Vie privéevignette|droite|Dessin de Cham dans Le Charivari en 1868 : « Le portrait de ma femme que vous envoyez à l’Exposition ? Vous lui avez mis un grain de beauté sous le bras gauche, c’est de la vie privée. Je vous fais un procès ». La vie privée (du latin privatus, « séparé de, privé de ») est la capacité, pour une personne ou pour un groupe de personnes, de s'isoler afin de protéger son bien-être. Les limites de la vie privée ainsi que ce qui est considéré comme privé diffèrent selon les groupes, les cultures et les individus, selon les coutumes et les traditions bien qu'il existe toujours un certain tronc commun.
Apprentissage automatiqueL'apprentissage automatique (en anglais : machine learning, « apprentissage machine »), apprentissage artificiel ou apprentissage statistique est un champ d'étude de l'intelligence artificielle qui se fonde sur des approches mathématiques et statistiques pour donner aux ordinateurs la capacité d'« apprendre » à partir de données, c'est-à-dire d'améliorer leurs performances à résoudre des tâches sans être explicitement programmés pour chacune. Plus largement, il concerne la conception, l'analyse, l'optimisation, le développement et l'implémentation de telles méthodes.
Privacy lawPrivacy law is the body of law that deals with the regulating, storing, and using of personally identifiable information, personal healthcare information, and financial information of individuals, which can be collected by governments, public or private organisations, or other individuals. It also applies in the commercial sector to things like trade secrets and the liability that directors, officers, and employees have when handing sensitive information.
Droit au respect de la vie privéedroite|vignette| Le respect de la vie privée peut être limitée par la surveillance – dans ce cas par la vidéosurveillance. Le droit à la vie privée est un élément juridique qui vise à protéger le respect de la vie privée des individus. Plus de 150 constitutions nationales mentionnent le droit à la vie privée. Le , l'assemblée générale des Nations Unies adopte la Déclaration universelle des droits de l'homme (DUDH) rédigée à l'origine pour garantir les droits individuels de chacun, en tout lieu.
Technologies améliorant la confidentialitéLes technologies améliorant la confidentialité ou technologies d’amélioration de la confidentialité (TAC ou PET, de l’anglais privacy-enhancing technologies) sont des méthodes de protection des données. Les TAC permettent aux utilisateurs en ligne de protéger la confidentialité de leurs informations personnelles identifiables (IPI) fournies et traitées par des services ou des applications. Les TAC utilisent des techniques pour minimiser la possession de données personnelles sans perdre la fonctionnalité d'un système d'information.
Protection de la vie privée dès la conceptionLa protection de la vie privée dès la conception, privacy by design en anglais, est une approche de l’ingénierie des systèmes qui prend en compte la vie privée tout au long du processus. Ce concept est un exemple de la (approche qui intègre les valeurs de l’humain dans tout le processus de la conception de la technologie).
Client-serveurLe protocole ou environnement client–serveur désigne un mode de transmission d'information (souvent à travers un réseau) entre plusieurs programmes ou processus : l'un, qualifié de client, envoie des requêtes ; l'autre, qualifié de serveur, attend les requêtes des clients et y répond. Le serveur offre ici un service au client. Par extension, le client désigne souvent l'ordinateur sur lequel est exécuté le logiciel client, et le serveur, l'ordinateur sur lequel est exécuté le logiciel serveur.
Privacy engineeringPrivacy engineering is an emerging field of engineering which aims to provide methodologies, tools, and techniques to ensure systems provide acceptable levels of privacy. In the US, an acceptable level of privacy is defined in terms of compliance to the functional and non-functional requirements set out through a privacy policy, which is a contractual artifact displaying the data controlling entities compliance to legislation such as Fair Information Practices, health record security regulation and other privacy laws.
Utilité (économie)En économie, l'utilité est une qualité d'un objet par laquelle est possible une mesure relative au bien-être ou de la satisfaction présente par la consommation, ou le profit trouvable d'un bien ou d'un nombre de services. Elle est liée mais distincte au besoin d'un consommateur. Ce concept est utilisé dans les fonctions d'utilité, fonctions d'utilité sociale, optimum au sens de Wilfredo Pareto, boîtes d'Edgeworth. C'est un concept central de l'économie du bien-être. À l'origine, la notion d'utilité est essentiellement liée à la prise de risque.
Vie privée et informatiqueAvec l'apparition de l'informatique et l'accessibilité à internet, les problèmes de la confidentialité des données personnelles des usagers sont devenus un véritable enjeu. Si le stockage des données de navigation a été considérée comme un progrès (Big data), il s'est aussi accompagné d'inquiétudes sur la protection de la vie privée, à travers la gestion opaque de ces informations, avec la possibilité pour quiconque d'y avoir un accès non contrôlé. En littérature on parle de Big Brother pour "qualifier [...
Jeux d'entrainement, de validation et de testEn apprentissage automatique, une tâche courante est l'étude et la construction d'algorithmes qui peuvent apprendre et faire des prédictions sur les données. De tels algorithmes fonctionnent en faisant des prédictions ou des décisions basées sur les données, en construisant un modèle mathématique à partir des données d'entrée. Ces données d'entrée utilisées pour construire le modèle sont généralement divisées en plusieurs jeux de données .
Apprentissage superviséL'apprentissage supervisé (supervised learning en anglais) est une tâche d'apprentissage automatique consistant à apprendre une fonction de prédiction à partir d'exemples annotés, au contraire de l'apprentissage non supervisé. On distingue les problèmes de régression des problèmes de classement. Ainsi, on considère que les problèmes de prédiction d'une variable quantitative sont des problèmes de régression tandis que les problèmes de prédiction d'une variable qualitative sont des problèmes de classification.
Algorithme d'apprentissage incrémentalEn informatique, un algorithme d'apprentissage incrémental ou incrémentiel est un algorithme d'apprentissage qui a la particularité d'être online, c'est-à-dire qui apprend à partir de données reçues au fur et à mesure du temps. À chaque incrément il reçoit des données d'entrées et un résultat, l'algorithme calcule alors une amélioration du calcul fait pour prédire le résultat à partir des données d'entrées.
Utilité marginaleL'utilité marginale est un concept économique. Elle désigne l'utilité qu'un agent économique tire de la consommation d'une quantité supplémentaire d'un bien. Le raisonnement est dit à la marge parce que l'utilité marginale consiste en l'utilité par unité supplémentaire consommée. Comme l'a observé l'ingénieur Dupuit dès 1844, l'utilité marginale décroît marginalement, ce qui signifie qu'il arrive un moment où une unité supplémentaire de consommation d'un bien apporte moins d'utilité ou de plaisir que la consommation de l'unité précédente.
Serveur informatiquethumb|Des serveurs empilés. Un serveur informatique est un dispositif informatique (matériel et logiciel) qui offre des services à un ou plusieurs clients (parfois des milliers). Les services les plus courants sont : l'accès aux informations du World Wide Web ; le courrier électronique ; le partage de périphériques (imprimantes, disque durs) ; le commerce électronique ; le stockage en base de données ; la gestion de l'authentification et du contrôle d'accès ; le jeu et la mise à disposition de logiciels applicatifs.
Dilemme biais-varianceEn statistique et en apprentissage automatique, le dilemme (ou compromis) biais–variance est le problème de minimiser simultanément deux sources d'erreurs qui empêchent les algorithmes d'apprentissage supervisé de généraliser au-delà de leur échantillon d'apprentissage : Le biais est l'erreur provenant d’hypothèses erronées dans l'algorithme d'apprentissage. Un biais élevé peut être lié à un algorithme qui manque de relations pertinentes entre les données en entrée et les sorties prévues (sous-apprentissage).
Rule-based machine learningRule-based machine learning (RBML) is a term in computer science intended to encompass any machine learning method that identifies, learns, or evolves 'rules' to store, manipulate or apply. The defining characteristic of a rule-based machine learner is the identification and utilization of a set of relational rules that collectively represent the knowledge captured by the system. This is in contrast to other machine learners that commonly identify a singular model that can be universally applied to any instance in order to make a prediction.
Violation de donnéesUne fuite de données consiste en la copie, la transmission, la visualisation, le vol ou l'utilisation d'informations confidentielles, sensibles ou protégées par une personne non autorisée. Les fuites de données impliquent souvent des informations financières telles que des numéros de carte de crédit ou des informations bancaires, les renseignements médicaux personnels (DMP), les informations personnelles identifiables (PII), les secrets commerciaux de sociétés ou de la propriété intellectuelle.
Algorithme du gradient stochastiqueL'algorithme du gradient stochastique est une méthode de descente de gradient (itérative) utilisée pour la minimisation d'une fonction objectif qui est écrite comme une somme de fonctions différentiables. À la fois l'estimation statistique et l'apprentissage automatique s'intéressent au problème de la minimisation d'une fonction objectif qui a la forme d'une somme : où le paramètre qui minimise doit être estimé. Chacune des fonctions est généralement associée avec la -ème observation de l'ensemble des données (utilisées pour l'apprentissage).
Algorithme du gradientLalgorithme du gradient, aussi appelé algorithme de descente de gradient, désigne un algorithme d'optimisation différentiable. Il est par conséquent destiné à minimiser une fonction réelle différentiable définie sur un espace euclidien (par exemple, , l'espace des n-uplets de nombres réels, muni d'un produit scalaire) ou, plus généralement, sur un espace hilbertien. L'algorithme est itératif et procède donc par améliorations successives. Au point courant, un déplacement est effectué dans la direction opposée au gradient, de manière à faire décroître la fonction.
