L'apprentissage fédéré est une technique d'intelligence artificielle qui permet d'entraîner des modèles de machine learning sur des données distribuées, sans les centraliser. Cette approche préserve la confidentialité des données en les gardant sur les appareils des utilisateurs ou sur des serveurs locaux.
Dans ce paradigme, un modèle global est partagé avec plusieurs participants. Chacun entraîne le modèle sur ses données locales, puis renvoie uniquement les mises à jour des paramètres au serveur central. Celui-ci agrège ces mises à jour pour améliorer le modèle global, qui est ensuite redistribué aux participants.
Cette méthode est particulièrement utile dans les scénarios où les données sont sensibles ou volumineuses, comme dans le domaine de la santé ou des smartphones. Par exemple, un fabricant de claviers virtuels pourrait améliorer ses suggestions de mots sans accéder directement aux messages des utilisateurs.
Voici un exemple simplifié en Python illustrant le concept :
def apprentissage_federe(modele_global, participants):
for iteration in range(nombre_iterations):
mises_a_jour = []
for participant in participants:
modele_local = copie(modele_global)
modele_local.entrainer(donnees_locales[participant])
mises_a_jour.append(modele_local.parametres - modele_global.parametres)
moyenne_mises_a_jour = sum(mises_a_jour) / len(mises_a_jour)
modele_global.parametres += moyenne_mises_a_jour
return modele_globalL'apprentissage fédéré s'inscrit dans une tendance plus large de confidentialité préservée en IA, aux côtés d'autres techniques comme le chiffrement homomorphe ou l'apprentissage différentiellement privé. Il répond aux préoccupations croissantes concernant la protection des données personnelles dans le développement de systèmes d'IA performants.
