Explore Top 11 technologies de protection de la vie privée

Même avec des réglementations comme le RGPD et le CCPA, les données des consommateurs sont souvent exposées aux pirates, aux entreprises et aux gouvernements. À mesure que les entreprises partagent des données avec des tiers pour améliorer la visibilité du réseau, le risque de fuites augmente.

Les technologies de protection de la vie privée (PETs) aident les entreprises à utiliser ces données tout en gardant les informations personnelles ou sensibles confidentielles.

Découvrez les 10 principaux outils PET et leurs cas d’usage pour voir comment ils peuvent protéger les données et améliorer les opérations commerciales :

Que sont les technologies de protection de la vie privée (PETs) ?

Les technologies de protection de la vie privée (PETs) sont un large éventail de technologies (solutions matérielles ou logicielles) visant à garantir la confidentialité et la protection des données tout en permettant aux organisations d’extraire de la valeur des données et de libérer pleinement leur potentiel commercial, scientifique et social. Ces technologies utilisent diverses méthodes, notamment la cryptographie, l’anonymisation et l’obfuscation, pour sécuriser les données lors de leur traitement.

En mettant en œuvre les PETs, les entreprises peuvent :

• Maximiser la sécurité des données en réduisant le risque de violations ou de fuites de données
• Empêcher les acteurs malveillants en rendant les données inutilisables à des fins malveillantes
• Faciliter une collaboration sécurisée autour des données entre services et même entre organisations.

Pour tirer parti d’un outil automatisé, voici une liste des meilleurs logiciels de prévention contre la perte de données.

Pourquoi les technologies de protection de la vie privée (PETs) sont-elles importantes aujourd’hui ?

Les PETs répondent à trois exigences métier spécifiques :

• Conformité réglementaire : Les lois sur la protection des données telles que le RGPD et le CCPA obligent les organisations à préserver les données des consommateurs. Les entreprises peuvent se voir infliger de lourdes amendes en cas de non-conformité.
  • Un exemple concret : Les autorités européennes de protection des données ont infligé 1,2 milliards d’euros (~1,4 milliard de dollars) d’amendes RGPD, avec une moyenne de plus de 400 notifications de violations par jour, ce qui souligne les risques croissants de conformité. ¹ Les PETs peuvent fournir un moyen fiable de se conformer à ces réglementations, évitant ainsi les sanctions juridiques et financières.
  • L’année dernière, la CJUE a jugé dans l’affaire CEPD c. SRB (C-413/23 P) que les données pseudonymisées ne sont pas automatiquement des données personnelles pour toute personne qui les détient.² Le même jeu de données peut être personnel pour l’expéditeur mais anonyme pour un destinataire qui ne peut raisonnablement pas ré-identifier quiconque. Ainsi, une PET peut changer les règles applicables, pas seulement la probabilité d’une amende.
• Partage sécurisé des données : Les données peuvent devoir être testées par des organisations tierces en raison du manque d’autosuffisance de votre entreprise en matière d’analyse et de test d’applications. Les PETs permettent une protection de la vie privée lors du partage des données.
  • Récemment, cela est devenu un problème d’IA. Le Private Cloud Compute d’Apple et le WhatsApp Private Processing de Meta exécutent l’inférence sur les données utilisateur dans des TEEs, de sorte que le fournisseur ne peut pas lire ce qu’il traite.
• Prévention des violations de données : Les violations de la vie privée peuvent nuire à la réputation de votre entreprise, les entreprises ou les clients (selon votre modèle économique) peuvent vouloir cesser d’interagir avec votre marque. Les PETs aident à protéger les informations sensibles, réduisant le risque de violations qui exposent les données personnelles, comme les numéros de carte de crédit.
  • Un exemple concret est la perte de valeur boursière de Facebook après le scandale Cambridge Analytica.³

Top 10 exemples de technologies de protection de la vie privée

Algorithmes cryptographiques

1. Chiffrement homomorphe

Le chiffrement homomorphe (HE) permet à un tiers, comme un fournisseur cloud, d’effectuer des calculs sur des données chiffrées sans jamais les déchiffrer (c’est-à-dire sur le texte clair). Le propriétaire des données conserve la clé, reçoit les résultats chiffrés et les déchiffre localement. Cela rend le HE parfait pour externaliser l’analyse de données en toute sécurité. Il est également résistant aux ordinateurs quantiques.

Cependant, le HE est peu adapté lorsque plusieurs parties veulent calculer des données partagées en utilisant différentes entrées privées. Parce que le HE repose sur une seule clé de déchiffrement, quiconque détient cette clé peut voir toutes les données brutes. Résoudre ce scénario multipartite nécessite plutôt le calcul multipartite sécurisé (MPC).

Voici quelques types courants de chiffrement homomorphe :

• Chiffrement partiellement homomorphe : peut effectuer un seul type d’opération sur les données chiffrées, comme uniquement des additions ou uniquement des multiplications, mais pas les deux.
• Chiffrement quelque peu homomorphe : peut effectuer plus d’un type d’opération (par ex. addition, multiplication) mais permet un nombre limité d’opérations.
• Chiffrement entièrement homomorphe : peut effectuer plus d’un type d’opération et il n’y a pas de restriction sur le nombre d’opérations effectuées.

2. Calcul multipartite sécurisé (SMPC)

Comme le chiffrement homomorphe (HE), le calcul multipartite sécurisé (SMPC) permet d’effectuer des calculs sur des données chiffrées. Cependant, le SMPC permet à plusieurs parties indépendantes de calculer conjointement une fonction sur leurs entrées collectives. Le SMPC permet aux organisations d’entraîner des modèles sur des jeux de données combinés sans jamais exposer leurs données privées brutes les unes aux autres.

Étude de cas SMPC

Le Boston Women’s Workforce Council (BWWC) cherche à éliminer les écarts salariaux liés au genre et à l’origine ethnique à Boston par le biais d’un partenariat public-privé, avec plus de 250 employeurs s’engageant à remédier à ces disparités en signant le « 100% Talent Compact ».

Pour mesurer l’écart salarial à l’échelle de la ville, le BWWC a utilisé le SMPC de 2015 à 2023, en analysant les données salariales d’un sixième des employés locaux sans révéler les salaires individuels. Les employeurs ont partagé les données de paie avec le BWWC et les chercheurs de l’Université de Boston, qui ont accédé aux statistiques agrégées. Une application web conviviale a été développée pour faciliter la saisie des données par les organisations participantes.

Sur la base de ces applications, le BWWC a constaté que :

• La collaboration avec des experts en utilisabilité est essentielle, car les fonctionnalités de confidentialité du SMPC peuvent compliquer les processus de saisie des données et la récupération après erreurs.
• Le SMPC est une alternative plus rapide et plus sûre à l’établissement de relations de confiance avec des données sensibles.⁴

3. Confidentialité différentielle

La confidentialité différentielle protège contre le partage d’informations sur les individus. L’algorithme cryptographique ajoute une couche de « bruit statistique » au jeu de données, ce qui permet de décrire des motifs de groupes dans le jeu de données tout en préservant la vie privée des individus.

4. Preuves à divulgation nulle de connaissance (ZKP)

Les preuves à divulgation nulle de connaissance utilisent un ensemble d’algorithmes cryptographiques qui permettent de valider une information sans révéler les données qui la prouvent.

Google a ajouté la vérification d’âge par ZKP à Google Wallet avec Bumble comme partenaire de lancement et a rendu les bibliothèques open source.⁵ L’UE a emboîté le pas en avril 2026 avec une application pilote de vérification d’âge basée sur ZKP dans sept États membres, et eIDAS 2.0 exige que chaque État membre propose un portefeuille d’identité numérique d’ici fin 2026.⁶

5. Environnement d’exécution de confiance (TEE) 

Un environnement d’exécution de confiance (TEE) est un coffre-fort sécurisé intégré directement au processeur principal d’un ordinateur. Il isole complètement les programmes et les données qui s’y trouvent, ce qui signifie que même si le système d’exploitation principal est compromis, le coffre-fort reste verrouillé. Prouver l’authenticité de ce coffre-fort aux utilisateurs externes repose sur un processus de vérification appelé « attestation », et c’est précisément là que ces systèmes sécurisés ont récemment montré des faiblesses.

Récemment, des chercheurs ont contourné ces connexions sécurisées en utilisant des « attaques par relais », où les messages de vérification sont interceptés et redirigés. Cette vulnérabilité, suivie sous le numéro CVE-2026-33697, a affecté le framework d’IA Cocos, des failles similaires ayant été trouvées dans le WhatsApp Private Processing de Meta et Contrast d’Edgeless Systems.⁷ Les puces et les mathématiques sous-jacentes ont tenu ; la défaillance se situait dans la logique de conception du protocole. Les audits de sécurité standard ayant manqué cette faille, les organisations doivent s’assurer que les fournisseurs utilisent des protocoles « formellement vérifiés » (mathématiquement prouvés).

Voici comment cela fonctionne :

• Le TEE fournit un environnement d’exécution protégé où les données sensibles et les opérations, telles que les processus cryptographiques ou l’authentification sécurisée, peuvent être effectuées sans interférence du système principal ou d’attaquants potentiels.
• Il garde les données sensibles isolées et exécute les calculs dans un environnement sécurisé, protégeant contre les menaces telles que les maliciels ou les accès non autorisés.
• Les TEEs sont largement utilisés dans les appareils mobiles, les systèmes IoT et les environnements cloud pour effectuer des tâches comme le chiffrement, la gestion des droits numériques (DRM) et la sécurisation des systèmes de paiement.
• Récemment, les TEEs ont dépassé le cadre des CPU pour s’étendre aux GPU. Par exemple, NVIDIA a introduit le calcul confidentiel sur GPU avec le H100 et l’a fait progresser via Hopper et Blackwell.⁸

Étude de cas TEE

Le ministère indonésien du Tourisme visait à générer des statistiques touristiques précises à partir des données d’itinérance mobile tout en répondant aux préoccupations de confidentialité lors du partage des jeux de données entre deux opérateurs de réseau mobile (MNO). La technologie utilisée était un environnement d’exécution de confiance (TEE), en particulier Intel SGX, pour traiter de manière sécurisée les IMSI uniformément hachés via la plateforme Sharemind HI.

En conséquence, le ministère a :

• Permis un calcul précis des parts de marché en itinérance.
• Fourni des statistiques touristiques mensuelles basées sur les données de téléphonie mobile.
• Établi un cadre pour le partage confidentiel des données entre les parties prenantes.
• Reste la seule solution connue pour analyser le chevauchement des abonnés en itinérance croisée.
• Les performances sont efficaces même sur du matériel commercial.⁹

Techniques de masquage de données

Certaines technologies de protection de la vie privée sont aussi des techniques de masquage de données utilisées par les entreprises pour protéger les informations sensibles dans leurs jeux de données.

6. Obfuscation

L’obfuscation est une technique de masquage de données qui complique les données pour entraver la rétro-ingénierie tout en préservant les fonctionnalités pour les utilisateurs autorisés.

7. Pseudonymisation

Les champs d’identification (champs contenant des informations propres à un individu) sont remplacés par des données fictives telles que des caractères ou d’autres données. La pseudonymisation est fréquemment utilisée par les entreprises pour se conformer au RGPD.

8. Minimisation des données

Collecter le minimum de données personnelles permettant à l’entreprise de fournir les éléments d’un service.

9. Anonymiseurs de communication

Les anonymiseurs remplacent l’identité en ligne (adresse IP, adresse e-mail) par une identité jetable/unique non traçable.

Méthodes de confidentialité basées sur l’IA

10. Génération de données synthétiques

Les données synthétiques sont des données créées artificiellement à l’aide de différents algorithmes, y compris des algorithmes de ML. Si vous intéressez aux technologies de protection de la vie privée parce que vous devez transformer vos données pour un environnement de test auquel des tiers ont accès, générer des données synthétiques ayant les mêmes caractéristiques statistiques est une meilleure option.

11. Apprentissage fédéré

L’apprentissage fédéré est une technique de machine learning qui entraîne un algorithme sur plusieurs appareils périphériques décentralisés ou serveurs détenant des échantillons de données locales, sans les échanger. Avec la décentralisation des serveurs, les utilisateurs peuvent également atteindre une minimisation des données en réduisant la quantité de données devant être conservées sur un serveur centralisé ou dans le stockage cloud.

Étude de cas apprentissage fédéré

Le projet CARRIER utilise le traitement secondaire de données médicales, de style de vie et personnelles pour estimer les risques et permettre la détection précoce et l’intervention pour la maladie coronarienne. Cependant, il doit garantir la conformité aux normes juridiques et protéger contre les risques de ré-identification lors du chaînage de jeux de données provenant de différentes organisations, en respectant les lois nationales et le RGPD européen.

Pour relever ce défi, le projet a utilisé l’apprentissage fédéré qui contrôle l’exécution d’images Docker approuvées, permettant un traitement sécurisé des données sans partage direct des données.

En conséquence, le projet a pu :

• Développer un cadre de gouvernance juridique des données robuste pour soutenir les procédures d’apprentissage fédéré.
• Garantir la confidentialité et la sécurité des données pendant le développement du modèle pronostique, facilitant la recherche continue.
• Identifier la nécessité d’une gouvernance continue pour maintenir la conformité éthique et légale pendant les phases du projet..¹⁰

Aperçu du marché des PETs

Le marché des PETs englobe une gamme diversifiée d’outils, de modèles et de bibliothèques conçus pour protéger la confidentialité des données. Par exemple, chaque catégorie, comme les générateurs de données synthétiques ou les outils de masquage de données, compte plus de 20 outils distincts.

Ces outils sont difficiles à présélectionner individuellement en raison de leur grande diversité. Pour plus de clarté, nous les avons regroupés, fournissant un aperçu complet sur l’image de couverture ci-dessus.

Quels sont les principaux cas d’usage des PETs ?

• Gestion des données de test : Les tests d’applications et l’analyse des données sont parfois confiés à des prestataires tiers. Même lorsqu’ils sont réalisés en interne, les entreprises doivent limiter l’accès interne aux données clients. Utiliser une PET adaptée qui n’affecte pas significativement les résultats des tests est important pour les organisations.
• Transactions financières : Les institutions financières sont responsables de la protection de la vie privée des clients en raison du droit des citoyens à mener des transactions et accords privés avec d’autres parties.
• Services de santé : Le secteur de la santé collecte et partage (lorsque nécessaire) les dossiers de santé électroniques (DSE) des patients. Par exemple, les données cliniques peuvent être utilisées pour rechercher les effets indésirables de diverses combinaisons de médicaments. Les entreprises de santé garantissent la confidentialité des données des patients dans ces cas en utilisant des PETs.
• Facilitation du transfert de données entre plusieurs parties, y compris les intermédiaires : Pour les entreprises qui agissent comme intermédiaire entre deux parties, l’utilisation des PETs est cruciale car ces entreprises sont responsables de la protection de la vie privée des informations des deux parties.

Découvrez davantage de nos benchmarks et analyses basées sur les données dans la recherche Google.

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Liens de référence

1.

DLA Piper GDPR Fines and Data Breach Survey: January 2026 | DLA Piper

Irish Data Protection Commission

2.

EUR-Lex - 62023CJ0413 - EN - EUR-Lex

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Facebook Loses $35B in Value After Cambridge Analytica Breach | Fortune

Fortune

4.

1. Boston Women’s Workforce Council: Measuring salary disparity using secure multi-party computation - UN GWG on Big Data - Privacy Preserving Techniques Wiki - UN Statistics Wiki

5.

Google Wallet launches new age and identity verification features

Google

6.

EU Age Verification Blueprint — the dedicated technical portal

7.

NVD - CVE-2026-33697

8.

AI Security with Confidential Computing | NVIDIA

9.

4. Indonesia Ministry of Tourism: Confidentially sharing datasets between two mobile network operators via a trusted execution environment - UN GWG on Big Data - Privacy Preserving Techniques Wiki - UN Statistics Wiki

10.

12. Statistics Netherlands: Developing privacy-preserving cardiovascular risk prediction models from distributed clinical and socioeconomic data - UN GWG on Big Data - Privacy Preserving Techniques Wiki - UN Statistics Wiki

Cem Dilmegani

Analyste principal

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Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

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