Federated Learning : Une nouvelle ère pour l'IA collaborative dans un monde soucieux de la protection de la vie privée

À l'heure de l'innovation fondée sur les données, l'apprentissage automatique collaboratif est une nécessité absolue. Mais comment y parvenir tout en préservant la confidentialité des données ? L'apprentissage fédéré (Federated Learning, FL) offre une réponse. L'apprentissage automatique traditionnel repose sur l'agrégation centralisée des données, ce qui soulève des problèmes de confidentialité et entrave la participation. Le Federated Learning relève ce défi en permettant un entraînement distribué sur des données stockées localement, ouvrant ainsi la voie à une IA collaborative sans compromettre la vie privée. Ce talk se penche sur le potentiel de transformation de l'apprentissage fédéré en permettant un développement sécurisé et collaboratif de l'IA à travers deux dimensions distinctes : cross-devices et cross-silos :

• cross-devices : Cette approche se concentre sur la formation collaborative entre de nombreux appareils, tels que les smartphones ou les appareils IoT. Elle permet d'obtenir des modèles personnalisés et d'améliorer l'expérience des utilisateurs tout en protégeant la vie privée de chacun.
• cross-silos : Cette approche facilite la collaboration entre différentes organisations ou entités dont les données sensibles sont stockées dans des silos distincts. Elle permet aux entités de former collectivement des modèles puissants sans révéler leurs données privées.

Dans ce talk, nous explorerons le potentiel de transformation de l'apprentissage fédéré dans le développement d'une IA sécurisée et respectueuse de la vie privée. Découvrez comment l'apprentissage fédéré permet un apprentissage distribué à la fois sur les appareils personnels et les silos organisationnels, tout en protégeant la confidentialité des données.