Qu'est-ce que l'apprentissage fédéré ?
L'apprentissage fédéré est une méthode d'entraînement d'un modèle d'intelligence artificielle où le calcul se fait localement sur chaque appareil, seuls les paramètres du modèle étant partagés, jamais les données brutes.
Le clavier prédictif d'un smartphone en est l'exemple type: il apprend de votre frappe sans envoyer vos messages à un serveur. Seules des mises à jour agrégées du modèle remontent, puis sont combinées côté serveur. L'approche réduit la collecte de données personnelles et sert directement le principe de minimisation prévu par le RGPD. Elle intéresse notamment la santé, où les données ne peuvent pas quitter l'établissement.
La CNIL y voit une technologie renforçant la confidentialité (PET). Elle ne suffit pas seule: les paramètres partagés peuvent parfois révéler de l'information, d'où l'ajout fréquent de confidentialité différentielle.
Voir aussi
- Technologies renforçant la confidentialité (PETs)
- Confidentialité différentielle
- Minimisation des données
- Anonymisation des données
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