Découvrez le top 11 des technologies d'amélioration de la confidentialité
Même avec des réglementations comme le RGPD et le CCPA, les données des consommateurs sont souvent exposées aux pirates informatiques, aux entreprises et aux gouvernements. À mesure que les entreprises partagent des données avec des tiers pour améliorer la visibilité réseau, le risque de fuites augmente.
Les technologies d'amélioration de la confidentialité (PETs) aident les entreprises à utiliser ces données tout en préservant la confidentialité des informations personnelles ou sensibles.
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 d'amélioration de la confidentialité (PETs) ?
Les technologies d'amélioration de la confidentialité (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 tout leur potentiel commercial, scientifique et social. Ces technologies utilisent diverses méthodes, notamment la cryptographie, l'anonymisation et l'obscurcissement, pour sécuriser les données pendant le traitement des données.
En mettant en œuvre les PET, les organisations peuvent aider les entreprises à :
- 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 les départements et même entre les organisations.
Pour tirer parti d'un outil automatisé, voici une liste des meilleurs logiciels de prévention des pertes de données.
Pourquoi les technologies d'amélioration de la confidentialité (PETs) sont-elles importantes aujourd'hui ?
Les PETs répondent à trois exigences commerciales 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 payer de lourdes amendes en cas de non-conformité.
- Un exemple concret : Les autorités européennes de protection des données ont infligé €1,2 milliard (~$1,4 milliard) d'amendes RGPD, avec des notifications de violation quotidiennes moyennes de 400+ par jour, soulignant les risques de conformité croissants. 1 Les PET peuvent offrir un moyen fiable de se conformer à ces réglementations, en évitant les sanctions juridiques et financières.
- L'année dernière, la CJUE a jugé dans l'affaire EDPS contre 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 dataset peut être personnel pour l'expéditeur mais anonyme pour un destinataire qui ne peut pas raisonnablement ré-identifier quelqu'un. Ainsi, un PET peut modifier les règles applicables, et 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 tests d'applications. Les PET permettent une protection de la confidentialité lors du partage de données.
- Récemment, cela est devenu un problème d'IA. Apple Private Cloud Compute et Meta WhatsApp Private Processing exécutent l'inference sur les données des utilisateurs à l'intérieur des TEE, de sorte que le fournisseur ne peut pas lire ce qu'il traite.
- Prévention des violations de données : Les atteintes à 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 PET aident à protéger les informations sensibles, réduisant le risque de violations exposant des données personnelles, telles que les détails de carte de crédit.
- Un exemple concret est la perte de valeur de l'action Facebook après le scandale Cambridge Analytica.3
Top 10 exemples de technologies d'amélioration de la confidentialité
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 les déchiffrer (c'est-à-dire le texte en 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 au quantique.
Cependant, le HE convient mal lorsque plusieurs parties souhaitent calculer des données partagées en utilisant différentes entrées privées. Parce que le HE repose sur une clé de déchiffrement unique, quiconque détient cette clé peut voir toutes les données brutes. Pour résoudre ce scénario multipartite, il faut plutôt recourir au calcul multipartite sécurisé (MPC).
Voici quelques types courants de chiffrement homomorphe :
- Chiffrement partiellement homomorphe : peut effectuer un seul type d'opération sur des données chiffrées, comme des additions ou des multiplications, mais pas les deux.
- Chiffrement quelque peu homomorphe : peut effectuer plus d'un type d'opération (par exemple addition, multiplication) mais avec un nombre limité d'opérations.
- Chiffrement entièrement homomorphe : peut effectuer plus d'un type d'opération et il n'y a aucune restriction sur le nombre d'opérations effectuées.
2. Calcul multipartite sécurisé (SMPC)
Comme le chiffrement homomorphe (HE), le calcul multipartite sécurisé (SMPC) permet 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 models sur des datasets combinés sans exposer leurs données brutes privées les unes aux autres.
Étude de cas SMPC
Le Boston Women’s Workforce Council (BWWC) cherche à éliminer les écarts salariaux de genre et de race à Boston grâce à 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 SMPC de 2015 à 2023, 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 à des 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 de 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 dataset, ce qui permet de décrire les motifs de groupes au sein du dataset tout en préservant la confidentialité 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 des informations sans révéler les données qui les prouvent.
Google a ajouté la vérification d'âge ZKP à Google Wallet avec Bumble comme partenaire de lancement et a publié en open source les bibliothèques.5 L'UE a suivi en avril 2026 avec une application de vérification d'âge basée sur ZKP pilotée 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 dans le processeur principal d'un ordinateur. Il maintient les programmes et les données qu'il contient totalement isolés, ce qui signifie que même si le système d'exploitation principal est piraté, le coffre-fort reste verrouillé. Prouver que ce coffre-fort est authentique auprès des utilisateurs externes repose sur un processus de vérification appelé « attestation », ce qui est précisément là où ces systèmes sécurisés ont récemment commencé à faillir.
Récemment, des chercheurs ont contourné ces connexions sécurisées en utilisant des « attaques par relais », où les messages de vérification sont interceptés et transférés. Cette vulnérabilité, suivie sous le nom CVE-2026-33697, a affecté le framework Cocos IA, avec des failles similaires trouvées dans Meta WhatsApp Private Processing et Contrast d'Edgeless Systems.7 Les puces et les mathématiques sous-jacentes ont tenu ; la défaillance venait de la logique de conception du protocole. Parce que les audits de sécurité standard ont manqué cette faille, les organisations doivent s'assurer que les fournisseurs utilisent des protocoles « formellement vérifiés » (prouvés mathématiquement).
Voici comment il fonctionne :
- Le TEE fournit un environnement d'exécution protégé où les données et opérations sensibles, telles que les processus cryptographiques ou l'authentification sécurisée, peuvent être effectuées sans interférence du système principal ou d'attaquants potentiels.
- Il maintient les données sensibles isolées et calcule les opérations dans un environnement sécurisé, protégeant contre les menaces telles que les logiciels malveillants ou les accès non autorisés.
- Les TEE 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 TEE sont passés des CPUs aux GPUs. Par exemple, NVIDIA a introduit l'informatique confidentielle sur GPU sur 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 de datasets entre deux opérateurs de réseaux mobiles (ORM). La technologie utilisée était un environnement d'exécution de confiance (TEE), spécifiquement Intel SGX, pour traiter de manière sécurisée des IMSI uniformément hachés via la plateforme Sharemind HI.
En conséquence, le ministère :
- A permis un calcul précis de la part de marché en itinérance.
- A fourni des statistiques touristiques mensuelles basées sur les données de téléphonie mobile.
- A établi un cadre pour le partage confidentiel de 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 d'amélioration de la confidentialité sont également des techniques de masquage de données utilisées par les entreprises pour protéger les informations sensibles dans leurs ensembles de données.
6. Obscurcissement
L'obscurcissement est une technique de masquage de données qui complique les données pour entraver la rétro-ingénierie tout en préservant la fonctionnalité pour les utilisateurs autorisés.
7. Pseudonymisation
Les champs d'identification (champs contenant des informations spécifiques 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 la quantité minimale 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/à usage unique intraçable.
Méthodes de confidentialité basées sur l'IA
10. Génération de données synthétiques
Les données synthétiques sont des données créées artificiellement en utilisant différents algorithmes, y compris des algorithmes de ML. Si vous êtes intéressé par les technologies d'amélioration de la confidentialité parce que vous devez transformer vos données dans un environnement de test où des utilisateurs 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 d'apprentissage automatique qui entraîne un algorithme sur plusieurs appareils edge 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 qui doit être conservée sur un serveur centralisé ou dans le stockage cloud.
Étude de cas sur l'apprentissage fédéré
Le projet CARRIER utilise le traitement secondaire de données médicales, de mode de vie et personnelles pour estimer les risques et permettre la détection précoce et l'intervention pour la maladie coronarienne. Cependant, il doit assurer la conformité aux normes juridiques et se protéger contre les risques de ré-identification lors de la liaison de datasets provenant de différentes organisations, en adhérant aux lois nationales et au 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 de données.
En conséquence, le projet a pu :
- Développer un cadre de gouvernance des données juridique robuste pour soutenir les procédures d'apprentissage fédéré.
- Assurer la confidentialité et la sécurité des données lors du développement du modèle pronostique, facilitant la recherche continue.
- Identifié la nécessité d'une gouvernance continue pour maintenir la conformité éthique et juridique pendant les phases du projet..10
Aperçu du marché des PETs
Le marché des PET englobe un ensemble diversifié d'outils, de models 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 sélectionner individuellement en raison de leur grande diversité. Pour plus de clarté, nous les avons regroupés, offrant un aperçu complet dans l'image de couverture ci-dessus.
Quels sont les principaux cas d'usage des PET ?
- Gestion des données de test : Les tests d'applications et l'analyse de données sont parfois gérés par des prestataires tiers. Même lorsqu'ils sont gérés en interne, les entreprises doivent minimiser l'accès interne aux données des clients. Utiliser un PET adapté 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 confidentialité des clients en raison de la liberté des citoyens de mener des transactions privées avec d'autres parties.
- Services de santé : Le secteur de la santé collecte et partage (lorsque nécessaire) les dossiers médicaux électroniques (DME) 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 de tels cas en utilisant des PET.
- Faciliter le transfert de données entre plusieurs parties, y compris les intermédiaires : Pour les entreprises qui jouent le rôle d'intermédiaire entre deux parties, l'utilisation des PET est cruciale car ces entreprises sont responsables de la protection de la confidentialité des informations des deux parties.
Ajouter comme source préféréeFAQ
Naviguer parmi l'éventail d'outils d'amélioration de la confidentialité (PET) sur le marché nécessite une approche stratégique adaptée aux besoins uniques de votre entreprise. Pour garantir une intégration et un alignement optimaux avec votre pile logicielle et votre infrastructure informatique, considérez les étapes suivantes :
1. Identifiez vos besoins et vos objectifs
Vous devez identifier les problèmes que vous visez à résoudre en déployant un PET. Pour ce faire, vous pouvez :
a.) Évaluez votre paysage de données : Identifiez le volume et la nature des données gérées par votre entreprise. Déterminez si elles sont principalement structurées ou non structurées, car cela influence le choix des PET qui correspondent le mieux à vos besoins.
b.) Cartographiez le partage de données avec des tiers : Comprenez les subtilités du partage de données avec des tiers. Si vos données traversent des canaux externes, priorisez des solutions comme le chiffrement homomorphe pour maintenir la sécurité et la confidentialité pendant le transit.
c.) Définissez les besoins d'accès aux données :
Distinguez clairement le niveau d'accès requis au dataset, en évaluant si un accès complet est essentiel ou si l'accès au seul résultat/sortie suffit. En outre, considérez la possibilité d'obscurcir les informations personnellement identifiables pour une confidentialité renforcée.
d.)Déterminez l'utilisation des données : Vérifiez que vous visez à utiliser les données pour l'analyse statistique, les informations de marché, l'entraînement de modèles d'apprentissage automatique ou des fins similaires.
2. Évaluez les différents types de PET :
Considérez les trois principales catégories de PET, à savoir les outils cryptographiques, les techniques de masquage de données et les solutions basées sur l'IA comme les générateurs de données synthétiques. Identifiez le type qui correspond le mieux à vos objectifs de confidentialité et à vos besoins de protection des données.
3. Présélectionnez les outils en fonction des catégories :
Une fois que vous avez identifié les catégories de PET pertinentes pour vos besoins, présélectionnez des outils spécifiques dans chaque catégorie. Considérez des aspects tels que la fonctionnalité, l'évolutivité et la compatibilité avec votre infrastructure existante.
4. Évaluez l'infrastructure informatique :
Effectuez une évaluation approfondie de votre infrastructure informatique, en tenant compte des capacités réseau et de calcul. Cette évaluation vous guidera dans la sélection de PET qui s'intègrent parfaitement à vos ressources d'entreprise. Identifiez les domaines qui peuvent nécessiter des mises à niveau pour la compatibilité.
5. Considérez les allocations budgétaires :
Soyez proactif dans la planification budgétaire, en reconnaissant que les PET peuvent varier en coût. Allouez des ressources en fonction de vos exigences spécifiques en matière de confidentialité et de votre capacité financière. Considérez des facteurs tels que l'évolutivité, la maintenance et les éventuels coûts supplémentaires associés à la solution PET choisie.
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Liens de référence
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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