Confiance.ai

Désensibiliser des données industrielles issues de capteurs

Challenges

Exploiter des données collectées par des capteurs, mises à disposition par un membre du programme Confiance.ai, pour l’entraînement de modèles de détection d’anomalies
Anonymiser des données complexes : les séries temporelles, un type de données omniprésent dans les environnements industriels

Maintien de la qualité statistique et de l'utilité

Anonymisation de signaux avec détection de pic : l’anonymisation altère les courbes les plus uniques et parvient à conserver les différents modes présents dans les données.

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Un modèle entrainé sur des données avatars permet de détecter des anomalies sur des données réelles aussi bien qu'un modele entrainé sur des données originales.

ROI

Développement d’un modèle d’IA sur des données conservant les informations stratégiques comme le secret de fabrication
Maintien de l’utilité des données pour garantir la reproductibilité des modèles
Accélération de l’innovation technologique par l'analyse de données sécurisées
Détails des ROI dans un livre blanc [lien ici] sur le cas d’usage, ouvrant la voie à une gestion plus sûre et efficace des informations sensibles

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"Les travaux menés par Octopize et Sopra Steria permettent de lever des freins à l’utilisation du Machine Learning dans des domaines où la confidentialité des données est essentielle, tout en garantissant leur sécurité grâce à des métriques concrètes, nécessaires pour instaurer la confiance." - Yves Nicolas, AI group Program Director, Sopra Steria‍

"L’avatarisation des données ouvre la voie à une exploitation statistique tout en minimisant les risques d’exposition des données sensibles, ce qui permet un changement de paradigme dans la gestion des données." - Alexis Rouet, Chief Data Officer HR, Renault Group‍

"Ensemble, nous explorons l'application de la méthode d'anonymisation avatar d'Octopize, en particulier pour l'entraînement d'algorithmes de Machine Learning, et prévoyons de partager les résultats dans un futur livre blanc consacré à l'IA et à la Défense." - Marine Martinez, Program Lead Cyber@StationF, Thales‍

Télécharger le cas d'usage