La confidentialité différentielle (Differential Privacy) est souvent présentée comme le standard en termes de protection des données.
Chez Octopize, nous la suivons de très près mais nous ne l’intégrons pas directement au sein de notre technologie.
En effet, en pratique, elle présente des limites majeures — et qu’il existe des approches plus robustes et plus opérationnelles pour garantir la confidentialité.
Une garantie mathématique, mais incomplète
La confidentialité différentielle repose sur une définition mathématique élégante : elle vise à rendre indétectable la présence d’un individu dans un jeu de données.
Mais cette garantie, aussi rigoureuse soit-elle, ne couvre pas l’ensemble des scénarios de réidentification.
Le CEPD (Comité Européen de la Protection des Données) préconise une évaluation systématique du risque de réidentification au regard des 3 critères qu’elle a identifié pour prévenir tout risque de mauvais paramétrage lors de l’utilisation d’une méthode d’anonymisation quelle qu’elle soit.
Une méthode difficile à paramétrer et à comprendre
Le paramètre clé de cette méthode, appelé epsilon (ϵ), mesure le niveau de bruit ajouté pour masquer les individus.
Problème :
- Il est très difficile à choisir et à expliquer,
- et une mauvaise valeur peut rendre les données moins anonymes que prévu, sans que l’utilisateur ne s’en aperçoive.
Une approche puissante, oui, mais à haut risque de mauvaise implémentation.
Un compromis défavorable : confidentialité vs. utilité
En pratique, ajouter trop de bruit pour garantir la confidentialité détruit la qualité statistique des données.
Et pour préserver la qualité, certains acteurs augmentent artificiellement le paramètre ϵ, affaiblissant alors la confidentialité.
Cela créé un équilibre précaire, rarement satisfaisant.
Et un coût de calcul non négligeable
Chaque étape de confidentialité différentielle consomme beaucoup de ressources… Les temps de traitement sont plus longs, la consommation énergétique accrue, et l’empreinte technologique s’alourdit — souvent inutilement.
L’alternative Octopize : la vérification a posteriori
Plutôt que d’ajouter du bruit, nous mesurons la confidentialité réelle à la fin du processus de génération.
Notre méthode :
- quantifie le risque de réidentification sur les données synthétiques finales au regard des 3 critères du CEPD,
- évalue l’impact raisonnable de ce risque en fonction du contexte d’utilisation (AIPD)
- et reste vérifiable, mesurable et transparente.
Nous pouvons même tester a posteriori si nos jeux de données respectent les propriétés d’un jeu de données différentiellement privé — sans en subir les inconvénients.
En résumé
La confidentialité différentielle est un outil intéressant, mais pas suffisant.
Nous préférons une approche plus robuste, mesurable et compatible avec la réalité des usages.
