Proposer des services personnalisés via un modèle de Machine Learning à partir de données anonymes
Les équipes de Pôle Emploi collectent beaucoup de données : structurées, non structurées, séries temporelles etc. Pôle Emploi a besoin d'utiliser certaines de ces données pour fournir des services personnalisés tout en étant conformes aux règles européennes.
Le but ? Utiliser des données anonymisées pour alimenter modèle de Machine Learning. Éviter de solliciter un nouveau consentement en assurant la conformité réglementaire. Éviter des fuites de données sensibles.
Retrouvez le témoignage de Laurent Guinard, responsable du département Agence Data Service & Usine IA chez Pôle emploi (2min).
En tant qu'utilisateur de notre méthode d'anonymisation des données personnelles, découvrez :