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Conférence | Protéger la confidentialité des renseignements personnels à l’aide de la statistique

Formatrice : Anne-Sophie Charest, professeur agrégée, Département de mathématiques et statistiques, Université Laval

Date :  20 novembre 2025 de 9h30 à 11h

Lieu : À distance

Prix : 150$ (non-membres); 75$ (membres)

Limite : Pas de limite

 

Description :

Que ce soit avec des organisations gouvernementales, avec une entreprise nous offrant un service ou encore dans le cadre de recherches scientifiques, nous partageons tous les jours de multiples renseignements personnels. Quels sont les risques de divulgation associés à ces partages? Comment les organisations s’assurent-elles de protéger nos renseignements?

 

Nous vous proposons ici un survol des méthodes statistiques utilisées pour la protection de la confidentialité. Nous aborderons en particulier la confidentialité différentielle, une mesure formelle de confidentialité proposée il y a une quinzaine d’années et maintenant utilisée par plusieurs géants du web et certaines agences statistiques.
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Jeudi 20 novembre 2025
09h30 - 11h00 (GMT -4)
Date d'échéance des inscriptions : 20 novembre
L'événement est organisé en ligne

  • 150,00 $CA hors taxes Non-membres

  • 75,00 $CA hors taxes Membres réguliers

  • 37,50 $CA hors taxes Membres retraités et membres étudiants ou nouvellement diplômés

S'inscrire
Intervenants
Anne-Sophie Charest
Professeure agrégée en statistique au Département de mathématiques et de statistique
Université Laval

Anne-Sophie Charest est professeure agrégée en statistique au Département de mathématiques et de statistique de l’Université Laval. Elle est titulaire d’un baccalauréat Honours in Probability and Statistics de l’université McGill, à Montréal, ainsi que d’une maîtrise et d’un doctorat en statistique de l’université Carnegie Mellon, à Pittsburgh.

Elle travaille sur la protection de la confidentialité de données statistiques, en particulier en contexte d’enquête ou de recensement sur une population. Elle s’intéresse particulièrement à la génération et à l’analyse de jeux de données synthétiques ainsi qu’à la mesure du risque de divulgation, notamment par le biais de la confidentialité différentielle. Elle est membre du Centre de Recherche en Données Massives de l’Université Laval, de l’Institut Intelligence et Données et de l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique.

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