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Bonjour

Yves-Alexandre de Montjoye

Using Data while Protecting Privacy in the Digital Era

Biographie


Yves-Alexandre de Montjoye est professeur associé à l'Imperial College de Londres. Il est actuellement conseiller spécial sur l'IA et la protection des données auprès du commissaire européen à la justice Reynders et expert nommé par le Parlement auprès de l'Agence belge de protection des données (APD-GBA). En 2018-2019, il a été conseiller spécial du commissaire européen à la concurrence Vestager, co-auteur du rapport sur la politique de la concurrence pour l'ère numérique. Ses recherches ont été publiées dans Science and Nature Communications et ont bénéficié d'une large couverture médiatique (BBC, CNN, New York Times, Wall Street Journal, Harvard Business Review, etc.). Ses travaux sur les lacunes de l'anonymisation ont été publiés dans des rapports du Forum économique mondial, de la FTC, de la Commission européenne et de l'OCDE. Yves-Alexandre a travaillé pour le Boston Consulting Group et a agi en tant qu'expert à la fois pour la Fondation Bill et Melinda Gates et les Nations Unies. Il a obtenu son doctorat du MIT en 2015 et a obtenu, sur une période de 6 ans, un M.Sc. de l'UCLouvain en Mathématiques Appliquées, un M.Sc. (Centralien) de Centrale Paris, un M.Sc. de KULeuven en génie mathématique ainsi que son B.Sc. en ingénierie de l'UCLouvain.

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Nous vivons à une époque où les informations sur la plupart de nos mouvements et actions sont collectées et stockées en temps réel. La disponibilité de données à grande échelle sur les téléphones portables, les cartes de crédit, l'historique de navigation, etc. augmente considérablement notre capacité à comprendre et potentiellement affecter le comportement des individus et des collectifs.

 

L'utilisation de ces données, cependant, soulève des problèmes légitimes de confidentialité. Dans cette conférence, je discuterai de la manière dont les mécanismes traditionnels de protection des données ne parviennent pas à protéger la vie privée des personnes à l'ère des mégadonnées. Plus précisément, je montrerai comment la simple absence d'identifiants évidents tels que le nom ou le numéro de téléphone ou l'ajout de bruit ne suffisent pas à empêcher la ré-identification et comment des informations sensibles peuvent souvent être déduites de données apparemment inoffensives. Je conclurai ensuite en discutant de certaines des utilisations socialement positives des mégadonnées et des solutions que nous développons à l'Imperial College pour permettre l'utilisation de données comportementales à grande échelle tout en offrant de solides garanties de confidentialité aux individus.