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@@ -0,0 +1,14 @@ +Nous avons vu à la Section~\ref{} que, pour imposer l'équitée à un modèle, nous pouvons utiliser différentes méthodes qui agissent lors de l'entraînement. +Utiliser ces méthodes peut causer une augmentation de certain risque liée à la confidentialité des donnée d'entraînement, ainsi il est admis qu'il y ai un compromis à faire enre equitée et confidentialitée~\cite{dudu2023sok}. +Cependant ce compromis ne concerne que les risquées liée aux attaque de MIA et rentre en coflit avec la confidentialité diférentielles~\cite{chang2021privacy,cummings,ijcai2022p766}. + +Dans ce chapitre nous allons étudier les intéractions entre ces mécanismes d'équitée et l'attaque AIA. +Nous allons montrer que sous cet angle, l'équitée et la confidentialitée travailent de concert. +Cette étude peut être vue sous deux angles. +Le premier aspect consiste à étudier comment les mécanisme d'équitée peuvent être utilisé pour mitiger différent types d'AIA. +Le second aspect, en lien avec le primer, est d'utiliser les AIA pour contrôler dans un environement boîte noire le niveau d'équitée d'un modèle. + +\subsection{Contributions} +Dans ce chaptre nous apportons les contributions suivante : +\begin{itemize} + \itme |