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Selon le procès, déposé fin 2022, T Mobile place ses données et informations d’identification client dans une grande base de données unifiée pour former ses modèles d’IA et d’apprentissage automatique, compromettant ainsi la sécurité des données. Il affirme que « cette centralisation des données à un point d’accès unique » est contraire aux pratiques bien établies en matière de sécurité et de stockage des données.
Afin de former les modèles sophistiqués d’IA et d’apprentissage automatique dont T-Mobile avait besoin… T-Mobile a regroupé toutes ses données, regroupé ses informations d’identification et a donné la priorité (et donne toujours la priorité) à la formation et à l’accessibilité des modèles plutôt qu’à la sécurité des données. » – Poursuite contre T- Mobile
T Mobile et sa société mère Deutsche Telekom (DT) ont nié les allégations contenues dans le procès, affirmant qu’elles étaient basées sur des spéculations plutôt que sur des faits.
Le demandeur souligne qu’aucun procès-verbal du conseil d’administration de T-Mobile ne discute d’une directive ou d’un quelconque document (interne ou externe) mentionnant une telle directive. L’opposition du demandeur ignore ce défaut fatal et demande plutôt au tribunal de déduire une telle directive sur la base de rien de plus que (1) deux vidéos YouTube, (2) une diapositive PowerPoint non pertinente d’une réunion du conseil de surveillance de DT et (3) le fait que T -Mobile a annoncé une fusion avec Sprint en 2018. Aucun d’entre eux n’est en mesure de soutenir une telle inférence. » T-Mobile
Ce n’est pas la première fois qu’une entreprise est critiquée pour avoir utilisé les données disponibles pour former ses systèmes et les réglementations existantes ne fournissent aucune indication claire sur ce qui est acceptable et ce qui ne l’est pas. Toute entreprise utilisant l’IA a besoin d’une énorme quantité de données pour entraîner ses modèles d’IA et améliorer ses services et ses opérations.
Le procès poursuit en disant que les efforts de DT en matière d’IA se sont étendus à T Mobile après avoir acquis Sprint. Apparemment, T Mobile faire des économies pour rester une partie du programme d’IA. T Mobile a réfuté les allégations.
La thèse centrale du demandeur – selon laquelle le conseil d’administration de T-Mobile a permis de manière déloyale à DT de « piller » les données de T-Mobile, pour le propre bénéfice de DT, exposant ainsi T-Mobile à des cyberattaques – est basée uniquement sur des spéculations (empilées sur des spéculations) et non sur des faits bien argumentés. . » T Mobile
Par exemple, T Mobile a opté pour le langage de programmation R, normalement utilisé pour la modélisation statistique et dépourvu de fonctionnalités de sécurité fondamentales, au lieu d’un langage sophistiqué comme Python pour créer des applications d’apprentissage automatique.
Le procès dit également que T Mobile a développé une interface de programmation d’application (API) appelée qAPI avec la capacité d’interagir avec diverses bases de données d’informations, mais n’a pas réussi à mettre en œuvre une méthode sécurisée pour y accéder. Cela a créé un point de défaillance unique pour la sécurité.
De manière critique, qAPI a permis la centralisation des « informations d’identification ». Cela signifiait que les noms d’utilisateur et mots de passe individuels ou autres clés d’accès à la base de données n’auraient pas besoin d’être conservés par chaque application. Ils seraient détenus par l’API, qui à son tour imposerait l’accès des applications interrogeant. Cela signifiait que les informations d’identification de chaque base de données seraient conservées de manière centralisée, créant ainsi un point de défaillance unique pour la sécurité de T-Mobile. En conséquence, un seul serveur de test compromis n’importe où dans l’ensemble de l’écosystème T-Mobile peut accéder, sauvegarder et exporter facilement et durablement l’intégralité de l’écosystème de données de T-Mobile – parce que T-Mobile a conçu son système de cette façon » – Poursuite contre T- Mobile