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TECH1 source3 min de lecture

PANAME : un partenariat pour l’audit de la confidentialité des modèles d’IA

Illustration — Tech
PDC server room.jpg — Esquilo, CC BY-SA 3.0, via Wikimedia Commons.

CNIL — Licence Ouverte / Etalab 2.0. Publication d'origine, 26 juin 2025.

Agrégé automatiquement — Responsable de publication : — Mis à jour le

Texte officiel intégral

Ci-dessous, le corps complet de la publication de CNIL, reproduit sans modification. La Licence Ouverte / Etalab 2.0 en autorise expressément la reproduction, à la seule condition d'en mentionner la paternité.

La CNIL, l’ANSSI, le PEReN et le projet IPoP piloté par INRIA du PEPR Cybersécurité lancent PANAME, un projet visant à développer un outil pour auditer la confidentialité des modèles d’IA.

Auditer les modèles pour évaluer leur conformité

L’avis adopté par le comité européen de la protection des données (CEPD) en décembre 2024 rappelle que le RGPD s’applique, dans de nombreux cas, aux modèles d’IA entraînés sur des données personnelles, en raison de leurs capacités de mémorisation (voir l’article du LINC Petite taxonomie des attaques des systèmes d’IA ).

Il précise également qu’il est très souvent nécessaire de démontrer dans une analyse qu’un modèle résiste à des attaques portant sur la confidentialité des données pour conclure à son caractère anonyme, condition permettant de le sortir du champ d’application du RGPD.

Des ressources encore peu disponibles

Depuis une dizaine d’années, les chercheurs multiplient les travaux sur les attaques en confidentialité. Toutefois, leur mise en œuvre est souvent faite à un niveau expérimental, pour des publications scientifiques. Plusieurs obstacles ont ainsi été identifiés pour leur appropriation par les industriels :

  • Une littérature académique éparse et foisonnante : se repérer dans les ressources sur le sujet peut demander du temps et des compétences techniques élevées, notamment pour les plus petits acteurs ;
  • Des cas d’usage pas toujours adaptés à un contexte industriel : même lorsqu’elles sont disponibles en source ouverte ( open source ), ces techniques nécessitent un important travail de développement pour être utilisées en production ;
  • Un manque de standardisation : aucun cadre unifié n’existe actuellement pour formaliser le codage des tests de confidentialité.

Un consortium aux compétences complémentaires pour créer un nouvel outil

Pendant 18 mois, le PEReN, l’ANSSI, le projet IPoP piloté par INRIA du PEPR (programmes et équipements prioritaires de recherche) Cybersécurité et la CNIL travailleront ensemble au développement d’une bibliothèque logicielle disponible toute ou partie en source ouverte, destinée à unifier la façon dont la confidentialité des modèles est testée.

Chaque partenaire contribuera selon son domaine d’expertise :

  • l’ ANSSI apportera son expertise cyber, notamment sur les contextes d’attaques sur les systèmes informatiques ;

L’objectif de l’outil est de permettre une mise en œuvre efficace et à moindre coût de certains tests d’évaluation technique de confidentialité que les acteurs de l’écosystème IA sont susceptibles de réaliser pour évaluer la conformité RGPD d’un modèle d’IA. Des phases de tests avec des administrations et des industriels sont prévues afin de s’assurer que le développement de l’outil se fait en cohérence avec leur contexte d’utilisation.

Fin du texte officiel repris

Source :CNIL, publié le — Licence Ouverte / Etalab 2.0.

Consulter la publication d'originehttps://www.cnil.fr/fr/paname-un-partenariat-pour-laudit-de-la-confidentialite-des-modeles-dia

Texte reproduit dans son intégralité. La mention de la source et de sa date de dernière mise à jour est la seule condition posée par la Licence Ouverte / Etalab 2.0 ; elle ne confère aucun caractère officiel à cette reprise et ne vaut ni reconnaissance ni caution de fildactu.fr par l'émetteur.

Sources

1 source (CNIL — Actualités). Chaque lien renvoie vers la publication d'origine — le contenu reste chez son éditeur.

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