Résilience et confidentialité de l’IA et de l’IA distribuée
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Crédits : Thomas Crabot
Lors des TransNurémiques de Rennes du 2 au 6 Février 2026, le projet IPoP a réalisé un atelier sur la résilience et confidentialité de l’IA et de l’IA distribuée
Cet atelier organisé dans le cadre des Trans Numérique de Rennes (du 2 au 5 Février 2026) traîte de la résilience et la confidentialité de l’IA et de l’IA distribué au travers le regard de trois projets de trois PEPR différents, le projet IPoP (Interdisciplinary Project on Privacy) du PEPR Cybersécurité, le projet SSF-ML-DH (Safe, Secure, and Fair Machine Learning in Heathcare) du PEPR Santé Numérique, et le projet REDEEM du PEPR IA. Ce regard croisé vise à couvrir plus largement le problème de l’IA de confiance et identifier des synergies.
Retrouvez le programme de l’atelier :
Session 1 [10:45 – 12:45] – Dortoirs
- 10:45 — 10:55 : Présentation des projets IPoP, SSF-ML-DH et REDEEM
- 10:55 — 11:15 : Understanding the bias induced by Local Differential Privacy (Jean Dufraiche)
- 11:15 — 11:45 : Privacy preserving Federated learning with Byzantine aggregators and asynchronous communications (Mathieu Gestin)
- 11:45 — 12:05 : Generalized Leverage Score for Scalable Assessment of Privacy Vulnerability (Valentin Dorseuil)
- 12:05 — 12:25 : DecLearn – Python package for private decentralized learning – (Marc Tommasi)
- 12:25 — 12:45 : Paname – Privacy Auditing of AI Models (Aurélien Bellet et Antoine Boutet)
Session 2 [14:00 – 17:45] – Dortoirs
17:30 — 17:45 : Conclusion
14:00 — 14:30 : Three Flavors of Privacy Auditing (Aurélien Bellet)
14:30 — 15:00 : PriviRec: Confidential and Decentralized Graph Filtering for Recommender Systems (Mohamed Maouche)
15:00 — 15:30 : Unified Privacy Guarantees for Decentralized Learning via Matrix Factorization (Dimitri Lereverend)
15:30 — 16:00 : Pause
16:00 — 16:30 : Dropout-Robust Mechanisms for Differentially Private and Fully Decentralized Mean Estimation (César Sabater)
16:30 — 17:00 : Certified Per-Instance Unlearning Using Individual Sensitivity Bounds (Hanna Benarroch)
17:00 — 17:30 : On Scalable Confidential and Byzantine Robust Decentralized Learning (Ousmane Touat)
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