Secure multiparty computation – Calcul collectif sur des données sensibles distribuées

Posté le 08/06/2021 par Kristof Verslype
Cette année, Kristof se penche sur les technologies améliorant la confidentialité (« privacy enhancing technologies »). Dans le cadre de cette étude, il a publié un nouvel article sur le calcul multipartite sécurisé (Secure multiparty computation, SMC).

Le SMC permet d’effectuer des calculs de manière distribuée, sans partie centrale, et sans que les parties concernées aient accès aux données utilisées. Pendant longtemps, le SMC a été une question purement académique, mais ces dernières années, les choses changent.

Dans son article, Kristof évoque brièvement un certain nombre de cas où le SMC est utilisé aujourd’hui dans la pratique. Il donne un aperçu de ce que le SMC pourrait signifier dans un contexte gouvernemental.

Le groupe de recherche « COSIC » de la KU Leuven (Computer Security and Industrial Cryptography), travaille lui aussi activement avec le SMC.
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Vers une intelligence artificielle plus éthique

Posté en français le 31/05/2021 par Katy Fokou sur le blog de Smals Research
Publié en néerlandais le 16/06/2021 sur le site ITdaily sous le titre : Technologie en ethiek: kunnen we AI vandaag vertrouwen?
Dans ce nouvel article, Katy revient sur le risque de partialité que peuvent présenter de nombreux modèles d’IA. Les préjugés éthiques des algorithmes d’IA peuvent conduire à des décisions erronées ou à une discrimination involontaire à l’égard de certaines catégories de personnes.

L’Union européenne a élaboré un cadre pour une « IA éthique » et la Commission européenne a publié, en avril, une proposition pour un cadre juridique fondé sur les risques en matière d’IA. Katy explique brièvement les deux initiatives. Elle poursuit en explorant les origines des préjugés dans les algorithmes d’IA et les moyens de les prévenir.

En bref, il est nécessaire d’adopter une « éthique dès la conception » si l’on veut que l’IA puisse véritablement se développer et être digne de confiance aujourd’hui et à l’avenir.
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Virtual Knowledge Graphs

Posté le 11/05/2021 par Christophe Debruyne
Dans le cadre de son étude sur les ‘Knowledge Graphs’, Christophe Debruyne a approfondi le concept de ‘Virtual Knowledge Graph‘. Les graphes de connaissance virtuels permettent d’accéder, de manière presque transparente, aux données d’une db relationnelle sous la forme d’un graphe.

Christophe étudie les limites et les performances des graphes de connaissance virtuels. Il compare deux produits (Ontop et Stardog) à une approche traditionnelle de graphe de connaissance.

Cette technologie est encore en pleine évolution mais elle offre déjà aujourd’hui la possibilité d’intégrer, dans un graphe de connaissance, des bases de données existantes avec d’autres sources.
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La jointure spatiale, la clé de l’analytique géographique

Posté le 27/04/2021 par Vandy Berten
La plupart de nos clients disposent d’informations géographiques : adresses de citoyens, d’institutions, de chantiers, etc. Ces infos ne sont pas toujours suffisamment exploitées.

Pourtant, leur potentiel est énorme pour de nombreux secteurs : prévention de la fraude, optimisation de l’affectation des inspecteurs, localisation d’entités telles que les hôpitaux, analyse d’impact en cas de fermeture / délocalisation de services, qualité des données, visualisation, statistiques, etc. Du point de vue analytique, un élément clé pour travailler avec ces données géographiques est la jointure spatiale.

Dans son article, Vandy explique le fonctionnement de la jointure spatiale et applique cette technique. Il démontre que les techniques d’analyse classiques sont insuffisantes lorsque l’on veut exploiter des données géographiques. Il passe en revue les avantages de la jointure spatiale qui permet d’enrichir une collection de données, mais aussi de mettre en évidence des erreurs ou des imprécisions.
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Eventual Consistency – un principe encore peu exploité

Posté le 12/04/2021 par Koen Vanderkimpen
L’Eventual Consistency peut jouer un rôle de taille dans l’augmentation de la disponibilité des applications et systèmes. Le principe est surtout connu pour son application dans les bases de données NOSql, leur permettant de continuer à fonctionner même lors d’une panne réseau. Elle n’est toutefois pas encore suffisamment exploitée.

Dans son article de blog, Koen Vanderkimpen explique en quoi consiste exactement l’Eventual Consistency et dans quel contexte elle est appliquée utilement.

Il propose en outre quelques exemples issus de trois secteurs différents et indique pourquoi l’Eventual Consistency peut également être utile dans les applications gouvernementales.
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Le Natural Language Processing en néerlandais

Posté le 31/03/2021 par Joachim Ganseman sur le blog de Smals Research
Publié le 22/06/2021 sur ITdaily : NLP en Nederlands: waarom wereldtalen een streepje voor hebben
Dans cet article de blog, Joachim aborde les problématiques liées au traitement du langage naturel en néerlandais. Problématiques auxquelles nous sommes hélas confrontés dans nos projets autour de l’intelligence artificielle.

Les progrès spectaculaires que nous observons en anglais ne se retrouvent pas dans les langues « mineures » comme le néerlandais. Heureusement, il existe des solutions qui permettent de contourner les problèmes. Dans un avenir proche, nous pouvons espérer des améliorations dans la reconnaissance correcte du néerlandais.
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SHACL : Contrôles logiques et de forme avec les technologies de graphes de connaissances

Posté le 18/03/2021 par Christophe Debruyne
SHACL permet de contrôler et de valider des données indépendamment du code de programmation ou du système de base de données sous-jacent. Il s’agit d’une évolution récente dans le domaine des graphes de connaissances. Des outils sont déjà disponibles.

Dans cet article, Christophe décrit SHACL et propose quelques exemples qui illustrent comment l’utiliser pour valider des données. Il aborde également les possibilités d’application de cette technologie, notamment dans le domaine de la gestion et de la qualité des données.
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L’intelligence artificielle dans le secteur public

Posté en français le 25/02/2021 par Katy Fokou sur le blog de Smals Research
Depuis quelques années, l’intelligence artificielle (IA) suscite un énorme engouement. Cependant, malgré les avantages évidents qu’elle peut apporter pour le fonctionnement des services publics et pour les citoyens, elle est mieux implantée dans le secteur privé que dans le public.
Publié en néerlandais le 30/03/2021 sur le site ITdaily sous le titre :
Is artificiële intelligentie de toekomst voor onze overheidssector?

Dans son article, Katy Fokou explique l’importance de l’IA pour le secteur public. Elle évoque les applications possibles et précise les points d’attention.
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Le web scraping : utile pour l’eGov ?

Posté le 26/01/2021 par Vandy Berten
Le web scraping, parfois appelé web crawling ou web harvesting, reprend toutes les techniques d’extraction de contenu sur des sites web. Il a recours à différents outils : scripts, programmes, plugins… Le but ? Utiliser le contenu extrait dans un autre contexte.
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Differential Privacy

Posté le 12/01/2021 par Christophe Debruyne
Le Differential Privacy (DP) est une méthode qui consiste à injecter un bruit (notion mathématique) spécifique dans des données ou dans une réponse à une requête. Le but est d’empêcher que l’on puisse savoir si les données d’une personne spécifique sont présentes. Le DP permet ainsi de préserver la vie privée.

Malgré l’introduction du bruit, les propriétés statistiques des données d’origine sont, en gros, préservées. Bien que complexe, le DP peut être intéressant pour le partage de données statistiques ou même, pour la Business Intelligence (BI). Cet article explique le concept de DP. Il cite un certain nombre d’applications. Il est illustré par un exemple qui utilise un outil injectant le DP dans des requêtes SQL.
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Data Quality : “Anomalies & Transactions Management System”; prototype & work in progress

Posté le 08/12/2020 par Isabelle Boydens
En 2019, Smals Research annonçait le lancement d’un proof of concept relatif à la mise en place d’un service générique d’ATMS (Anomalies & Transactions Management System). Les auteurs du présent article rappellent les principales motivations en termes de qualité des données et de retour sur investissement.

Ils précisent les spécifications fonctionnelles. Ils illustrent leurs propos sur la base de use cases. Ils évoquent également les avancées sur le plan technique, de même que les perspectives de développement ultérieur.

Cet article est une contribution collective d’Isabelle Boydens (Data Quality Expert chez Smals Research), de Gani Hamiti (Data Quality Analyst chez Smals, Databases Team) et de Rudy Van Eeckhout (Databases R&D chez Smals, Databases Team).
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* Ces articles sont des contributions personnelles de leurs auteurs. Ils ont été écrits en leur nom propre et ne prennent pas position au nom de Smals.

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