Comment construire un modèle de Machine Learning avec des données anonymes ?

L'apprentissage automatique, également connu sous le nom de Machine Learning, a profondément modifié la manière dont les ordinateurs exécutent des tâches, leur permettant d'apprendre à partir de modèles et de données sans nécessiter de programmation explicite. Cependant, l'accès aux données pour le Machine Learning présente des défis spécifiques en raison des préoccupations relatives à la confidentialité et des contraintes réglementaires, rendant le processus complexe et chronophage. De plus, l'utilisation de modèles basés sur des données personnelles augmente le risque de ré-identification si ces données devaient être divulguées publiquement. Pour résoudre ces défis, Octopize a développé avatar, son logiciel d'anonymisation des données, qui permet l'utilisation de données synthétiques anonymes pour l'entraînement de modèles d’IA sans compromettre la vie privée des individus. En établissant un équilibre entre la protection de la confidentialité et l’utilisation des données, celles-ci peuvent être exploitées pour tous les usages secondaires comme celui de promouvoir la recherche médicale, d’alimenter un algorithme de prédiction etc. tout en préservant la confiance des individus ou patients dans le secteur de la santé