Pour développer les systèmes de conduite autonome les plus avancés, il faut pouvoir anonymiser les images vidéo sans en réduire la qualité. Les réseaux neuronaux et les techniques d'apprentissage automatique ont besoin d'une quantité massive de données fiables pour entraîner ces systèmes à atteindre les niveaux d'autonomie et de sécurité les plus élevés. Pour répondre aux réglementations mondiales, le floutage des informations d'identification personnelle est utilisé. Ce procédé réduit la qualité des données et empêche les systèmes de conduite avancés de devenir totalement autonomes.
Découvrez comment la technologie Deep Natural Anonymization de brighter AI permet, en plus de flouter les vidéos, de conserver la qualité des données en respectant les législations relatives à la protection de la vie privée. Téléchargez le livre blanc pour en savoir plus.
La conduite autonome est l’avenir des transports. Bien que de nombreux véhicules soient capables de se conduire eux-mêmes, les systèmes entièrement autonomes ont encore besoin de prouver qu'ils sont viables et sûrs. Pour améliorer ces systèmes, il faut collecter des données qui ne pourront être obtenues qu'en recourant à l'anonymisation lors du développement de systèmes de conduite avancés (ADS). C'est pourquoi Siemens s'est associé à brighter AI pour intégrer la technologie Deep Natural Anonymization (DNAT) au flux de travail de Simcenter SCAPTOR.
Les données sont un actif clé de l'entreprise et leur valeur doit donc être protégée en permanence. Pour assurer la protection des données et répondre aux exigences en matière de conformité réglementaire, il faut investir dans des technologies d'anonymisation avancée. Stocker des données sans les anonymiser revient à enfreindre les réglementations juridiques en vigueur dans de nombreux pays, ce qui peut entraîner de lourdes amendes. S'il s'avère qu'une entreprise a enfreint la législation sur la protection de la vie privée, les clients s'interrogeront sur la sécurité qu'elle offre dans d'autres domaines.
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