Entraînez vos modèles de Machine Learning sans compromettre la confidentialité

Le problème :

L'utilisation des données de production pour entraîner les modèles ML met en danger les données des clients

L’apprentissage automatique repose sur les données et tout modèle d’apprentissage automatique est seulement aussi bon que les données sur lesquelles il est entraîné, d’où le besoin vorace de données de production.

Malheureusement, l’utilisation de données de production pour entraîner des chatbots ou d’autres projets de ML est mal vue par les régulateurs de la protection des données, car elle peut finir par exposer les Informations Personnellement Identifiables (IPI) des utilisateurs à un large public, comme ce lovebot coréen a commencé à le faire, ou elle peut même créer des toasters meurtriers.

Private AI :

Prévenir la perte d’exactitude en aval avec la génération d'IPI synthétiques

Private AI peut générer des IPI synthétiques qui correspondent au contexte du texte environnant. Prendre des données de production et remplacer tous les DPI par des données synthétiques contextuellement pertinentes est un excellent moyen d’obtenir les données nécessaires pour entraîner vos modèles sans compromettre la confidentialité de toutes les données des utilisateurs dans ces ensembles de données.

Et c’est hautement sécurisé !

En cas de violation, il est pratiquement impossible de distinguer les IPI synthétiques des IPI réelles, de sorte que le risque d’identification de toute PIP exposée accidentellement est minime. En outre, le générateur d’IPI alimenté par le ML ne voit jamais les IPI d’origine, ce qui permet de garantir la confidentialité sans avoir recours à des calculs complexes.

 

Conçu pour les développeurs

Notre système est emballé dans un seul conteneur Docker et est déployé dans vos systèmes avec seulement quelques lignes de code afin que vous puissiez rapidement ajouter la protection de la confidentialité à votre pipeline de données. Pour en savoir plus sur l’installation, consultez notre documentation.

Private AI s’intègre de manière transparente dans votre infrastructure existante.

Pourquoi choisir Private AI ?

Une exactitude inégalée

Private AI utilise les dernières avancées en matière d’apprentissage automatique pour atteindre une exactitude remarquable dès la première utilisation. Découvrez comment nous nous situons par rapport à nos concurrents dans notre livre blanc technique

Private AI
Fournisseur majeur 2
Logiciel open source 2
Logiciel open source 1
Fournisseur majeur 1
Fournisseur majeur 3
0.80 0.90 1

Essayez-le vous-même sur vos propres données :

« De tous les produits de suppression de DPC que nous avons vus (et croyez-moi, nous les avons tous vus), Private AI est de loin la meilleur en termes d’exactitude, de types de données pouvant être supprimées et de flexibilité avec ses modèles. Après avoir effectué une comparaison, il est rapidement devenu évident pour nous que nous ne pouvions pas revenir en arrière et utiliser quelque chose comme AWS Comprehend. »

Sebastian Jimenez
Fondateur, Rilla Voice

99.5%+ Accuracy

Number quoted is the number of PII words missed as a fraction of total number of words. Computed on a 268 thousand word internal test dataset, comprising data from over 50 different sources, including web scrapes, emails and ASR transcripts.

Please contact us for a copy of the code used to compute these metrics, try it yourself here, or download our whitepaper.

Rappel

Testé sur un ensemble de données composé de données conversationnelles désordonnées contenant des informations de santé sensibles. Téléchargez notre livre blanc pour plus de détails, ainsi que nos performances en termes d’exactitude et de score F1, ou contactez-nous pour obtenir une copie du code d’évaluation.