Anastasiia Koloskova (EPFL 2026)
Une grande partie des données les plus précieuses pour la société — notamment les dossiers médicaux, les transactions financières et les observations environnementales — sont trop sensibles ou trop dispersées pour être regroupées en un seul endroit. Cette situation limite l’utilisation des méthodes modernes d’intelligence artificielle, qui ont pourtant permis des avancées majeures dans de nombreux domaines.
Ce projet entend répondre à cet enjeu en réunissant trois objectifs essentiels : préserver la confidentialité des données, permettre la collaboration d’un grand nombre de participants et entraîner des modèles d’intelligence artificielle de manière précise et efficace.
Grâce au développement d’algorithmes adaptés aux environnements disposant de ressources limitées et soumis à de fortes exigences de confidentialité, les hôpitaux, les universités et les institutions de plus petite taille pourront bénéficier des avancées de l’intelligence artificielle, sans devoir centraliser leurs données sensibles ni recourir à des infrastructures informatiques de très grande ampleur.
À terme, ce projet contribuera à rendre l’intelligence artificielle plus fiable, plus durable et accessible au plus grand nombre.