Zama : qu’est-ce que c’est, comment ça fonctionne et comment en acheter ?

À mesure que la technologie se développe, le manque de protection des données sensibles des utilisateurs devient une problématique de plus en plus inquiétante.

C’est alors dans ce contexte que Zama a vu le jour, une entreprise dont le but est d’utiliser le chiffrement entièrement homomorphe (FHE) pour répondre à un problème qui touche quasiment tout le monde : la violation des données.

Qu’est-ce que c’est ? Comment ça fonctionne ? C’est ce que vous découvrirez tout a long de cet article.

Zama, une entreprise à la tête de la technologie FHE :

• Zama utilise le chiffrement entièrement homomorphe (FHE) pour garantir la confidentialité des données
• Zama a levé 73 millions de dollars pour développer ses outils de cryptographie avancée
• fhEVM permet la création et le déploiement de contrats intelligents entièrement confidentiels

Qu’est-ce que Zama ?

Zama est une entreprise crypto basée à Paris axée sur le développement de solutions de “Fully Homomorphic Encryption” (FHE), une technologie permettant de traiter des données chiffrées sans les déchiffrer.

L’objectif ici est de permettre le développement d’applications qui préservent réellement la confidentialité des données de leurs utilisateurs. Pour y parvenir, Zama a développé différentes solutions, comme des contrats intelligents confidentiels grâce à son fhEVM, une nouvelle version de la technologie TFHE ou encore son framework “Concrete ML” axé sur l’entrainement de modèles de machine learning.

À termes, Zama vise à intégrer le chiffrement homomorphe dans un maximum d’applications et services on-chain, et ce, dans de nombreux domaines, comme la médecine, la reconnaissance faciale, l’Intelligence Artificelle ou tout simplement celui des crypto monnaies.

Par ailleurs, Zama a récemment levé 73 millions de dollars dans le cadre d’un financement de série A, co-dirigé par Multicoin Capital et Protocol Labs. Ce financement permettra à Zama de continuer à développer ses outils de chiffrement entièrement homomorphe (FHE).

Le chiffrement homomorphe : une révolution dans la manière dont les données sont traitées

Comme évoqué plus haut, Zama développe des solutions basées sur la technologie “Fully Homomorphic Encryption” qui fait de plus en plus parler d’elle dans l’écosystème.

Il est donc important de reprendre les bases de cette technologie avant d’entrer dans les détails techniques de Zama.

Imaginé pour la première fois à la fin des années 1970, le Fully Homomorphic Encryption (FHE) est une technique de cryptographie permettant de réaliser des calculs sur des données chiffrées sans jamais les déchiffrer. Autrement dit : ce mécanisme permet de protéger les données sensibles en les gardant chiffrées tout au long de leur traitement.

Avec cette technologie, les entités centralisées traditionnelles, que ce soit les entreprises ou les gouvernements, ne peuvent techniquement plus avoir accès aux données privées de leurs utilisateurs.

Pour comprendre son fonctionnement, imaginez que vous avez un message secret dans une boîte fermée. Normalement, vous devez ouvrir la boîte pour lire le message avant de le remettre dans la boîte. Avec le FHE, vous pouvez déchiffrer et lire le message tout en le laissant dans la boîte fermée.

On retrouve toutefois certains défis avec le FHE, dont un en particulier : la gestion du “Noise” (Bruit : élément qui peut rendre les données illisibles) dans le chiffrement des données. En effet, les opérations homomorphes augmentent le niveau de bruit dans le texte chiffré, et si ce bruit devient trop important, il rend la décryption impossible.

Pour surmonter ce problème, Craig Gentry a introduit la technique de « bootstrapping« , qui réduit le bruit dans le texte chiffré après chaque opération de calcul.

Maintenant, d’autres approches ont vu le jour pour améliorer encore davantage le FHE, à savoir le “bootstrapping rapide” (Fast bootstrapping) et les « opérations moins bruyantes » (Less noisy operations) :

• La première approche se concentre sur la réduction du temps de calcul nécessaire pour le bootstrapping, avec un mécanisme permettant d’exécuter ces opérations en seulement quelques millisecondes.
• La seconde approche, quant à elle, optimise le FHE pour qu’il puisse effectuer des calculs sans recourir fréquemment au bootstrapping, en gérant mieux le “noise” dès le départ.

De son côté, Zama travaille à combiner ces deux approches pour créer le “Bootstrapping Programmable” que nous aborderons plus tard dans l’article.

Comment fonctionne Zama ?

Le fonctionnement de Zama se base principalement sur 4 technologies :

• TFHE-rs : une bibliothèque d’outils développée en langage Rust qui permet de réaliser des calculs sécurisés sur des données chiffrées.

• Concrete : framework open source qui convertit des programmes Python en programmes FHE pour protéger les données pendant les calculs.

• Concrete ML : technologie sous-jacente de Concrete, axé exclusivement sur la machine learning afin de former et d’exécuter des modèles IA sur des données chiffrées.

• fhEVM : solution pour exécuter des smart contracts confidentiels en Solidity sur des données chiffrées.

Revenons désormais en détail sur chacune de ces technologies 👇

TFHE-rs : l’outil de chiffrement avancé de Zama

TFHE-RS ou “Torus Fully Homomorphic Encryption – Rust” est un outil de chiffrement entièrement homomorphique développé par Zama dont le mécanisme est basé sur la technologie TFHE.

Pourquoi “RS” ? Tout simplement, car cet outil est écrit en langage de programmation Rust. Notez qu’il peut très bien être utilisé avec d’autres langages comme C et WebAssembly (WASM).

Cette technologie, qui reprend donc la plupart des fonctionnalités avancées du TFHE, permet de réaliser des calculs sécurisés sur des données chiffrées, en utilisant notamment des opérations homomorphes “booléennes” ET “arithmétiques” :

• Circuits booléens : circuits qui effectuent des opérations logiques simples comme AND, OR, et NOT sur des valeurs binaires (0 ou 1).
• Circuits arithmétiques : circuits qui effectuent des opérations mathématiques telles que l’addition, la soustraction, et la multiplication sur des nombres.

Pour faire très simple : cela signifie que TFHE-rs permet de faire des opérations logiques (comme ET, OU, NON) et des calculs mathématiques (comme addition, soustraction, multiplication) directement sur des données qui restent chiffrées.

Toutefois, le concept d’opération booléenne et arithmétique dépasse largement le cadre de cet article. Pour en apprendre davantage 👉 cliquez sur ce lien

Comme évoqué plus haut, TFHE-RS utilise une méthode appelée “bootstrapping programmable” (PBS), une version améliorée de bootstrapping classique.

Non seulement il réduit le bruit (concept abordé précédemment) dans les données chiffrées, mais il permet également d’effectuer des calculs spécifiques au cours du processus de réduction du bruit. En d’autres termes, pendant que le bruit est réduit, des opérations mathématiques supplémentaires peuvent être programmées et exécutées sur les données chiffrées.

Cette image devrait vous permettre d’y voir plus clair :

Comment utiliser TFHE-RS ?

L’utilisation de TFHE-RS est relativement simple à prendre en main pour les développeurs. Pour l’utiliser, on suit globalement ces étapes :

• Étape 1 : on crée une clé pour le client (pour chiffrer et déchiffrer les données) et une clé pour le serveur (pour faire des calculs sur les données chiffrées).
• Étape 2 : on utilise la clé client pour chiffrer les données.
• Étape 3 : on utilise la clé serveur pour faire des opérations sur ces données chiffrées.
• Étape 4 : on utilise la clé client pour lire les résultats des opérations en déchiffrant les données.

Prenons un cas concret : supposons que nous avons une application de santé où nous devons calculer l’indice de masse corporelle (IMC) des patients sans jamais exposer leurs données personnelles (poids et taille). Nous allons utiliser TFHE-RS pour effectuer ce calcul de manière sécurisée.

Voici comment cela se présenterait en théorie :

1. Création des clés : nous générons des clés pour le client et le serveur. La clé client est utilisée pour chiffrer et déchiffrer les données, tandis que la clé serveur est utilisée pour effectuer des calculs sur les données chiffrées.
2. Chiffrement des données : les données sensibles (poids et taille) sont chiffrées à l’aide de la clé client. Ces données chiffrées sont alors prêtes pour les opérations homomorphes.
3. Calcul de l’IMC : le serveur utilise la clé serveur pour effectuer les opérations nécessaires au calcul de l’IMC sur les données chiffrées. Il s’agit ici d’un calcul de division après avoir mis au carré la taille.
4. Déchiffrement du résultat : le résultat chiffré du calcul de l’IMC est déchiffré par le client à l’aide de la clé client, permettant de connaître l’IMC sans n’avoir jamais exposé les données originales auprès du serveur.

Pour les plus curieux, cet article de Zama explique le concept de TFHE en détail👉 cliquez sur ce lien

Concrete : le framework qui rend FHE bien plus accessible

Concrete est un framework open source FHE qui dispose de tout tas d’outils conçus pour simplifier l’utilisation de cette technologie.

Destiné aux développeurs de logiciels, Concrete permet de convertir des programmes Python en programmes compatibles FHE. En d’autres termes, Concrete rend le FHE accessible en “encapsulant” les complexités techniques sous une interface simple à utiliser.

Le processus de base pour utiliser Concrete comprend trois étapes :

1. Écrire du code Python comme à votre habitude
2. Compiler ce code en un équivalent FHE grâce au framework de Concrete
3. Exécuter le programme FHE résultant sur des données chiffrées.

Au final, cela permet aux services construits avec Concrete d’assurer la confidentialité des utilisateurs, car toutes les opérations se font sur des données chiffrées comme vue précédemment dans cet article.

De plus, même si le serveur est piraté, aucune donnée sensible n’est exposée, rendant Concrete particulièrement intéressant pour des usages à grande échelle, conformes à la règlementation.

Zama s’est d’ailleurs basé sur son framework Concrete pour mettre en place une nouvelle solution : Concrete ML

Concrete ML : un outil qui rend le Machine Learning confidentiel

Développé sur Concrete, Concrete ML se présente comme un autre framework, mais cette fois-ci conçu pour les data scientists et les chercheurs en machine learning. Concrètement, Concrete ML leur permet d’intégrer la technologie FHE dans des technologies axées sur le Machine Learning afin de rendre leurs modèles bien plus sécurisés et privés.

En effet, Concrete ML dispose d’une technologie permettant de convertir les modèles ML en équivalents FHE, et donc d’introduire tous les avantages du chiffrement homomorphe dans des processus tel que l’inférence ou encore et le traitement / entraînement de données (chiffées).

Concrete ML fonctionne aussi bien sur des modèles linéaires (modèles de prédiction), arborescents (structure de décision hiérarchique qui divise les données en sous-groupes) ou encore sur des réseaux de neurones (modèle ML composé de couches de neurones artificiels interconnectés) que nous vous invitons à examiner plus en détail sur cette page 👉 cliquez sur ce lien

Enfin, le processus pour utiliser Concrete ML est relativement simple à comprendre. En effet, les data scientists n’ont pas besoin de connaissances approfondies en cryptographie. Ces dernières peuvent utiliser des API connues (scikit-learn, PyTorch, etc.) pour créer leurs modèles de machine learning.

fhEVM : création de smart contract vraiment confidentiel grâce au FHE

fhEVM est la “machine virtuelle” de Zama qui permet la création et le déploiement de contrats intelligents (smart contracts) confidentiels via l’utilisation de la technologie TFHE-RS.

Avant cette solution, les développeurs devaient choisir entre deux options pour la gestion des données :

• soit conserver toutes les données et applications sur la blockchain, rendant les informations visibles par tous.
• soit garder les données privées hors chaîne, compromettant ainsi la “composabilité” des contrats intelligents.

Bonne nouvelle, fhEVM de Zama offre une solution qui garantit à la fois la confidentialité et la composabilité des contrats intelligents. En effet, même si les données sont privées (chiffrées), les contrats peuvent toujours interagir librement entre eux.

Mais alors, comment fonctionne fhEVM ?

Pour la création de smart contracts confidentiels via fhEVM, les développeurs utilisent le langage de programmation Solidity, comme ils le feraient pour n’importe quel contrat sur Ethereum.

La seule différente avec les smart contracts Solidity classiques étant que fhEVM introduit un nouveau type de données spécifiques, appelés “euint”, qui indiquent quelles parties du contrat doivent rester privées. Étant donné que les contrats sont similaires très à ceux sur Ethereum, l’intégration de cette “confidentialité” se fait de manière assez simple.

De plus, les développeurs doivent définir dans leurs contrats comment accéder aux états chiffrés. Ils décident qui peut voir ou utiliser les données. Vient ensuite le fameux chiffrement homomorphe qui fait en sorte que les calculs peuvent être effectués directement sur des données chiffrées, assurant ainsi que les informations sensibles restent privées.

Cette image illustre parfaitement les avantages de fhEVM comparé aux autres solutions disponibles sur le marché :

Vous l’aurez compris, fhEVM permet ainsi le développement de nombreuses applications décentralisées (dApps) confidentielles de la même manière que les dApps sur Ethereum ou d’autres réseaux blockchain.

Tenez, voici quelques exemples :

• Tokenisation : échanger des tokens et des actifs réels (RWAs) sans que les montants ne soient visibles par les autres utilisateurs.

• Transferts Privés : maintenir les soldes et les montants des transferts privés sans utiliser de mélangeurs (mixers).

• Enchères : participer à des enchères sans révéler les montants des enchères ou les identités des gagnants.

Pour en apprendre davantage sur fhEVM 👉 cliquez sur ce lien

Zama prévoit-il de lancer son propre jeton utilitaire ?

Zama n’a pas l’intention de lancer une blockchain ou un token dans un avenir proche.

En effet, la société préfère se concentrer (pour le moment) uniquement sur le développement de nouvelles solutions de cryptographie, telles que le Fully Homomorphic Encryption (FHE) pour les applications blockchain et l’IA.

Questions fréquemment posées au sujet de Zama

Qu’est-ce que Zama en crypto ?
Zama est une plateforme axée sur la confidentialité qui permet de réaliser des calculs cryptographiques sur des données chiffrées sans les déchiffrer, utilisant le concept de chiffrement homomorphe.

Comment fonctionne Zama ?
Zama utilise le chiffrement homomorphe pour permettre des calculs sur des données cryptées. Cela permet de traiter des données tout en garantissant leur confidentialité tout au long du processus.

Qu’est-ce que le chiffrement homomorphe de Zama ?
Le chiffrement homomorphe est une technique cryptographique qui permet de traiter des données chiffrées sans avoir besoin de les déchiffrer, garantissant ainsi la confidentialité des informations traitées.

Comment Zama garantit-il la confidentialité des données ?
Zama garantit la confidentialité des données en permettant aux utilisateurs d’effectuer des calculs sur des données cryptées, sans jamais les exposer à un état déchiffré, ce qui protège contre les fuites de données.

Quels sont les avantages du chiffrement homomorphe de Zama ?
Le chiffrement homomorphe de Zama permet des calculs sécurisés sur des données sensibles sans compromis sur la confidentialité, ouvrant la voie à des applications dans des secteurs comme la santé et la finance.

Quels sont les cas d’utilisation de Zama ?
Zama peut être utilisé dans des domaines comme la finance, la santé, et la gouvernance, où la protection des données sensibles est cruciale, tout en permettant des calculs complexes sur ces données.

Comment Zama impacte-t-il le domaine de la santé ?
Dans le domaine de la santé, Zama permet de réaliser des analyses médicales ou des traitements de données de santé sur des informations cryptées, garantissant la confidentialité des patients tout en facilitant les recherches.

Quelle est la technologie derrière Zama ?
Zama repose sur le chiffrement homomorphe, une avancée cryptographique qui permet de traiter des données chiffrées tout en maintenant leur confidentialité et sécurité.

Zama est-il utilisé dans le secteur de la finance ?
Oui, Zama est utilisé dans le secteur financier pour traiter des transactions et des données sensibles tout en assurant leur confidentialité, sans besoin de déchiffrement.

Quels sont les principaux concurrents de Zama ?
Les principaux concurrents de Zama incluent d’autres solutions de chiffrement homomorphe et de confidentialité des données, comme Duality Technologies et Microsoft SEAL.

Comment Zama protège-t-il les données des utilisateurs ?
Zama protège les données en utilisant le chiffrement homomorphe, permettant de traiter les informations cryptées sans jamais avoir à les déchiffrer, réduisant ainsi le risque de fuites ou de piratages.

Quelles sont les applications de Zama dans la blockchain ?
Zama peut être intégré aux blockchains pour garantir la confidentialité des transactions et des données sensibles, tout en permettant des contrats intelligents chiffrés et sécurisés.

Zama est-il compatible avec d’autres blockchains ?
Zama peut être utilisé avec diverses blockchains pour améliorer la confidentialité et la sécurité des transactions, notamment dans des écosystèmes qui nécessitent une protection accrue des données.

Quels sont les avantages de Zama pour les entreprises ?
Zama offre aux entreprises la possibilité de traiter des données sensibles sans exposer ces informations, ce qui est essentiel pour respecter les réglementations de confidentialité tout en exploitant pleinement les données.

Comment Zama améliore-t-il la confidentialité des transactions ?
Zama utilise le chiffrement homomorphe pour garantir que les données des transactions restent cryptées pendant leur traitement, améliorant ainsi la confidentialité sans compromettre la performance.

Zama est-il open-source ?
Oui, Zama est en partie open-source, permettant aux développeurs et aux chercheurs d’explorer et d’améliorer ses algorithmes de chiffrement homomorphe pour favoriser une adoption plus large.

Comment Zama impacte-t-il la sécurité des smart contracts ?
En intégrant le chiffrement homomorphe, Zama permet aux smart contracts de traiter des informations confidentielles tout en garantissant que les données restent cryptées, améliorant ainsi la sécurité des applications décentralisées.

Quelles sont les applications potentielles de Zama dans la DeFi ?
Dans la finance décentralisée (DeFi), Zama peut être utilisé pour traiter des transactions cryptées, garantissant ainsi la confidentialité des utilisateurs tout en permettant des échanges sécurisés.

Zama peut-il être utilisé dans les audits de données ?
Oui, Zama peut être utilisé pour les audits de données confidentielles en permettant aux auditeurs d’analyser des informations cryptées sans jamais les déchiffrer, protégeant ainsi la confidentialité des entités auditées.

Quels sont les bénéfices du chiffrement homomorphe de Zama pour les développeurs ?
Les développeurs peuvent intégrer la technologie de Zama pour créer des applications qui traitent des données sensibles de manière sécurisée, offrant ainsi une protection complète des utilisateurs sans compromettre les fonctionnalités.

Quels secteurs peuvent bénéficier du chiffrement homomorphe de Zama ?
Des secteurs comme la santé, la finance, la recherche scientifique et la gouvernance peuvent bénéficier du chiffrement homomorphe de Zama pour traiter des données sensibles tout en garantissant leur confidentialité.

Comment Zama assure-t-il la scalabilité des applications décentralisées ?
Zama permet la scalabilité des applications décentralisées en fournissant une infrastructure sécurisée pour traiter des données chiffrées de manière efficace, sans compromettre les performances.

Comment Zama répond-il aux besoins de confidentialité des entreprises ?
Zama répond aux besoins de confidentialité des entreprises en offrant une solution de traitement des données chiffrées qui permet d’exploiter les informations sensibles sans risquer des violations de la vie privée.

Zama est-il compatible avec les solutions de cloud computing ?
Oui, Zama peut être intégré aux solutions de cloud computing pour permettre des traitements sécurisés et confidentiels des données stockées dans le cloud, tout en garantissant qu’elles restent chiffrées.

Quels sont les risques liés à l’utilisation de Zama ?
Les risques incluent des défis potentiels liés à la performance et à la mise à l’échelle du chiffrement homomorphe, ainsi que la complexité de mise en œuvre dans des systèmes existants.

Comment Zama protège-t-il contre les cyberattaques ?
Zama protège contre les cyberattaques en assurant que les données traitées restent cryptées à tout moment, ce qui réduit considérablement les possibilités pour les attaquants d’exploiter des informations sensibles.

Quels sont les partenariats de Zama dans le secteur technologique ?
Zama collabore avec diverses entreprises technologiques et organisations dans le but d’améliorer la confidentialité des données et d’intégrer le chiffrement homomorphe dans des solutions à grande échelle.

Zama est-il adapté pour les petites entreprises ?
Oui, Zama est conçu pour être utilisé par des entreprises de toutes tailles, y compris les petites entreprises qui souhaitent protéger leurs données tout en optimisant l’utilisation des informations.

Comment Zama contribue-t-il à la conformité RGPD ?
Zama aide les entreprises à se conformer aux réglementations telles que le RGPD en garantissant la confidentialité des données traitées et en minimisant les risques de fuites d’informations.

Quels sont les cas d’utilisation de Zama dans l’intelligence artificielle ?
Zama permet de traiter des données cryptées dans des algorithmes d’intelligence artificielle, offrant ainsi la possibilité d’entraîner des modèles tout en préservant la confidentialité des données sensibles.

Comment Zama favorise-t-il l’innovation dans le domaine de la sécurité des données ?
Zama favorise l’innovation en offrant une solution de chiffrement homomorphe qui permet de nouveaux cas d’utilisation de données chiffrées, sans avoir à les déchiffrer, réduisant ainsi les risques de violation de la vie privée.

Quels sont les défis techniques liés au chiffrement homomorphe de Zama ?
Les défis techniques incluent la gestion des performances et la latence dans les traitements cryptographiques, ainsi que l’intégration efficace du chiffrement homomorphe dans des systèmes complexes.

Zama peut-il être utilisé dans des systèmes gouvernementaux ?
Oui, Zama peut être utilisé dans des systèmes gouvernementaux pour assurer la confidentialité des données sensibles traitées, comme les informations fiscales ou les dossiers de santé.

Comment Zama se positionne-t-il par rapport à la concurrence ?
Zama se positionne comme un leader dans l’espace du chiffrement homomorphe, offrant une solution unique pour le traitement des données chiffrées avec une efficacité améliorée et une scalabilité.

Comment Zama impacte-t-il le secteur de la recherche scientifique ?
Dans la recherche scientifique, Zama permet de traiter des données cryptées issues d’études ou d’essais cliniques, garantissant ainsi la confidentialité des informations tout en facilitant la collaboration.

Zama est-il adapté aux transactions financières ?
Oui, Zama peut être utilisé pour des transactions financières sécurisées, où les informations sur les utilisateurs et les montants peuvent être traitées de manière confidentielle sans être exposées.

Comment Zama est-il adopté dans les industries sensibles ?
Les industries sensibles comme la défense, la santé, et la finance adoptent Zama pour protéger les données critiques tout en permettant des calculs et des traitements sans déchiffrement.