Comment les PETs changent la façon dont les données collaborent
Le monde change rapidement. Et avec la vitesse à laquelle la technologie s'améliore, les données sont devenues l'actif le plus précieux pour les entreprises. Pour croître, les PME doivent collaborer. Les Fintechs doivent recouper les listes de fraude avec les banques, et les détaillants doivent aligner les données d'inventaire avec les chaînes d'approvisionnement.
Cependant, les données sont aussi un "actif toxique". Une seule fuite suffit pour que la réputation d'une entreprise s'effondre, menant potentiellement à des amendes GDPR massives.
L'ère de l'échange de données brutes touche à sa fin. Nous entrons dans l'ère de l'Encrypted Data Collaboration, propulsée par les Privacy-Enhancing Technologies (PETs).
Le fossé des "Data-in-Use" : Pourquoi l'Encryption at Rest ne suffit pas
Dans la sécurité de l'information traditionnelle, nous nous concentrons sur trois états des données :
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Data at Rest : Protégées par le chiffrement de disque ou de base de données
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Data in Transit : Protégées par TLS ou HTTPS
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Data in use : Données actuellement traitées par le CPU et la RAM
La plupart des PME gèrent bien les deux premiers. Cependant, les "Data-in-use" constituent la lacune critique.
Pour comprendre les données, les systèmes traditionnels doivent déchiffrer les données en plaintext. Et à ce moment précis, les données sont vulnérables. Si un attaquant viole le serveur ou qu'un initié malveillant accède à la mémoire, les données brutes sont exposées. De plus, les méthodes plus anciennes comme l'anonymisation ou le masquage sont insuffisantes pour la collaboration B2B. Avec la puissance de calcul moderne, la ré-identification ou le traçage des données vers un individu spécifique est de plus en plus facile. Cela rend ces méthodes risquées pour les environnements à conformité stricte.
Selon le “2025 State of Cloud Security Report” de Fortinet, 76 % des professionnels déclarent que les pénuries de compétences en cybersécurité impactent leurs organisations. Dans cet environnement aux ressources limitées, s'appuyer sur des méthodes héritées comme l'envoi par e-mail de feuilles Excel protégées par mot de passe ou le hashing manuel n'est plus un risque calculé. C'est un passif.
Comprendre les PETs : Calculer sans voir
Les Privacy-Enhancing Technologies (PETs) résolvent le problème des "Data-in-Use" en permettant le calcul sur les données alors qu'elles restent chiffrées. Considérez cela comme un modèle "Black Box". Imaginez que vous devez calculer le salaire moyen de dix partenaires, mais personne ne veut révéler son salaire spécifique au groupe.
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Input : Chaque partenaire envoie un paramètre chiffré dans un environnement de calcul sécurisé.
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Process : Le système effectue les mathématiques sur les valeurs chiffrées sans jamais les déchiffrer.
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Output : Le résultat est un Insight (par exemple, "La moyenne est X"), pas des Raw Data.
Techniquement, cela isole la logique de calcul de l'infrastructure, extrayant de la valeur sans exposer le payload. Chez AIDATACY, nous définissons cette architecture comme la Sovereign Collaboration. Cela permet aux PME de passer d'un modèle de sécurité "trust-based" à une norme "math-based", où les organisations conservent la garde absolue de leurs informations.
Analyse sécurisée de données chiffrées sans exposition des données brutes.
Applications concrètes pour les PME
Les PETs ne sont pas un luxe d'entreprise. En fait, les PETs sont une nécessité pratique pour les petites et moyennes entreprises qui veulent être compétitives sur un marché piloté par les données sans aucun faux pas de conformité.
Scénario A : Détection de fraude financière Deux petites entreprises Fintech veulent vérifier si un demandeur de prêt à un historique de créances irrécouvrables auprès de l'autre.
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The Old Way : Échanger des listes de mauvais débiteurs. Cela conduit à un risque élevé de fuite de données financières sensibles des clients.
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The PETs Way : Le Système A interroge le Système B : "Cet ID haché a-t-il une créance irrécouvrable ?" Le Système B répond "Oui" ou "Non". Aucune liste de clients n'est jamais échangée.
Scénario B : Optimisation marketing Une Marque et un Détaillant veulent mesurer l'efficacité publicitaire.
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The PETs Way : Ils exécutent un algorithme d'intersection sur des datasets chiffrés pour calculer le Conversion Rate. La Marque obtient les métriques de performance, mais elle ne voit jamais les données CRM du Détaillant.
Dans toutes ces situations, les PETs peuvent sécuriser une collaboration qui construit une "Trustless Trust". Les entreprises n'ont pas besoin de faire aveuglément confiance à la sécurité de leur partenaire pour travailler avec eux.
Flux de collaboration B2B Trustless permettant la validation des données inter-organisationnelles sans exposer les bases de données clients sensibles.
L'impératif de conformité : RGPD & l'Économie de la confiance
Sur le marché de l'UE, où le RGPD et le Data Act fixent les normes les plus strictes au monde, les PETs font passer la sécurité d'un coût défensif à un avantage concurrentiel.
En appliquant techniquement la confidentialité, les PETs neutralisent le risque Schrems II d'invalidation des Data Processing Agreements (DPAs) transfrontaliers et protègent les entreprises contre des amendes existentielles allant jusqu'à 4 % du chiffre d'affaires annuel mondial pour manquement à la conformité.
Au lieu d'éviter le partage de données pour rester en sécurité, les PETs permettent le "Secure Sharing by Design". Cette approche garantit que les flux de renseignements inter-organisationnels restent conformes par défaut, réduisant considérablement les frais généraux juridiques des accords de transfert de données traditionnels.
De plus, lors de présentations à de plus grandes entreprises, la capacité de prouver que "Nous pouvons analyser vos données sans jamais les 'voir'" est un Unique Selling Point (USP) puissant. Cela aide les PME à contourner des audits de sécurité complexes.
L'approche AIDATACY : Infrastructure pour l'intégrité des Data-in-Use
La technologie ne crée de la valeur que lorsqu'elle soutient une stratégie de données claire. AIDATACY applique un modèle de gouvernance des données zero-knowledge où les technologies d'amélioration de la confidentialité sont traitées comme une norme opérationnelle, et non comme une option facultative.
L'approche donne la priorité à la souveraineté des données en maintenant les données brutes entièrement contenues dans leur environnement d'origine. La collaboration est rendue possible en exposant uniquement les résultats mathématiques, et non les fichiers sous-jacents. En conséquence, la confidentialité est appliquée au niveau analytique, le calcul chiffré garantissant que les data-in-use restent accessibles aux algorithmes tout en étant opaques pour les humains.
De la "Data Protection" au "Data Empowerment"
Extraire de la valeur ne devrait pas signifier sacrifier la confidentialité. Le marché moderne a besoin de calculer sur les données, pas de les posséder.
La sécurité ne doit pas être un obstacle à la croissance de l'entreprise. L'avenir appartient aux organisations capables de briser les silos de données pour collaborer tout en respectant rigoureusement les engagements de confidentialité.
Cessez d'exposer vos données brutes. Découvrez comment les PETs garantissent une analyse de données sécurisée et conforme, transformant le RGPD en un véritable levier de compétitivité. Contactez-nous ici.