Par: Justine Brooks
5 Mar, 2026
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05 mars 2026
Comment Mi Jung Park révolutionne la protection des renseignements médicaux
Mettre l’IA au service de la santé sans compromettre la confidentialité des données : voilà l’un des plus grands défis de l’apprentissage automatique moderne. Ce défi, la titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR à l’Amii Mi Jung Park s’emploie à le relever en développant des moyens sûrs d’exploiter les données de santé afin d’améliorer la prise en charge des patientes et patients.
Bien que la mise en commun des données médicales favorise l’optimisation, l’efficacité et la réduction des coûts, les méthodes employées pour en assurer la confidentialité comportent souvent des lacunes. Mme Park met à profit la confidentialité différentielle, une méthode qui permet de recueillir des données tout en respectant la vie privée.
« Concilier confidentialité et usage des données en santé est une entreprise difficile — et je doute qu’il existe une solution universelle », affirme la professeure adjointe au Département d’informatique de l’Université de la Colombie-Britannique.
Selon Mi Jung Park, supprimer des données nominatives comme les noms et adresses ne suffit pas : ces méthodes traditionnelles exposent les patientes et patients à des attaques de réidentification, un procédé qui permet de récupérer l’identité et les renseignements personnels à partir de données préalablement anonymisées.
En ajoutant un bruit calibré aux données d’entraînement, les mécanismes de confidentialité différentielle réduisent le risque que des renseignements personnels permettent d’identifier une patiente ou un patient. D’autres méthodes sont également envisageables, comme le stockage localisé des données dans les systèmes des hôpitaux, ou la restriction des accès selon les personnes utilisatrices, les usages permis et les cadres de conformité en vigueur. « Dans certains cas, il peut être judicieux de combiner toutes ces approches », affirme Mi Jung Park.
En protégeant les données, les chercheuses et chercheurs peuvent mettre au point de meilleurs outils diagnostiques pour détecter plus tôt les schémas pathologiques et les facteurs de risque. Comme l’explique Mme Park, « cette approche peut également favoriser l’équité en permettant de mieux cibler les interventions auprès de groupes sous-représentés. »
Au-delà du domaine de la santé, Mi Jung Park s’attaque à l’importante menace que représente l’utilisation malveillante de données synthétiques générées par l’IA. Ses recherches portent plus précisément sur les modèles de diffusion. En générant des textes et images d’un grand réalisme, ces modèles peuvent mener à la création de contenus nuisibles et contraires au respect de la vie privée.
Dans le cadre de son récent projet Catalyseur en sécurité de l’IA, financé par le Programme de recherche de l’ICSIA au CIFAR, Mi Jung Park propose de modifier les processus génératifs pour prévenir les risques sans avoir à réentraîner, à grands frais, les modèles de fondation de A à Z. Financés par les subventions Catalyseur et dirigés par Mingyu Kim, chercheur postdoctoral au sein de son équipe, ces travaux ont fait l’objet d’une publication à NeurIPS 2025 et seront présentés à l’ICLR (International Conference on Learning Representations) plus tard cette année. L’équipe s’applique actuellement à étendre ses recherches aux modèles de diffusion de texte, un domaine où les risques de sécurité demeurent inexplorés et les approches actuelles, inadaptées.
Park attribue au programme de chaires en IA Canada-CIFAR un rôle déterminant dans l’enrichissement de son parcours de recherche au Canada, ce programme lui offrant un financement que les subventions ordinaires ne couvrent pas toujours. « Le programme m’a également aidée à attirer et à fidéliser une relève étudiante et postdoctorante internationale de haut calibre en leur offrant un environnement de recherche stimulant, bien intégré à l’écosystème du CIFAR. »
Mi Jung Park considère le programme de chaires comme un maillon essentiel de l’écosystème canadien de l’IA, car il permet de retenir des spécialistes de premier plan au pays, favorise la collaboration entre les trois instituts d’IA nationaux et témoigne d’un engagement à long terme envers les leaders du domaine. « Je suis contente d’avoir choisi de venir au Canada. »
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