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Communication
Dans un environnement où les fuites de données représentent une menace majeure pour les organisations, cette recherche se concentre sur la problématique de l’équilibre entre l’automatisation de la protection des données sensibles et la supervision humaine dans les processus critiques. Le projet propose un système de prévention des pertes de données (DLP) assisté par intelligence artificielle (IA), intégrant les modèles GPT-4-Turbo et XGBoost pour automatiser la classification des données sensibles. La contribution principale de cette recherche réside dans la démonstration de l'efficacité d'un modèle hybride, combinant IA et intervention humaine, pour améliorer la détection des fuites tout en minimisant les …
