La sécurité des systèmes informatiques est un point essentiel pour les algorithmes d’apprentissage. En particulier, il est nécessaire de pouvoir assurer que l’apprentissage machine repose sur des systèmes d’information impénétrables sans quoi les possesseurs de données critiques ne peuvent parfois pas envisager de s’engager dans la mise en œuvre de ces techniques. Ceci devient particulièrement crucial lorsque l’apprentissage doit être effectué chez un tiers (par exemple un centre de calcul) qui possède les infrastructures, les outils et les connaissances permettant le calcul des règles de décisions automatiques.
Cet axe de recherche a ainsi pour objectif de travailler sur les problèmes de sécurité spécifiques à l’apprentissage automatique comme garantir la confidentialité des données et de permettre l’apprentissage collaboratif.
Responsable d’axe : Sébastien Gambs, Université de Montréal