Chiffrement homomorphe pour l'inference

Définition

Le chiffrement homomorphe pour l'inference est une technique cryptographique permettant d'effectuer des calculs, notamment l'inference d'un modele d'intelligence artificielle, directement sur des donnees chiffrees, sans jamais les dechiffrer. Le resultat obtenu, une fois dechiffre par le detenteur de la cle, est identique a celui qui aurait ete obtenu en effectuant le meme calcul sur les donnees en clair. Cette propriete permet a un utilisateur d'envoyer une donnee sensible, chiffree, a un service d'inference tiers, par exemple un fournisseur cloud d'IA, sans que ce dernier n'ait jamais acces au contenu en clair de la donnee ni au resultat de la prediction. On distingue le chiffrement homomorphe partiellement homomorphe, ne supportant qu'un seul type d'operation, du chiffrement completement homomorphe, ou FHE, capable de supporter un nombre illimite d'additions et de multiplications, theorise par Craig Gentry en 2009. Le principal frein a l'adoption du chiffrement completement homomorphe pour l'inference reste son cout de calcul, plusieurs ordres de grandeur superieur a un calcul en clair, ce qui limite aujourd'hui son usage aux modeles de taille reduite ou aux cas d'usage a tres forte exigence de confidentialite, comme l'inference sur des donnees medicales ou biometriques. Des bibliotheques comme Microsoft SEAL ou IBM HELayers visent a rendre cette technologie plus accessible aux equipes de machine learning.