Agents utilisateurs pour la protection des données personnelles : modélisation logique et outils informatiques

Usage in the domain of multi-agent systems has evolved so as to integrate human users more closely in the applications. Manipulation of private information by autonomous agents has then called for an adapted protection of personal data. This work first examines the legal context of privacy protection and the various computing methods aiming at personal data protection.Surveys show a significant need for AI-based solutions, allowing both reasoning on the regulations themselves and automatically adapting an agent's behaviour to these regulations. The Privacy-Aware (PAw) agent model and the Deontic Logic for Privacy, designed to deal with regulations coming from multiple authorities, are proposed here in this perspective. The agent's normative reasoning component analyses its heterogeneous context and provides a consistent policy for dealing with personal information. PAw agent then automatically controls its own usage of the data with regard to the resulting policy. In order to enforce policies in a remote manner, we study the different distributed application architectures oriented towards privacy protection, several of them based on the principles of Trusted Computing. We propose a complementary one, illustrating a different possible usage of this technology. Implementation of the PAw agent allows demonstration of its principles over three scenarios, thus showing the adaptability of theagent to its normative context and the influence of the regulations over the behaviour of the application.Les usages dans le domaine des systèmes multi-agents ont évolué de manière à intégrer davantage les utilisateurs humains dans les applications. La manipulation d'informations privées par des agents autonomes appelle alors à une protection adaptée des données personnelles. Les présents travaux examinent d'abord le contexte légal de la protection de la vie privée, ainsi queles divers moyens informatiques destinés à la protection des données personnelles. Il en ressort un besoin de solutions fondées sur les méthodes d'IA, autorisant à la fois un raisonnement sur les réglementations et l'adaptation du comportement d'un agent à ces réglementations. Dans cette perspective, nous proposons le modèle d'agent PAw (Privacy-Aware) et la logique DLP (Deontic Logic for Privacy), conçue pour traiter des réglementations provenant d'autorités multiples. Le composant de raisonnement normatif de l'agent analyse son contexte hétérogène et fournit une politique cohérente pour le traitement des données personnelles. L'agent PAw contrôle alors automatiquement sa propre utilisation des données en regard de cette politique. Afin d'appliquer cette politique de manière distante, nous étudions les différentes architectures d'applications distribuées orientées vers la protection de la vie privée, notamment celles fondées sur les principes du Trusted Computing. Nous en proposons une complémentaire, illustrant la possibilité d'utiliser différemment cette technologie. L'implémentation de l'agent PAw permet la démonstration de ses principes sur trois scénarios, montrant ainsi l'adaptabilité de l'agent à son contexte normatif et l'influence des réglementations sur le comportement de l'application