Privacy-Enhancing Technologies et machine learning

Abstract

Cet article examine les principales technologies de préservation de la vie privée (PETs) appliquées au machine learning – anonymisation, pseudonymisation, confidentialié différentielle, apprentissage fédéré, chiffrement homomorphe – et évalue leur impact sur la protection des données. En croisant approche technique et analyse juridique, il montre comment ces outils peuvent soutenir la conformité à la LPD et au RGPD, notamment via le principe de protection des données dès la conception. S’il reste difficile de donner des réponses tranchées de lege lata, l’étude met en lumière des solutions concrètes à la disposition des responsables de traitement, tout en soulevant les débats à mener pour encadrer juridiquement le développement de l’IA. DOI: 10.3256/978-3-03929-084-0_02Der Beitrag untersucht die wichtigsten Datenschutztechnologien (Privacy-Enhancing Technologies, PETs) im Bereich des maschinellen Lernens – Anonymisierung, Pseudonymisierung, differenzielle Privatsphäre, föderiertes Lernen und homomorphe Verschlüsselung – und bewertet deren Einfluss auf den Datenschutz. Durch die Verbindung technischer und juristischer Perspektiven wird gezeigt, wie diese Werkzeuge zur Einhaltung des DSG und der DSGVO beitragen können, insbesondere im Sinne des Prinzips des Datenschutzes durch Technikgestaltung. Auch wenn klare de lege lata-Antworten schwer zu fassen sind, hebt die Studie konkrete Lösungen für Verantwortliche hervor und wirft zugleich grundlegende Fragen zur rechtlichen Regulierung der KI-Entwicklung auf. DOI: 10.3256/978-3-03929-084-0_02Abstract This article examines the main privacy-enhancing technologies (PETs) applied to machine learning – anonymisation, pseudonymisation, differential privacy, federated learning, and homomorphic encryption – and assesses their impact on data protection. By combining a technical approach with legal analysis, it shows how these tools can support compliance with the Swiss DPA and the GDPR, particularly through the principle of data protection by design. While it remains difficult to provide definitive answers de lege lata, the study highlights concrete solutions available to data controllers, while also raising key debates on the legal framework needed to govern the development of AI.   DOI: 10.3256/978-3-03929-084-0_0