Le chiffrement des données au repos ou en transit ne suffit plus.
La véritable vulnérabilité se situe au moment où les données sont utilisées, lorsqu’elles sont analysées, modélisées ou partagées.
C’est précisément à cet instant que les Privacy-Enhancing Technologies (PETs) d’AIDatacy deviennent essentielles.
AIDatacy rend ces technologies avancées opérationnelles, permettant le traitement sur données chiffrées et l’apprentissage préservant la confidentialité dans des bases de données distribuées, au-delà des frontières organisationnelles.
Les données restent protégées tout au long de leur cycle de vie, non seulement au repos ou en transit, mais aussi pendant leur utilisation.
La plateforme AIDatacy repose sur trois couches technologiques intégrées:
Soutient les analyses sécurisées, l’apprentissage fédéré et l’inférence de modèles sur données chiffrées.
Permet le traitement des données sans déchiffrement ni exposition.
Facilite les flux de calcul multipartites tout en maintenant la résidence des données et les frontières de sécurité.
Aucune donnée brute n’est déplacée ni dupliquée.
Intègre un contrôle d’accès granulaire, une application embarquée des politiques et une traçabilité complète sur l’ensemble des nœuds de calcul et des participants aux données.
Principales capacités de la plateforme
Exécutez des requêtes de type SQL sur des ensembles de données distribués ou chiffrés, sans déplacer ni exposer les données. La logique de requête et les résultats restent protégés tout au long du processus, grâce au chiffrement homomorphe ou à des environnements d’exécution de confiance (TEE) selon le contexte et les cas d’usage.
Entraînez, évaluez et déployez des modèles IA/ML, y compris le fine-tuning de LLM, sur des jeux de données sensibles ou propriétaires à l’aide de l’apprentissage fédéré ou du calcul chiffré. Les modèles et les données demeurent confidentiels à chaque étape, y compris lors de l’inférence.
Définissez des autorisations fines et des politiques de partage de données au niveau de l’utilisateur, du champ ou du partenaire. AIDatacy applique ces règles de gouvernance directement à l’exécution, rendant la collaboration sur données conforme, traçable et vérifiable par conception.
Standardisez, alignez et mappez des ensembles de données entre organisations sans jamais exposer les structures ni les valeurs. Nos outils facilitent le partage sécurisé de schémas et la négociation de compatibilité, essentiels pour le prétraitement dans les workflows fédérés ou chiffrés.
Assurez une visibilité complète sur toutes les opérations de données grâce à des journaux vérifiables cryptographiquement et des traces d’usage détaillées. Cela garantit la responsabilité prouvable et facilite la conformité avec les réglementations telles que le RGPD ou ISO 27001, tout en renforçant la confiance des partenaires, clients et auditeurs. Le système d’AIDatacy est conçu pour simplifier les audits et accélérer l’obtention de futures certifications, en maintenant un registre transparent et infalsifiable de toutes les activités.
Cas d’usage
Alors que le chiffrement des données au repos et en transit est désormais une norme de base, une vulnérabilité critique subsiste lorsque les données sont actives qu’elles soient analysées, utilisées pour l’entraînement de modèles ou partagées.
Cette faille, dite du “data-in-use”, expose les organisations à des risques majeurs : violations de données, complexité réglementaire accrue et ralentissement des collaborations sécurisées.
AIDatacy comble cette lacune en intégrant la confidentialité directement au cœur de la couche de calcul.
Plutôt que de considérer la confidentialité comme une simple protection passive limitée au stockage ou au transfert, elle devient une condition active et intégrée à chaque interaction analytique ou collaborative impliquant des données sensibles
.
Avec AIDatacy, la confidentialité est appliquée dynamiquement pendant l’exécution, et non par des contrôles statiques.
Les autorisations d’accès, contraintes d’usage et règles de politique sont exécutées en temps réel, garantissant une protection continue des données et des modèles, même dans des environnements distribués et multipartites.
Les méthodes cryptographiques avancées, telles que le chiffrement homomorphe (FHE), l’apprentissage fédéré (Federated Learning) et les environnements d’exécution de confiance (TEE) sont intégrées au niveau système.
Ces technologies sont abstraites et simplifiées pour une adoption fluide, permettant aux organisations de renforcer la confidentialité sans perturber leurs outils ou flux de travail existants en data science, analytics ou gouvernance.
Conçu pour les écosystèmes décentralisés et collaboratifs, AIDatacy assure une gouvernance cohérente, une traçabilité complète et un contrôle d’accès uniforme à travers les infrastructures techniques, les silos organisationnels et les frontières internationales.
