Apprentissage Distribué
Une approche d'apprentissage automatique où les données d'entraînement sont réparties sur plusieurs appareils ou emplacements, et les modèles sont formés de manière collaborative sans partager les données brutes.
Comprend l'apprentissage fédéré et l'apprentissage distribué : chaque nœud s'entraîne localement sur des données privées et partage les mises à jour du modèle ou les embeddings avec un serveur central. Cela préserve la confidentialité des données et réduit la bande passante, mais nécessite une agrégation sécurisée, une gestion des dérives et une gouvernance pour la validation des mises à jour afin de prévenir les attaques par mises à jour empoisonnées.
Un consortium de santé entraîne un modèle de prédiction des maladies à travers cinq hôpitaux en utilisant l'apprentissage fédéré. Chaque hôpital s'entraîne sur ses dossiers de patients localement, envoie des mises à jour de poids cryptées, et le serveur central les agrège—ce qui permet de créer un modèle robuste sans exposer aucune donnée de patient à l'extérieur.
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