiée à la recherche. Ces indices sont essentiels à la planification des traitements en radiothérapie et à l’estimation de leur qualité.

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