Technologie d’intelligence artificielle pour une analyse intégrée plus sûre des données détenues par plusieurs organisations

La collecte de données suffisantes sans biais de distribution est essentielle pour améliorer les performances de l’analyse de l’intelligence artificielle (IA). La technologie de l’IA est nécessaire pour collecter des données dispersées dans plusieurs institutions et effectuer en toute sécurité une analyse intégrée tout en gardant certaines informations confidentielles, telles que les informations personnelles et le savoir-faire. Plus précisément, l’utilisation des données est considérée comme restreinte si des informations personnelles sont impliquées et identifiables dans les données partagées.

Une équipe de recherche a développé une technologie d’intelligence artificielle sécurisée appelée « analyse de collaboration de données non facilement identifiables » qui ne partage que des données abstraites qui ne peuvent pas être facilement identifiées avec les données d’origine et permet l’analyse intégrée des informations personnelles détenues par plusieurs parties, telles que des entreprises, gouvernements locaux, hôpitaux et autres organisations. Leur article est publié dans la revue Fusion d’informations.

L’équipe a introduit un cadre pour les définitions mathématiques des données facilement identifiables. Par la suite, l’équipe a proposé un algorithme d’analyse intégré qui ne partage que les données abstraites qui ne peuvent pas être facilement identifiées avec les données d’origine. Cela permettra d’utiliser davantage de données dans l’analyse impliquant des informations personnelles, ce qui, à son tour, devrait améliorer considérablement la précision de l’analyse de l’IA.

Les applications spécifiques incluent la prédiction des maladies via l’estimation des facteurs de risque grâce à l’analyse intégrée des données de tests et de médicaments de plusieurs établissements médicaux et l’amélioration de l’efficacité éducative grâce à l’analyse intégrée des données des étudiants de plusieurs établissements d’enseignement. Cette technologie devrait faciliter le développement d’une nouvelle plate-forme qui recueille des informations personnelles de haute qualité auprès de diverses institutions tout en protégeant les données d’origine et en utilisant l’IA pour une analyse complète des données.