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bonjour a tous eux donc je travaille je suis si au départ 5 is too au nouveau suisse d'état 55
qui a un centre qui et qui a été créé à une et par eux de persuader les PFN qui vise à
à promouvoir l'adoption du dépassa en ce que ce soit dans les domaines académiques mais aussi dans l'industrie
comme en particulier dans centre je m'occupe d'eux des données médicales
de l'etat 16 pour les données médicales mais aussi leur confidentialité
donc aujourd'hui je veux parler finalement des données qui sont très microscopique et qui sont finalement complémentaire par
rapport à ce qu'on a vu jusqu'au jour jusqu'à présent se donner l'activité de comportements etc
donc là la révolution publique d'état dans le temps biomédical commence avec le la
séquence allant du premier génome humain qui a eu lieu en 2003
c'était publie la saillance nature savent ça fait beaucoup de bruit et suite à cette
séquence âge voilà le cool la décroissance du coût du génome depuis 2003
donc on voit que c'était texas que des millions de dollars la
séquence âge d'un seul genoux et aujourd'hui ça coûte 1'000 dollars
donc on voit par rapport à la loi de moules qui eux qui représente le
coût du lait et des processeurs là la décroissance est beaucoup plus rapide
qu'estce que ça implique basse implique un avalanche de données biomédical qui déjà en
cours mais qui va avec et qui va s'accentuer avec le temps
et si on regarde ce petit graphique desdits économiste on voit le nombre de
génome quelques séquences c. ces 4 dernières années ce nombre
en gros double chaque année donc si on suit si on extrapole sur cette tendance
dans 10 ans hier à 10 milliards de genoux alors 1 milliard de génome
séquences et d'un milliard d'individus dans le même bien connue
edit à différentes initiatives donc publics et privés qui suivent ce cette révolution nomique
n a u nu important en angleterre lancée par david cameron qui consiste à séquences et 100'000
individus sur le pays et les suivent pure durant plusieurs années situe la revolution si cliniques de santé
aux etats unis eux ils apprécient je mets 10 initiatives qui consiste à se séquences 1 millions d'individus
donc un art de manipuler audessus et au également de suivre au cours du temps dessus le révolution médicale
et en suisse ont annoncé le suisse médicale suisse perçoit est appelé pour qui a acquis un
réseau qui vise à mutualiser toutes les données biomédical
entre les instituts universitaires les hôpitaux
pour promouvoir pour faire avancer la science économique sciences biomédicales
et aussi des acteurs privés qui rejoindre qui rejoignent le phénomène
donc à google fournit une dent dans le cas de google
cloud fournir un service qui permet de stocker des données j'ai mis quelques faire des calculs sur ces données économiques
et d'autres facteurs communs peut aussi avec l'usage qui est qui englobe
juste des roches des données de santé on peut collecter avec son téléphone
finalement 0 un nouveau consortium s'appelle global hans progéniture qui vise à harmoniser les processus
elle et les formats et des données qui sont échangés mais de santé entre tout les pays dans le monde
va donc si on regarde un peu ce qui est ce que nous promet c'est ce que nous promet de ces données
en termes médicale la médecine préventive et plu personnalisé
donc on a l'exemple d'angelina jolie qu'à faire les opérations suite à la détection de
jeunes qui eux qui montrait qu'elle pouvait avoir un grand risque de cancer du sein
donc elles permettent finalement notre génome permet de diagnostiquer des maladies beaucoup plu précocement
elles permettent aussi je n'en permet aussi de l'informatique aux génétique donc d'adapter le traitement
les traitements médicaux à notre génome aussi dans le cadre du concernant le
cas des imminent thérapie et aime énormément rechercher fait à ce niveau là
et aussi une approche un peu plus récréatives donc déteste que chaque individu peut faire donc
en envoyant un échantillon de leur sa livre à une entreprise en l'occurrence américaine
6 séquences eux leurs génotype qui fournissent des services dont
par exemple un suivi aînés qui trouvent eux votre
votre passé ethnique disons de quel lequel régions du monde vous venait à quelle est votre mélange ethnique
qu'il peut aussi trouver des individus de votre famille et aussi séquences et leurs genoux
en effet mickey notre un gros un gros acteurs aussi dans ce domaine
et qui eux qui en plus vous fournit une sorte de mesures de risque par rapport
à certaines maladies vous pouvez développer dans le futur donc ces mesures sont un peu
elles ont pas forcément d'énormément de crédibilité médical donc les vallées avec sa
dont votre médecin je pense que tu vas pas le prendre au sérieux
mais voilà ça nous ça nous fait nous prévient peut voir ça peut aussi nous
stressé valeur chessex ces compagnies explose complètement et à plusieurs millions de clients dans
à renvoyer leur génome attentif ennemis et donc y'a aussi la notion
de contrôle des données du qui possède ses données après eux prennent fémis
le séquence age de d'un génome ça coûte maintenant 9 dollars si vous
utilisez service en réalité les séquences a dû coûte plus cher donc
les moyennes modélisation des données nomique et fait ultérieurement par la part la
part la boite américaine qui partagent notamment ces données avec des entreprises pharmaceutiques
donc en rien est assez logiquement près de la protection de la vie privée et
si on fait un peu la préhistoire dan la vie privée pas le premier
système de protection hisser il a été proposé dans le cadre médical cette serment
d'hippocrate simple système de protection morale entre le médecin et son patient
et aussi c'est dû au fait pas seulement que les données médicales sont
sensibles mais que la première menace le première attaquant c'était
le médecin à l'époque provins et bâtir 20 siècles c'était le seul individu un peu crédible et entrer dans l'intimité du foyer
donc maintenant quelles sont les menaces aujourd'hui alors du coup d'état à l'heure de la numérisation
bah c'estàdire que et l'étendue de la menace et beaucoup plus important de cassettes
si i'a énormément de d'entreprises de dit à la santé qui sont acquis et tout les jours
le pire exemple celui de l'assureur enterrement aux etats unis dont quality des dossiers
de 7 ans tunis le second s'étend du million de pâte de d'assurer
bien et ainsi d'ailleurs aux etats unis qui répertorie toutes les attaques
aux etats unis l'entreprise aux etats unis ou de d'entités publiques comme des hôpitaux
que tous véhicules ça sent individus impliqués des données plus à 100 individus et de donc
ce site web a répertorié plus de 2000 attaques depuis août 2009
les institutions les hôpitaux si son or en europe sont aussi eux sont pas
eux sont aussi ciblés par les attaques notamment les ventes sont moins
il est juste à chiffrer toutes les données de base de données les hôpitaux demander rançon pour eux pour avoir la clé de chiffrement
et puis peut aussi se passer que des données de passion ultra confidentielles se retrouvent
en ligne juste à cause de dunes erreur d'un employé non castel coquina
c'est le matin qui rapporte sa qui avaient eux mis en ligne les
dossiers patients 2'800 m u 8'300 parlant d'eux
de cette passion qui était avec des avec des tests de VIH avec des tests d'hépatite etc
et finalement on voit de plus en plus l'utilisation des données des points qu'
il faille cf par les assureurs qui promettent une baisse de primes
si ces données sont partagés avec et si un nombre de pas suffisante sous uni
s s aussi a à ce système avec son programme master
et ce qui fait ce qui vient après finalement estce qu'en fournissant son génome estce qu'on aura encore une autre réduction de prix ou
pas et sous quelles conditions que j'ai nommé contient énormément d'informations
sensibles qui contient des informations sur eux sur nos futurs maladie
sur nos capacités physiques donc ça peut entraîner discrimination je vous encourage à
regarder ce film bien mieux gattaca si mais pas encore fait
ça se situe bien le problème et pour juste vous montrer que c'est pas forcément la que la science fiction et on
voit de plus en plus de clubs de foot qui séquence de la b. m. de leurs joueurs place lequel lausanne sports
en 2015
qui voulait justement comprendre mieux le potentiel génétique de leur joueur donc la maison ils ont
vu qu'il parle au niveau de la puissance mais ils paient un peu sur endurance
et je n'en contient aussi des informations sensibles sur nos liens familiaux pas si vous avez vu cette affaire très récente en
france où des gens issus d'une PMA pour trouver leur eux leur génie terre biologique à leur père biologique
et en utilisant le service attentif ennemi peut envoyer leur génome
à cette entreprise et finalement ils ont justement ce service
qui permet de retrouver des gens de la même famille ils ont réussi à remonter jusqu'à leur père biologique
alors même que normalement l'anonymat et assuré pour les donneurs de sperme en france légalement
par contre cette personne à trouver un cousin éloigné et sur la plateforme téléphonique qui luimême connaissait mais
sa famille dans sa famille biologique qui a permis de monter un saut à son père biologique
dans ce cas ça peut entraîner un divorce si vous êtes si vous découvrez que vous avez un
frère illégitime à demi frère illégitime demisoeur légitime via le réseau et bah voila qui peut arriver
vos parents
donc ce qui complique la l'la le prend le problème au niveau de vie privée
de la vie privée c'était le jeune homme idée unique à chaque individu
à part dans le cadre jumeaux dont il immuable
nos pays change quasiment pas et quelques mutations pour la vie mais parmi 3 milliards de
position et très peu changé et puis les corrélées entre les membres d'une famille
donc je vais juste
parler de ça maintenant parce que je pense qu'en termes de protection
de la vie privée ses interdépendance dans les risques sont assez
ça c'est difficile à prendre en compte parce que même au niveau légal et pas
vraiment de cadre juridique j'espère que mettre fanti pourra confirmer ses dires
et c intérieur ainsi ils ont été popularisé aux états unis par un état l'axe seine afroaméricaine qui
morte en 1951 et dont les données de l'agrément du cancer a 30 ans
et donc essayer la scolarité collecte collecter ces cellules pour donner
la première ligne de recherche cellulaire eux au monde
donc suite à sa pendant 60 ans les chercheurs et aux utiliser ces cellules pour faire énormément
découvert et en 2013 et des chercheurs pour décider évidemment de cette pensée séduit
et ce qui en fait c'est qu'ils ont mis le génome online pour
aider la recherche accessible publiquement et ses lacs ses descendants est à l'axe
par andy f. i. un problème de vie privée parce que ça affecte aussi sympa aussi
la protection de nos propres données donc suite à sa u. i un
accord avec l'institut national de recherche en santé aux etats unis lena ek
pour eux avoir un comité d'éthique donc retirer les données et avoir un comité d'éthique
qui déciderait avec un membre de la famille moi déciderait avec qui partager ces données
donc on va dire vraiment à un problème dans le dans la compréhension d'acquis à partir de notre côté
éthique à quel point on peut le partager sans son accord de nous tenons parents de notre famille etc
aussi si avait découvert qui sont effectués à partir des comparaisons de maladies grâce in fine de ces jumelles trouver
maladie grave dans son génome et ce qu'elle doit être quelque peu le communiqué à sa soeur
lorsqu'on a fait une petite recherche pour montrer la série se limite pas à la
famille l'axe captain dans quitte son poste potentiellement impacter percé par ses dépendances
open platform ça peut compenser ou eux quelqu'un peut librement partager donner
j'ai nomique il a reçu de téléphoner pour aider la recherche
20 ans si cette personne quel minimiser ici partagent aussi d
des informations seulement de sa famille sur un réseau social connus
bah en combinant ces deux of c deux c de cette de canaux d'information dont on voit qu'
on peut aussi être inférer des les données de jeunes hommes et de ses membres de cette famille
donc si on ont proclamé un peu plus large maintenant de 3 générations avec 11 individus
donc là on connait pas la légitimité de cette cible précédé inférer des reconstruire
or en observant graduellement les autres membres de sa famille donc si on commence par eux
un deux et 3 a priori sont complètement indépendants leur génome de cette personne
apartheid dans quelques vallées alpines profonde
et donc l'équipage a mentionné le valais
et donc là le niveau de confidentialité de la cible reste la même maintenant sur observe un t. un de ses enfants
finalement une chute de 40% du niveau de confidentialité sur ces données donc qu'il aurait à faire et 40%
de manière simple aussi parce que maintenant on cessait les données de cette personne est sa femme devient un peu liés à
travers les enfants correction observe tout la familiale sauf la suite de la cible on voit que la cible perd toute
tout niveau de confidentialité sans même partager aucune de ces données donc ça montre un peu étendu de du problème
maintenant vous allez dire pas si la personne et anonyme on peut pas on peut pas retrouver sa famille un on et on ne sait quoi
mais à des chercheurs ont montré dans sa n 102'013 pour pouvoir identifier d'analyser des données j'ai mis
ceux qui sont ils sont eux se focaliser sur un site aussi un projet via des genoux qui sont en ligne qui soit anonymisés
donc il on essaie de retrouver le nom de la fête de famille et des participants dans ce projet
et ensuite ils auraient identifier les personnes en combinant nom de famille âge état aux etats unis
ils ont utilisé le fait que notre ami sont héritées du père la plupart des sociétés dont les états unis
eccles chromosome y aussi héritée du père
donc en gros cela ça là on va de gauche à droite on va donc moins d'anonymat donc d'abord
si on connaît le sexe la personne pour le chromosome y sexe un homme ou réduit son une ensemble anonymat de
ensuite si on connaît l'état de résidence et la loi lui encore en
suisse que politisé chercheurs cette base de données qui accessible en ligne
cette loi surf ski qui permet justement de avec certains va certaines variations génétiques sur
le chromosome y de retrouver les noms de famille qui correspondent à ce nom
à cette comme autorité donc après on a plus que quelques dizaines moins d'une dizaine individus et on peut en solution
changer nullement utilisant les réseaux sociaux ils ont réussi à identifier uniquement des personnes qui était dans ce projet
aucun des défauts de cette attaque c'est que va finalement il faut donc pas si des hommes avec cette attaque
et puis ça utilise des variations sur le chromosome y sont pas forcément disponibles actuellement sur les sur des sites publics
donc ce qu'on a fait nous c. on a utilisé faites les relation
les corrélations entre nos traits physiques alger non pourrait identifier des personnes
donc cette corrélation elles sont déjà utilisées en forensiques par la police pour refaire des porteurs d'eau
quand donc on peut à partir du génome horreur reconstruire la couleur la pour la couleur
des yeux la couleur des cheveux si vous avez des tâches de rousseau ou pas
donc ça s'améliore de jour en jour
pour le portrait robot estce qu'on a fait c'est qu'on a justement au lieu d'inférer
de la pas si dans un sens on a on a fait le truc inverse on a
on a des informations physique on peut récolter sur un réseau social répond
peu après match eo gênant à base de données génie génétique
que l'on a pour inférer ensuite deux choses les fois qu'on a réuni près identifier la personne
voilà donc ça c'est pour les données j'ai nommé qu'on voit que ya
pas vraiment d'anonymat n fois qu'on partage ces données génie de la détention
mais à d'autres données biomédical qui sont de plus en plus utilisé notamment les données epigenetics
donc à mon sens et données pigé qu'ils font et faut vraiment le lien entre le point de fayçal donc
notre comportement un peu plus haut niveau donc nos activités et le génome simple ce qui fait de
kelly en ce qui définit notre santé au final à ce que ces données
epigenetics elles sont influencés par tout les facteurs externes que sont l'environnement
ce que vous prenez comme médicament votre alimentation votre activité etc
et donc en particulier par exemple à la mutilation de la d. a.
si il ya certaines parties la médiation qui sont moins
king qui fonctionne mal et peuvent activer dessus ou supprimer de l'expression d'un
jeune qui peu à qui peut induire certaines maladies assez graves comme le cancer
le diabète eux d'autres troubles mentaux etc
donc on voit que l'accès aussi assez donné être extrêmement
extrêmement sensible malgré cela il a déjà des bases de données en ligne
pour les chercheurs essentiellement qui contiennent plus de 1 million d'échantillons
données pigé
donc estce qu'on peut identifier données epigenetics
les parades d'un côté vu qu'elles sont influencés par beaucoup de facteurs externes elles sont plus variables au cours du temps
donc la communauté b biomédical d'isaac et moins de risques vous avez de la vie privée des moyens moins dangereux par rapport au genou
donc malgré cela dans les cantons partage des données en ligne via certaines précautions qui
étaient prises sont toujours prise par les chercheurs cette anonymisées les profils évidemment
et de ne pas publier les jeunes léger nombre correspondant car on a vu qui peuvent être
utilisées peuvent être identifiés avec de certaines sources d'information estce que cela est suffisant
on a montré dans un sens n'est pas vraiment suffisant car si on pouvait reconstruire
un match éveillé une base de données epigenetics n. base mais j'ai nommé
si on a accès à la base de données je ne mets qu'on peut
marcher les profils avec une précision de l'ordonnance est à 100%
sur une base économique depuis 2'500 individus qui ont
donc on veut inférer la identité pas le génome du
d'une personne dans ceux de bases de données epigenetics contre
2'500 individus on peut faire assez facilement
voilà donc maintenant vous allez me dire ce qu'on peut mettre en place pour eux pour améliorer le
la vie privée de tous
le premier mécanisme de protection a déjà parlé cette serment d'hippocrate dans quelques jours
nécessaires mais pas suffisante peut dépasser avec la révolution budgétaire avec le partage des données
via des mécanismes légaux évidemment aux etats unis à l'équipe alginate qui passe intéresse un non
discrimination sur les données de santé le gymnase sur des sujets donnée génétique en particulier
les protège pas contre tout proche pas contre les discriminations à l'assurance vie ou pour faire un prêt hypothécaire par exemple
11 en europe et le règlement général de protection des données et puis il a ensuite
la surproduction de ne pas m'attarder sur ces dimensions légale puisque l'un d'eux
tentation de sébastien infantile juste après moi ce que je
vous parlais c assez brièvement les solutions techniques
donc évidemment contrôle access est la mesure la plus évidente et qui peut être utilisée couramment
et aussi des mécanismes plus avancés comme les mécanismes cryptographiques et la confidentialité
de confidentialité différentielle ou du fonds je peux aussi en anglais
eugène concentré sur ces deux mécanismes un peu plus avancés
sur lesquels je travaille aux suisses d'état scène simple montrer comment on peut utiliser ces mécanismes pour
toujours réussi à faire du machine learning l'intelligence artificielle mais en préservant
la vie privée fin à la protection de ces données un
le premier le premier modèle qu'on a on a développé c'est un modèle de prédiction tumeurs de manière confidentielle
en utilisant des oeufs un modèle de classification qu'avait été proposé par des chercheurs biomédicaux
publié dans un journal médical est utilise des forêts d'arbres démissionne dès maintenant pour l'instant
corboz i permettre ça permet de classifier 9 différents types de tumeur
donc ça c'est un arbre de décision en plusieurs heures de décisions profondeur moyenne on trouve que la turquie correspond quel plus
le plus souvent trouver dans ces armes
données utilisées lasser les données de mutilation justement 900 différentes positions motivation qui influencent les tumeurs du cerveau
et le scénario c'est un événement clinique typiquement pour faire un diagnostic dans un
habitat soins domestiques et fourni par un fournisseur de services externes comme
secrète génétique se baser un supplice et qui fait ce genre de qui
font les gens de chaînes de service machine un minute stockage d
elle en classe qu'on a fait en fait c'est qu'on a utilisé un mécanisme
cryptographique pour pouvoir en fait car cette classification sans jamais avoir des données en clair
donc ce qui nous permet de faire ça c'est le chiffrement moment cette technique qui permet de faire des calculs dans le domaine donc pas chiffrer
6 juste sans jamais utilisé des données en clair et de retourner seulement le résultat final et
qui est par exemple la turquie et le plus souvent trouvés par les arbres de décision
cox ceci permet de protéger les données du patient est pas et puis protéger le modèle de classification
donc qui peut être un parti qui peut faire partie du business model de fournisseurs de services
donc le résultat principal de notre étude c'est qu'on peut classifié de manière très précises
un ces tumeurs
en mon en moins d'une heure avec 20 fois moins d'arbres de
décision dans le modèle original utile lombard decisions dommage original un ami
donc ça prendrait inventeurs mais on peut arriver à une précision
de classification assez proche eux au moins du monde
pourquoi ça prend quand même plus de temps que si on travaille sur les données claires données brutes
egalement parce qu'on est dans le domaine chiffrés dans le cas qui
comme la fille a ajouté ajoute complexité de calcul
maintenant vous parler du deuxième du deuxième outil
on utilise de plus en plus remplacer aquino d'apple en 2016 qui présentait son utilisation à des fins je peux aussi
pour calculer la popularité des se mêler
pas forcement énormément de risques de liés à la vie privée la messe intéressant
donc on voit un peu comment ça fonctionne ses diverses c'est la différence pas si ça
s'applique notamment aux données agrégées d'onction faire des fréquence d'utilisation des semaines et
si on veut agréger ces données à travers beaucoup d'utilisateurs on ajoute un peu
de brouiller ses données pour protéger l'anonymat des utilisateurs qui fournissent ces données
donc en d'autres termes si on voit un exemple un peu plus simple si on a 4 visiteurs dans cette base
de données et là on a passé p. c. ou non dans
la base de données doit pas influencer signifie signifier nativement
le la distribution de la sortie de la distribution
statistique portant sur la fréquence des hallucinations des semaines
comment estce qu'on fait en ajout du bruit aux données agrégées ou brute
le problème principal de cette approche c'est que
l'utilité des données et paysans endommagés
donc comment estce qu'on mesure l'utilité typiquement dans en utilisant en
mesurant la précision la baisse de précision ont un algorithme de classification
touring unes maladies en particulier donc là si on a
ainsi qu'un algorithme de caisse flexion supporte avec la machine
utilise deux de points de données puis génétique des mac pourrait le micro
arena lorsque l'appréhension perturbé donner des individus bah on peut classifié
manière inapproprié certains and evil du coma la
donc ce qu'est ce qu'on a proposé ce qu'on évalue hélas la classification sur 19 maladie grave
en utilisant supportant machine avec un algorithme de machine ni
assez courant classification binaire donc malade pas malade
et des experts des données génétiques aussi de d'expression des micros rn
donc l'avantage de donner quelques de fêtes de fin je peux aussi c qui peut plus être
appliquée manière de par chaque patient de manière indépendante meilleur distribué donc avant de publier des données
donc il peut aussi être utilisé dans la recherche
ce que l'apprentissage du modèle sur les données possible dans le cas la cryptographie on avait déjà le modèle
décision le modèle d'arbres et on a on faisait juste classification alors que
l'apprentissage et pas très difficile d'autres sur des données chiffrées
il ajoute un nouveau de complexité de calcul trop important
dans ce qu'on a démontré dans ce cas là c'est qu'on peut doubler le niveau de confidentialité
les données pour un coût en termes d'utilité lapin en termes de baisses de
précision de la classification de moins de un pourcent sur la majorité des maladies
la lente mais faut bien garder en tête et dans la chine allemagne et le lien avec la confidentialité
ces cas là y'a des compromis entre 3 dimensions d'une part la confidentialité la précision d'algorithmes
aussi l'efficacité comment comme je l'ai déjà dit avec la cryptographie on peut avoir beaucoup de précision de confesser
confidentialité mon père en efficacité alors qu'avec des femmes je peux aussi on perd en précision gagne en efficacité
pour conclure
on a on assiste aujourd'hui et médecine de plus en plus numérisés avec
des séquences de gènes omis des séquences epigenetics de dossiers patients électronique
les diagnostics assisté par la machine learning de télé monitoring pointe fayçal
et donc la confidentialité des données médicales aigus et de santé en général et menacé
notre communauté de chercheur en sécurité en vie privée évidemment apporter beaucoup mais pas besoin
les inputs de la médecine du secteur médical pour comprendre comment un
les enjeux pour eux et leurs larmes leurs méthodes de travail de fonctionner qui utilisent eux quel quelle technique etc
si vous souhaitez avoir plus d'informations sur le sujet je vous invite à aller sur ce site web qui eux qui
qui rassemble toutes les publications sur le domaine les nouvelles les articles news les groupes de recherche
les questions aussi
et puis notre blog du suisse des
personnes ceinture qui parlent aussi pas mal de protection
des données de gestion des données biomédical et finalement se ce bouquin c'est pour eux médical déplacée
voilà c'est votre fasse attention car assez grosse commande de puissance page plus empoche
en latin c'est ce que j'ai bien merci beaucoup on a on a quelques questions qui sont élevés
de la première si bootable je pense derrière une question intéressante
la concession de mesurer le nombre de repas quotidien si
notre analyse de dettes nous dit que de façon ouverte en
conservant dans 50 plus sérieusement c'est vrai que
à quoi ça sert finalement en tant que patient si on nous dit vous avez 55% de chance d'avoir lu maladif à
quoi ça sert et exclut dans ce cas la 55 c'est vraiment différent de 65 ou de ses 35 ans
à quoi sert vraiment ces informations commence que son actionnable si elles le sont
b peuvent permettre de prendre des mesures d'arguments pour réduire ces risques des mesures
de décliner à partir de quel moment on paie massage vont presque engagement en
101 n'est pas un soir et si on a eu un risque plus élevé que la moyenne générale de la population ce qu'on doit s'inquiéter
ça dépend de la personne humaine sensibilité peur de la marche sur la chose pour vous que
c'est comme le pensent qu'au niveau sociologiques psychologiques dont on peut en faire un
tissu ennemis on a eu des problèmes avec le régulateur ou presque sont estce que vraiment aujourd'
hui on peut encore eux avoir son analyse le générique si par rapport aux maladies
ouais donc savait ça été supprimé effectivement donné par les états unis sauf erreur
aux etats unis vraiment et ensuite ils sont déplacés du cours en angleterre pour faire ces tests
il me semble à certains et donc il pouvait nous fournir ce selon le rythme et où
on vit pas utiliser moimême donc cet argent j'avais reçu un abus de confiance
j'ai envoyé deux fois il m'a séduit ne contient pas ces modèles soit comme document de lancement
en plus on en voit pas reçu avec ceux qui payent en donnant vous sera possible de ces conseils
son volume de quelqu'un peu plus de 100 quelque chose quand on voit la complexité de
des problèmes sociaux qui émerge suite et de technologie un on a bien vu le jour conséquence l'
eden craig de sa voûte savoir quand un problème avec deux jumeaux dont on apprend que
les maladies génétiques rares helvétique louer le prévenir un changement
comment estce qu'en tant que technologie ist ont eux on doit approcher la
création de la technologie le déploiement de technologies contient autant d'impacts sociaux
impossibles à prévoir sachant qu'aujourd'hui comme la méthode qu'on a
vécu depuis longtemps ces où chaque technologie un peu commune grenade
dans la société puis débrouillez vous laisser descriptif oui j'ai pas que les gens qui développe qui font
de l'intelligence artificielle qui pense aux conséquences sociales de gens qui ont renvoyé 27
ces gens cette option remplacer j'avais été formé la propension in technique
notamment dans la médecine exposera dans notre médecin 30 ans qu'aujourd'hui
je ne suis pas sûr donc je pense pas que les gens qui font de la
technique et cette vision à long terme c'est difficile mais disons que ça serait un
dans une conférence ou un essai de réintroduire un peu l'éthique notamment
dans l'enseignement technologique les business ont aussi besoin en devises

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Conference program

Mot de bienvenue
Laurent Haug, Modérateur de la conférence
26 Jan. 2018 · 9:50 a.m.
Message du Conseil d'Etat
Christophe Darbellay, chef du Département de l'économie et de la formation
26 Jan. 2018 · 9:54 a.m.
Présentation des compétences R&D du site - 4 instituts
Laurent Sciboz , Directeur des instituts informatiques
26 Jan. 2018 · 9:59 a.m.
Introduction et accueil du 1er intervenant
Laurent Haug, Modérateur de la conférence
26 Jan. 2018 · 10:02 a.m.
INTRODUCTION AU QUANTIFIED SELF
Carine Coulm, CEO, Belty by emiota - a wearable tech
26 Jan. 2018 · 10:06 a.m.
Questions - réponses
Carine Coulm, CEO, Belty by emiota - a wearable tech
26 Jan. 2018 · 10:38 a.m.
ECOACHING ET DIGITALISATION DANS LE SPORT PROFESSIONNEL
Patrick Flaction, Elitment
26 Jan. 2018 · 10:56 a.m.
OPTIMISATION DE LA PERFORMANCE AVEC L'APPAREIL O2SCORE
Philippe Monnier-Benoît, CTO O2score
26 Jan. 2018 · 11:57 a.m.
EVOLUTION DU QUANTIFIABLE VERS L'UTILE
Jean-Sébastien Mérieux, Dartfish
26 Jan. 2018 · 12:25 p.m.
PROJET SANTOUR
Nicolas Délétroz, HES-SO Valais Wallis ITO
26 Jan. 2018 · 1:51 p.m.
SOFT FALL DETECTION USING MACHINE LEARNING IN WEARABLE DEVICES
Dominique Genoud, HES-SO Valais Wallis - IIG
26 Jan. 2018 · 2:01 p.m.
CONFIDENTIALITE DES DONNEES BIOMEDICALES : RISQUES ET PROTECTIONS
Mathias Humbert, Swiss Data Science Center
26 Jan. 2018 · 2:11 p.m.
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