Grâce aux “smart disclosure initiatives”, traduit en français par « ouvertures intelligentes » et aux nouvelles réglementations comme le RGPD, les individus ont la possibilité de reprendre le contrôle sur leurs données en les stockant localement de manière décentralisée. En parallèle, les solutions dites de clouds personnels ou « système personnel de gestion de données » se multiplient, leur objectif étant de permettre aux utilisateurs d’exploiter leurs données personnelles pour leur propre bien. Cette gestion décentralisée des données personnelles offre une protection naturelle contre les attaques massives sur les serveurs centralisés et ouvre de nouvelles opportunités en permettant aux utilisateurs de croiser leurs données collectées auprès de différentes sources. D’un autre côté, cette approche empêche le croisement de données provenant de plusieurs utilisateurs pour effectuer des calculs distribués. L’objectif de cette thèse est de concevoir un protocole de calcul distribué, générique, qui passe à l’échelle et qui permet de croiser les données personnelles de plusieurs utilisateurs en offrant de fortes garanties de sécurité et de protection de la vie privée. Le protocole répond également aux deux questions soulevées par cette approche : comment préserver la confiance des individus dans leur cloud personnel lorsqu’ils effectuent des calculs croisant des données provenant de plusieurs individus ? Et comment garantir l’intégrité du résultat final lorsqu’il a été calculé par une myriade de clouds personnels collaboratifs mais indépendants ?