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.
Inclut l’apprentissage fédéré et le split learning : chaque nœud s’entraîne localement sur des données privées et partage des mises à jour de modèle ou des embeddings avec un serveur central. Cette approche préserve la confidentialité des données et réduit la bande passante, mais nécessite une agrégation sécurisée, la gestion de la dérive et une gouvernance de la validation des mises à jour afin de prévenir les attaques par empoisonnement des mises à jour.
Un consortium de santé entraîne un modèle de prédiction des maladies dans cinq hôpitaux au moyen de l’apprentissage fédéré. Chaque hôpital entraîne localement le modèle sur ses dossiers patients, envoie des mises à jour de poids chiffrées, et le serveur central les agrège, ce qui permet d’obtenir un modèle robuste sans exposer de données patient à l’extérieur.
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