Ce projet permet d'explorer et d'appliquer la confidentialité différentielle (differential privacy) à des jeux de données via la bibliothèque OpenDP. Il vise à fournir des outils pour réaliser des analyses statistiques tout en garantissant la protection des données individuelles. Les fonctionnalités incluent le calcul de moyennes, sommes, comptages et quantiles avec des mécanismes de bruit adaptés pour préserver la vie privée.

Ce projet propose une preuve de concept (POC) pour calculer et visualiser des statistiques tout en garantissant la confidentialité différentielle des données. Il permet aux utilisateurs d'explorer des jeux de données sensibles sans compromettre la vie privée des individus, en appliquant des techniques mathématiques avancées pour protéger les informations personnelles.