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Apple adopte une nouvelle approche pour former ses modèles d’IA, qui évite de collecter ou de copier le contenu des utilisateurs à partir d’iPhones ou de Mac.
Selon un article de blog récent , l’entreprise prévoit de continuer à s’appuyer sur des données synthétiques (données construites utilisées pour imiter le comportement des utilisateurs) et sur la confidentialité différentielle pour améliorer des fonctionnalités telles que les résumés d’e-mails, sans avoir accès aux e-mails ou messages personnels.
Pour les utilisateurs qui adhèrent au programme Device Analytics d’Apple, les modèles d’IA de l’entreprise comparent les messages synthétiques de type e-mail à un petit échantillon de contenu d’un utilisateur réel stocké localement sur l’appareil. L’appareil identifie ensuite les messages synthétiques les plus proches de son échantillon d’utilisateurs et renvoie à Apple des informations sur la correspondance sélectionnée. Aucune donnée utilisateur réelle ne quitte l’appareil, et Apple affirme ne recevoir que des informations agrégées.
Cette technique permettra à Apple d’améliorer ses modèles pour les tâches de génération de texte plus longues sans collecter de contenu utilisateur réel. Il s’agit d’une extension de l’utilisation de longue date de la confidentialité différentielle par l’entreprise, qui introduit des données aléatoires dans des ensembles de données plus vastes afin de protéger les identités individuelles. Apple utilise cette méthode depuis 2016 pour comprendre les habitudes d’utilisation, conformément à ses politiques de protection des données.
L’entreprise utilise déjà la confidentialité différentielle pour améliorer des fonctionnalités comme Genmoji, qui collecte des tendances générales sur les messages les plus populaires sans les associer à un utilisateur ou un appareil spécifique. Dans les prochaines versions, Apple prévoit d’appliquer des méthodes similaires à d’autres fonctionnalités d’Apple Intelligence, notamment Image Playground, Image Wand, Memories Creation et Writing Tools.
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