Le tatouage numérique des modèles IA peut protéger la propriété intellectuelle liée à l’apprentissage automatique

NXP-eIQ

Sous le nom eIQ Model Watermarking, NXP a ajouté un nouvel outil à son environnement eIQ conçu pour le développement de logiciels d’apprentissage automatique. Selon la société de semi-conducteurs, il s’agit du premier outil réellement efficace du secteur pour aider les développeurs à protéger leurs investissements dans le domaine du machine learning.

Dans la pratique, eIQ Model Watermarking insère un tatouage numérique dans un modèle IA qui permet d’ajouter audit modèle le copyright de protection du droit d’auteur. Grâce à ce tatouage, les développeurs pourront prouver qu'un modèle d'apprentissage automatique est en réalité une copie ou un clone du logiciel représentatif de leur propriété intellectuelle, et ce sans qu’ils aient besoin d'accéder au code du modèle incriminé.

Pour NXP, cet aspect est particulièrement important du fait qu’aujourd’hui les données, et tout particulièrement les technologies d’apprentissage automatique qui les exploitent, sont de véritables mines d’or. Sachant que la qualité d'un modèle dépend fortement de la qualité des données avec lesquelles il est entraîné, l'expertise dans ce domaine est essentielle pour créer des modèles hautement efficaces. Or, bien qu'ils constituent un atout précieux et différenciateur pour une entreprise, les modèles d'apprentissage automatique ne bénéficient généralement pas de la protection du droit d'auteur qui couvre aujourd’hui les logiciels "traditionnels" contre la copie ou le clonage non autorisés. L’outil eIQ Model Watermarking est donc censé mettre un terme à cet état de fait.

« Les développeurs investissent énormément de temps et de ressources dans la création de modèles optimaux et il est important qu'ils soient en mesure de protéger cet investissement », martèle Ali Osman Ors, directeur en charge de la stratégie et des technologies d’intelligence artificielle et d'apprentissage automatique chez NXP.

L'outil eIQ Model Watermarking est conçu pour fonctionner avec n'importe quel environnement de création de modèles d'apprentissage automatique reposant sur la vision, précise la société batave.

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