Un paradigme de préservation de la confidentialité qui envoie des mises à jour du modèle (gradients) —et non des données brutes— entre les clients (par exemple, les smartphones) et un serveur central, en agrégeant ces mises à jour dans un modèle global. Cela réduit les coûts de transfert de données et maintient la souveraineté des données locales. La gouvernance doit sécuriser l'agrégation des mises à jour (pour prévenir les empoisonnements), gérer la version des modèles, et s'assurer que la contribution de chaque client soit pondérée de manière appropriée pour éviter les biais provenant des nœuds sous-représentés.