La « differential privacy », l’équation qui protège la vie privée
Déjà utilisée par Apple, Google et Facebook, la « differential privacy » apporte une parade au recoupement des données personnelles en vue d’identifier les personnes concernées.
La « differential privacy » prévient les fuites de données personnelles. PAUL FAITH / AFP On respire. Grâce aux maths, fini les fuites de données personnelles et les atteintes à la vie privée. Après d’intenses efforts, des chercheurs pensent avoir trouvé la martingale pour éviter l’extraction d’informations sensibles individuelles dans des bases de données. L’invention, baptisée « differential privacy » (DP), pour « confidentialité différentielle », remonte à 2006, et elle se répand de plus en plus hors des laboratoires. Apple, depuis 2016, l’utilise dans ses systèmes d’exploitation afin de corriger des bugs et d’améliorer son navigateur grâce aux données d’usage de ses clients. Google s’en sert pour calculer l’affluence dans des lieux (à partir des téléphones) ou pour présenter les plats préférés des consommateurs d’un restaurant. Elle l’envisagerait aussi, selon la revue Techcrunch du 22 août, pour alimenter les annonceurs en informations moins intrusives que les controversés cookies. La géolocalisation ne sera plus un point, mais un point dans un disque. L’âge ou le revenu ne seront plus un chiffre, mais une fourchette Lire aussi Dossier anonymat Facebook y recourra pour que des chercheurs travaillent sur ses données privées. Uber fait de même pour éviter les fraudes et améliorer ses services. Le tout, a priori, sans violer la vie privée de chaque individu. Même l’intelligence artificielle s’en empare pour corriger l’un de ses défauts : dans les milliards de paramètres de ces réseaux de neurones informatiques se cachent des données (images ou textes) personnelles ayant servi à l’apprentissage de ces machines… Lire aussi Apple donne à nouveau des gages en matière de vie privée Dernière preuve de cette maturité, le 5 septembre, Google a mis gratuitement à disposition un ensemble d’outils pour tester et déployer la DP, comme l’avait déjà fait Uber. « Partager nos savoir-faire augmente le nombre de personnes utilisant cette technologie et en améliore la qualité, justifie Miguel Guevara, chef de produit “confidentialité” chez Google. Il faut que ce soit aussi simple à utiliser pour les développeurs que les outils de chiffrement. » Magique et miraculeux ? Pas tout à fait. L’idée est de protéger ces précieuses données en leur appliquant, préalablement à toute utilisation, une transformation aléatoire destinée à les « brouiller ». Par exemple, la géolocalisation ne sera plus un point, mais un point dans un disque. L’âge ou le revenu ne seront plus un chiffre, mais une fourchette. Par construction, donc, impossible de trouver une caractéristique personnelle précise dans ce brouillard. Mais impossible aussi, a priori, d’en faire quoi que ce soit, comme savoir quel est l’âge moyen de l’échantillon, ou combien de personnes dépassent un certain revenu. Dommage ?