Pour améliorer son Machine Learning, Evernote se fait indiscret

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Evernote a changé sa politique de confidentialité en octroyant à certains de ses salariés le droit de lire des notes pour… améliorer son service de Machine Learning.

Evernote a publié une mise à jour de sa politique de confidentialité qui fait grincer des dents les utilisateurs. En effet, au motif d’améliorer l’apprentissage automatique de l’application, les salariés d’Evernote pourront accéder à des notes non chiffrées.

Dans son explication, la firme américaine, souligne que malgré les performances du Machine Learning, « parfois une quantité limitée d’examen humain est tout simplement inévitable afin de s’assurer que tout fonctionne exactement comme il se doit ». Se doutant de la réaction critique des abonnés à ce changement de politique de confidentialité, Evernote a renforcé sa politique de sécurité autour de 3 axes.

Des garde-fous purement déclaratifs

En premier lieu, la société limite strictement le nombre de ses salariés qui ont accès aux données de ses clients. En second lieu, elle insiste sur la formation et le contrôle a priori du personnel habilité à lire les notes des utilisateurs. Ces employés bénéficient d’une formation sur les questions de sécurité et de confidentialité au moins une fois par an. Enfin dernier point, des mesures de sécurité renforcées. Ainsi, les données utilisateurs concernées ne sont stockées que sur des environnements sécurisés, accessibles uniquement aux personnes habilitées et via des systèmes d’authentification forte. En complément, Evernote assure que ses équipes mais aussi des experts en sécurité externes auditent régulièrement le code de son service Web.

Ce changement de politique sera effectif à partir du 23 janvier 2017. Les réfractaires ont plusieurs options pour ne pas être soumis à cette évolution. La première est de refuser les bénéfices de l’apprentissage automatique en décochant dans les paramètres « Autoriser Evernote à utiliser mes données pour améliorer mon expérience ». Autre méthode, chiffrer les données sensibles sur Evernote, évitant ainsi une lecture aléatoire destinée à améliorer le service de Machine Learning. Enfin, plus radical, l’exportation des données et la fermeture du compte est une option envisagée par Evernote dans une FAQ.

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