Apprentissage Fédéré
Une approche de ML décentralisée où les modèles sont entraînés sur plusieurs appareils ou serveurs contenant des données locales, sans partager les données brutes de manière centralisée.
Un paradigme respectueux de la confidentialité qui transmet des mises à jour du modèle (gradients) — et non des données brutes — entre les clients (p. ex., des smartphones) et un serveur central, en agrégeant ces mises à jour dans un modèle global. Il réduit les coûts de transfert de données et préserve la souveraineté des données locales. La gouvernance doit sécuriser l’agrégation des mises à jour (afin de prévenir l’empoisonnement), gérer le versionnage des modèles et garantir que la contribution de chaque client est pondérée de manière appropriée afin d’éviter les biais provenant de nœuds sous-représentés.
Une IA de prédiction au clavier apprend à partir des habitudes de saisie des utilisateurs sur leurs téléphones grâce à l’apprentissage fédéré : chaque appareil s’entraîne localement sur les textes récents, envoie des mises à jour de gradients chiffrées, puis le serveur central les agrège. Aucun texte personnel ne quitte l’appareil, ce qui préserve la confidentialité des utilisateurs tout en améliorant le modèle linguistique global.
« Ce qui prenait auparavant des semaines de révisions manuelles et de travail sur les politiques est maintenant structuré et auditable dans Enzai en quelques minutes. C'est la première fois que la gouvernance de l'IA semble opérationnelle, et non théorique. »
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