Le MIT peut sécuriser une IA basée sur un « cloud » sans la ralentir

Il est important de sécuriser les systèmes avec une IA basée sur cloud, surtout lorsque ça touche à des données sensibles comme des photos ou des enregistrements médicaux. Pour l’instant, ce genre de systèmes n’a pas été très pratique, chiffrer les données peut les rendre difficiles à lire par les machines et si terriblement les ralentir qu’elles deviennent en virtuellement inutilisables. Le MIT a fort heureusement trouvé une probable solution à cela, en la forme de GAZELLE, une technologie qui promet de chiffrer correctement les données et les rendre plus lisibles par les systèmes afin de ne pas provoquer de terribles ralentissements. La base étant de combiner deux techniques déjà existantes mais d’éviter les goulots d’étranglements habituels.

Dans les faits, l’approche actuelle, si elle est appliquée à la totalité du système, est beaucoup trop intense. Et c’est pourquoi le MIT utilise une méthode de cryptage homomorphique ( qui prend et produit des données cryptées ) pour les niveaux de calcul les plus exigeants avant de les renvoyer à l’utilisateur. L’inconvénient de la méthode homomorphique est qu’elle doit produire beaucoup de « bruit », qui sont des réponses dites non-pertinentes proposées par le système d’interrogation de la base de données, c’est pourquoi elle ne peut traiter qu’un seul niveau de calcul à la fois avant de renvoyer les informations. En bref, le MIT divise la charge de traitement des données sur le flux de données, de l’utilisateur vers l’IA, qui fonctionne le mieux. Les résultats de la méthode multiplie les performances par 30 fois, ce qui est énorme et est une grande avancée technologique.