Recherche en Medicine respectant la vie Privée – PMR

Depuis peu le domaine de recherche à l'intersection entre vie privée et apprentissage automatique connaît un essor très important. Malgré cela, de nombreuses questions restent ouvertes et limitent l'application de véritables systèmes d'apprentissage machine respectueux de la vie privée. À titre d'exemple, les protocoles supposent souvent des utilisateurs honnêtes, et chaque tâche d'apprentissage est étudiée isolément, ne prenant pas en compte son contexte. Dans ce projet, nous étudions de nouveaux algorithmes qui permettent de dépasser ces limitations. En particulier, nous proposons des algorithmes robustes qui prennent en consideration les specificités de l'application medicale, utilisant des notions de privacy plus affiné et de la connaissance de la domaine, qui peuvent raisoner sur le privacy de toute l'application plutot que sur un seul pas dans le processus.