Perspectives précieuses pour allier protection des données et innovation industrielle, ouvrant la voie à une gestion plus sûre et efficace des informations sensibles.
"Dans un environnement industriel toujours plus connecté, les données jouent un rôle clé dans l'optimisation des processus et des performances. Toutefois, le partage et l’utilisation de ces données expose de nouveaux enjeux, notamment celui de leur protection. La nécessité de préserver la confidentialité tout en permettant leur exploitation pousse à explorer des techniques de désensibilisation. L’anonymisation regroupe un ensemble de méthodes visant à altérer les données afin de rendre impossible l’identification des individus, tout en conservant un haut niveau d’utilité.
Dans le cadre des données industrielles, elle peut être envisagée comme une stratégie de protection, adaptée aux défis spécifiques de ce secteur. Ce livre blanc présente les résultats de travaux explorant les perspectives de désensibilisation des données industrielles. Ces recherches se concentrent sur des données collectées par des capteurs, mises à disposition par un membre du programme Confiance.ai pour l’entraînement de modèles de détection d’anomalies. En plus de cette approche de désensibilisation, une attention particulière est portée à l’anonymisation des séries temporelles, un type de données largement présent dans les environnements industriels."
