Cette dernière porte sur le machine learning , une discipline où la confidentialité différentielle est source d'applications prometteuses . Énigme n°4 : Machine learning En 2014 , Matthew Fredrikson et son équipe de l'université du Wisconsin travaillaient sur le dosage de la warfarine , un anticoagulant utilisé pour traiter les thromboses et les embolies pulmonaires . À l'aide d'une base de données publique reliant les résultats de dosages de warfarine à certains marqueurs génétiques , ils ont développé grâce au machine learning un modèle capable de prédire les dosages nécessaires dans telle ou telle situation . Le modèle est ensuite testé avec des patients virtuels , qu'elle traite de fait aussi bien que ce qui se passe à l'hôpital . Néanmoins , les dossiers médicaux de ces malades imaginaires pouvaient en l'état être lus comme des livres ouverts , et les chercheurs ont décidé que mettre de la differential privacy ne ferait pas de mal sur des informations aussi sensibles ( c'était en fait là le but de leur étude ) . Que se passe-t-il si on rajoute de la DP ? Indice : c'est directement lié à la manière dont la confidentialité différentielle fonctionne , et c'est comment dire CC Alex Dodd Le modèle se met à tuer ses patients . Enfin , quelques-uns . Tout comme le principe d'incertitude de Heisenberg ne permet de connaître correctement que la position ou la vitesse d'une particule en même temps , la confidentialité et la précision ne vont pas de concert : . soit le modèle reçoit les informations nécessaires pour traiter correctement ses patients , mais il fait alors fuiter beaucoup d'informations sensibles ; . soit le « budget » de confidentialité est beaucoup plus exigeant - et le modèle , aveuglé , donne à ses patients des dosages complètement inadaptés . En rouge , la mortalité relative ; et en bleu , le risque de voir des données personnelles compromises . Les tirets correspondent à une situation sans confidentialité . Dans le monde réel , la DP n'est jamais parfaite .