Update article

_bibliography/stopcovid.bib

@@ -412,3 +412,29 @@ Section: Société},
 	note = {Library Catalog: dontkillmyapp.com},
 	file = {Snapshot:/home/quentin/Seafile/zotero/storage/QEVEDJHZ/dontkillmyapp.com.html:text/html}
 }
+
+
+@article{chan_east_2020,
+	title = {East {Coast} {PACT}: {Privacy} {Sensitive} {Protocols} and {Mechanisms} for {Mobile} {Contact} {Tracing}},
+	shorttitle = {{PACT}},
+	url = {http://arxiv.org/abs/2004.03544},
+	abstract = {The global health threat from COVID-19 has been controlled in a number of instances by large-scale testing and contact tracing efforts. We created this document to suggest three functionalities on how we might best harness computing technologies to supporting the goals of public health organizations in minimizing morbidity and mortality associated with the spread of COVID-19, while protecting the civil liberties of individuals. In particular, this work advocates for a third-party–free approach to assisted mobile contact tracing, because such an approach mitigates the security and privacy risks of requiring a trusted third party. We also explicitly consider the inferential risks involved in any contract tracing system, where any alert to a user could itself give rise to de-anonymizing information.},
+	language = {en},
+	urldate = {2020-04-24},
+	journal = {arXiv:2004.03544 [cs]},
+	author = {Chan, Justin and Foster, Dean and Gollakota, Shyam and Horvitz, Eric and Jaeger, Joseph and Kakade, Sham and Kohno, Tadayoshi and Langford, John and Larson, Jonathan and Singanamalla, Sudheesh and Sunshine, Jacob and Tessaro, Stefano},
+	month = apr,
+	year = {2020},
+	note = {arXiv: 2004.03544},
+	keywords = {Computer Science - Cryptography and Security},
+	annote = {Comment: 22 pages, 2 figures},
+	file = {Chan et al. - 2020 - PACT Privacy Sensitive Protocols and Mechanisms f.pdf:/home/quentin/Seafile/zotero/storage/94B3SGXY/Chan et al. - 2020 - PACT Privacy Sensitive Protocols and Mechanisms f.pdf:application/pdf}
+}
+
+
+@misc{noauthor_west_nodate,
+	title = {West {Coast} {PACT}},
+	url = {https://pact.mit.edu/wp-content/uploads/2020/04/The-PACT-protocol-specification-ver-0.1.pdf},
+	urldate = {2020-04-24},
+	file = {The-PACT-protocol-specification-ver-0.1.pdf:/home/quentin/Seafile/zotero/storage/9XIS9DYT/The-PACT-protocol-specification-ver-0.1.pdf:application/pdf}
+}

_posts/2020-04-20-stopcovid.md

@@ -28,7 +28,7 @@ Pour bien comprendre les enjeux, il est nécessaire de resituer le contexte d'ap
 Comme le confinement total, l'application StopCovid est un outil qui vise a ralentir la diffusion du virus et non à le traiter.
 Plus précisément, cette application vise à automatiser l'identification des personnes qui ont été récemment en contact avec des malades.
 
-Beaucoup de solutions ont été proposées par les chercheurs et les entreprises. Les autorités ont manifesté de l'attention pour trois d'entre elles : BlueTrace, le projet original déployé à Singapour {% cite bay_bluetrace_nodate %}, DP3-T, une solution principalement développée en Suisse par l'EPFL {% cite noauthor_dp-3tdocuments_2020 %} et finalement ROBERT, le candidat pour devenir StopCovid, principalement développé en France par Inria {% cite noauthor_robert-proximity-tracingdocuments_2020 %}. 
+Beaucoup de solutions ont été proposées par les chercheurs et les entreprises. Les projets suivants ont particulièrement fait parler d'eux : BlueTrace, le projet original déployé à Singapour {% cite bay_bluetrace_nodate %}, East Coast PACT par le MIT {% cite noauthor_west_nodate %}, West Coast PACT par l'université de Washington {% cite chan_east_2020 %}, DP3-T, une solution principalement développée en Suisse par l'EPFL {% cite noauthor_dp-3tdocuments_2020 %} et finalement ROBERT, le candidat pour devenir StopCovid, principalement développé en France par Inria {% cite noauthor_robert-proximity-tracingdocuments_2020 %}. 
 
 Ces applications fonctionnent de façon relativement similaire. Une fois installées sur le téléphone de l'utilisateur, elles lui attribuent plusieurs[^1] "pseudonymes". Au quotidien, les téléphones échangent ces pseudonymes via *Bluetooth* quant ils sont à proximité les uns des autres. Quant un utilisateur tombe malade, il le notifie via l'application à un service de l'État. Ce faisant, il transmet une liste des pseudonymes[^6] permettant de faire le lien entre malade et personnes en contact. Régulièrement, l'application des utilisateurs non malades vérifie auprès du service de l'État que ces derniers n'ont pas été en contact avec une personne infectée[^2].
 
@@ -38,8 +38,9 @@ Ces applications fonctionnent de façon relativement similaire. Une fois install
 
 [^2]: Dans le cas de ROBERT, il s'agit de vérifier que les pseudonymes de l'utilisateur ne sont pas connus par l'État. Dans le cas de DP-3T, il s'agit de s'assurer que l'utilisateur ne connait pas un des pseudonymes des personnes malades dans la liste transmise par le service de l'État.
 
+Deux classes d'applications sont distinguées. Si le service de l'État ne fait que relayer les informations partagées par les malades aux autres utilisateurs, sans les traiter, alors le système est dit "décentralisé". Sinon, si le service de l'État effecture un traitement sur les donnés qu'il reçoit des malades pour informer uniquement l'utilisateur final de son risque d'être malade, alors le système est dit "centralisé". Nous verrons par la suite que ces termes sont trompeurs et polarisent le débat. J'utiliserai donc le terme "comme DP-3T" pour "décentralisé" et "comme ROBERT" pour "centralisé". 
 
-Ce fonctionnement implique nécessairement d'assigner à résidence des personnes non malade. Il est donc important que ce système soit le plus juste et le plus transparent possible. 
+Dans tous les cas, ce fonctionnement implique nécessairement d'assigner à résidence des personnes non malade. Il est donc important que ce système soit le plus juste et le plus transparent possible. 
 
 C'est d'ailleurs ce que nous assurent les représentants d'Inria :