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URL:https://evenements.uqam.ca/evenements/soutenance-de-these-de-azogagh-so
 fiane/34074?date=2026-05-28_09-30-00
LOCATION:UQAM - En ligne (\,  )
SUMMARY:Soutenance de thèse de Sofiane Azogagh\, doctorat en informatique:
  «Apprentissage machine inconscient par chiffrement homomorphe»
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DESCRIPTION:Vous êtes cordialement invités à assister à la soutenance d
 e Azogagh Sofiane. \n\n\n \n\n\nDate et heure : Jeudi 28 mai à 9h30\n\
 n\nSur le zoom suivant : https://uqam.zoom.us/j/88391035927 \n\n\nCandi
 date : Azogagh\, Sofiane\n\nProgramme : Doctorat en informatique\, UQAM 
 \n\n\nTitre : Apprentissage machine inconscient par chiffrement homomorph
 e \n\n\nRésumé :Nos données personnelles sont partout : dans nos tél
 éphones\, nos applications\, nos recherches\, nos déplacements\, nos éc
 hanges et maintenant dans les systèmes d’intelligence artificielle. Ell
 es permettent de créer des services plus intelligents et plus personnalis
 és\, mais elles touchent aussi à ce que nous avons de plus privé.Cette 
 thèse part d’une question simple : peut-on utiliser des données sans j
 amais les voir ?Le chiffrement homomorphe permet déjà d’imaginer une p
 remière réponse : il rend possible le calcul directement sur des donnée
 s chiffrées. Un serveur peut donc effectuer un traitement sans connaître
  les informations qu’il manipule. Mais il reste un problème plus subtil
  : même si les données sont cachées\, la manière dont un programme se 
 comporte peut parfois trahir quelque chose. Par exemple\, les endroits où
  il lit\, les chemins qu’il prend ou les éléments qu’il trie peuvent
  révéler des indices.Pour répondre à cette limite\, cette thèse étud
 ie la construction d’algorithmes inconscients sur données chiffrées\, 
 c’est-à-dire des algorithmes dont le comportement observable ne dépend
  pas des entrées secrètes. Elle introduit RevoLUT\, une librairie d’op
 érations inconscientes fondée sur le chiffrement homomorphe\, permettant
  de manipuler des structures de données chiffrées à travers des accès 
 cachés\, des écritures aveugles\, des permutations\, du comptage et du t
 ri inconscient.Ces primitives sont ensuite appliquée à l’apprentissage
  automatique\, notamment aux arbres de décision\, aux k-plus proches vois
 ins et au désapprentissage\, c’est-à-dire la possibilité de faire oub
 lier une donnée à un modèle. L’objectif est de montrer qu’une autre
  forme d’intelligence artificielle est possible : une IA capable d’êt
 re utile sans exiger que nos données soient exposées.  \n\n\nJury :Qu
 entin Stiévenart\, UQÀM (Président)Gildas Avoine\, INSA Rennes (Évalua
 teur externe)Sébastien Canard\, Telecom Paris (Évaluateur externe)Marc-O
 livier Killijian\, UQÀM (Directeur)Sébastien Gambs\, UQÀM (Co-Directeur
 )\n\n\n \n\nMot-clés : doctorat en informatique\n\nPrix : Gratuit\n\n
CATEGORIES:Présentation
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