Apprentissage fédéré : Un guide complet de l'IA collaborative

L'apprentissage fédéré offre un moyen de développer des modèles d'IA en collaboration sur des ensembles de données distribuées sans compromettre la confidentialité des données. Il s'agit d'une solution aux défis liés à la sécurité des données, à la conformité réglementaire et à la localisation des données. Grâce à l'apprentissage fédéré, les organisations maximisent le potentiel des données volumineuses tout en respectant les réglementations en matière de protection de la vie privée. 

Dans ce guide, nous explorons les principes fondamentaux de l'apprentissage fédéré, ses mises en œuvre et ses applications potentielles dans tous les secteurs. De la santé à la finance en passant par les applications mobiles et l'Internet des objets, nous examinerons comment cette approche collaborative de l'IA permet d'équilibrer la performance des modèles et la protection des données. Si vous êtes totalement novice dans ce domaine, suivez notre cours Comprendre l'apprentissage automatique sans avoir à coder.

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Qu'est-ce que l'apprentissage fédéré ? 

L'apprentissage fédéré est un paradigme d'apprentissage automatique de pointe qui facilite la formation de modèles d'intelligence artificielle dans un réseau d'appareils ou de serveurs décentralisés. Cette approche permet à chaque nœud de contribuer au processus d'apprentissage du modèle en utilisant ses données locales sans qu'il soit nécessaire d'échanger ou de centraliser ces échantillons de données. Cette méthode permet l'apprentissage collaboratif tout en conservant les données brutes à la source, ce qui répond aux préoccupations en matière de protection de la vie privée et de sécurité.

Avantages de l'apprentissage fédéré

L'apprentissage fédéré diffère des approches centralisées traditionnelles de l'apprentissage automatique. Dans les méthodes conventionnelles, toutes les données d'apprentissage sont regroupées dans un lieu central pour l'apprentissage du modèle. En revanche, l'apprentissage fédéré apporte le modèle aux données, et non l'inverse. Cette nature décentralisée offre plusieurs avantages clés :

1. Protection renforcée de la vie privée: Les données brutes ne quittent jamais leur emplacement d'origine, ce qui réduit considérablement le risque de violation des données ou d'accès non autorisé.
2. Amélioration de la sécurité: En gardant les données localisées, l'apprentissage fédéré minimise la surface d'attaque pour les pirates potentiels.
3. Conformité réglementaire: Cette approche aide les organisations à adhérer aux réglementations sur la protection des données telles que le GDPR, qui limitent les mouvements de données à travers les frontières.
4. Réduction du transfert de données: Le fait de minimiser la nécessité de déplacer de grands ensembles de données permet d'économiser de la bande passante et de réduire la latence dans l'apprentissage des modèles.

Apprentissage fédéré vs. fédération de données

Bien que l'apprentissage fédéré se concentre sur la formation de modèles distribués, il présente certaines similitudes conceptuelles avec la fédération de données, une autre approche du traitement des données distribuées. Ces deux techniques visent à tirer des enseignements de sources de données décentralisées sans centraliser les données brutes.

Fondamentalement, alors que l'apprentissage fédéré se concentre sur l'entraînement des modèles d'apprentissage automatique en collaboration entre les appareils sans partager les données brutes, puis sur l'agrégation des résultats pour chaque modèle, la fédération de données fournit un accès centralisé aux données distribuées. Pour comprendre le contexte plus large du traitement des données distribuées, vous pouvez consulter notre article intitulé Qu'est-ce qu'une fédération de données ?

Comment fonctionne l'apprentissage fédéré ?

L'apprentissage fédéré fonctionne par le biais d'une série d'étapes coordonnées qui permettent l'apprentissage collaboratif de modèles tout en préservant la confidentialité des données. Ce processus peut être décomposé en trois étapes clés : l'initialisation , l'entraînementlocal et l'agrégation desmises à jour . Examinons chaque étape en détail :

Phase d'initialisation

Le processus d'apprentissage fédéré commence par la phase d'initialisation :

1. Un serveur central développe un modèle global initial. Ce modèle sert de point de départ au processus d'apprentissage fédéré.
2. Le serveur distribue ce modèle global à un groupe sélectionné d'appareils clients ou de serveurs participants. Ces clients peuvent être des smartphones, des dispositifs IoT ou des serveurs locaux dans différentes organisations.
3. Avec le modèle, le serveur envoie des instructions pour l'entraînement, y compris les hyperparamètres, le nombre d'époques locales à effectuer et tout autre détail de configuration pertinent.
4. Les clients reçoivent le modèle global et se préparent à l'entraîner sur leurs données locales.

Formation locale

Une fois que les clients ont reçu le modèle global, la phase de formation locale commence :

1. Chaque appareil client entraîne le modèle en utilisant uniquement ses données locales. Il s'agit là d'un aspect caractéristique de l'apprentissage fédéré : les données brutes ne quittent jamais l'appareil.
2. Le processus d'apprentissage sur chaque appareil est similaire à l'apprentissage automatique traditionnel, qui peut impliquer des passes avant, le calcul de la perte et la rétropropagation pour mettre à jour les paramètres du modèle.
3. Les clients effectuent un nombre déterminé d'époques ou d'itérations de formation, comme défini dans la phase d'initialisation.
4. Une fois l'apprentissage local terminé, chaque client calcule la différence entre les paramètres du modèle mis à jour et les paramètres du modèle global d'origine. Cette différence représente la mise à jour locale.

Agrégation des mises à jour

L'étape finale consiste à agréger les mises à jour locales pour améliorer le modèle global :

1. Les clients renvoient leurs paramètres de modèle actualisés au serveur central. Il est important de noter qu'à l'adresse , seules les mises à jour du modèle sont transmises, et non les données brutes ou les modèles locaux entièrement formés.
2. Le serveur central reçoit les mises à jour de plusieurs clients et les regroupe pour créer un nouveau modèle global. Cette agrégation se fait généralement par le biais d'un processus appelé moyenne fédérée, dans lequel le serveur calcule une moyenne pondérée de toutes les mises à jour des clients.
3. Pour améliorer encore la confidentialité, des techniques telles que l'agrégation sécurisée ou la confidentialité différentielle peuvent être appliquées au cours de cette étape. Ces méthodes ajoutent une couche supplémentaire de protection, rendant pratiquement impossible la rétro-ingénierie des contributions individuelles à partir de la mise à jour agrégée.
4. Le serveur met à jour le modèle global avec les modifications agrégées, créant ainsi une version améliorée qui a appris de diverses sources de données sans accéder directement aux données locales.
5. Ce nouveau modèle global est ensuite redistribué aux clients, et le processus recommence à partir de la phase d'initialisation pour le cycle de formation suivant.

Grâce à ces cycles itératifs de formation locale et d'agrégation globale, le modèle d'apprentissage fédéré s'améliore progressivement.

Types d'apprentissage fédéré

L'apprentissage fédéré englobe différentes approches, chacune étant conçue pour répondre à des scénarios et défis spécifiques dans le domaine de l'apprentissage automatique distribué. Si le principe de base de la formation de modèles sur des données décentralisées reste constant, la mise en œuvre peut varier. Examinons les quatre principaux types d'apprentissage fédéré :

Apprentissage centralisé et fédéré

L'apprentissage fédéré centralisé, également connu sous le nom d'apprentissage fédéré basé sur un serveur, est l'approche la plus courante. La méthode que nous avons présentée ci-dessus est caractéristique de l'apprentissage fédéré centralisé. Dans l'apprentissage fédéré centralisé, un serveur central coordonne l'ensemble du processus d'apprentissage. Le serveur lance ensuite la formation en distribuant le modèle global aux clients, qui forment le modèle localement et renvoient les mises à jour au serveur. Enfin, le serveur agrège ces mises à jour pour améliorer le modèle global.

Cette approche est idéale pour les scénarios dans lesquels une entité centrale de confiance peut gérer le processus, comme par exemple une entreprise technologique qui améliore ses services sur l'ensemble des appareils des utilisateurs ou un consortium de soins de santé qui coordonne la recherche dans plusieurs hôpitaux.

Apprentissage fédéré décentralisé

L'apprentissage fédéré décentralisé élimine le besoin d'un serveur central. Dans l'apprentissage fédéré décentralisé, les clients communiquent directement entre eux dans un réseau pair-à-pair, et chaque client joue à la fois le rôle d'apprenant et d'agrégateur. Les modèles ou les mises à jour sont partagés entre les clients, souvent à l'aide de la blockchain ou d'autres technologies de registres distribués, et le modèle global émerge des interactions collectives de tous les clients.

Cette approche est particulièrement utile dans les scénarios où il n'existe pas d'autorité centrale de confiance unique ou lorsqu'il est nécessaire d'améliorer la confidentialité et la résilience face à des points de défaillance uniques.

Apprentissage fédéré hétérogène

L'apprentissage fédéré hétérogène permet de relever les défis de la formation sur différents appareils et distributions de données, car il s'adapte à des appareils dont les capacités de calcul et les ressources varient. Pour ce faire, il utilise des algorithmes adaptatifs pour gérer des qualités et des quantités de données variables d'un client à l'autre.

Ce type est utile dans les applications réelles où les données et les appareils sont intrinsèquement diversifiés, comme dans les réseaux IoT ou lors de la formation de modèles dans différentes organisations.

Apprentissage fédéré intersilo

L'apprentissage fédéré intersilo se concentre sur la collaboration entre différentes organisations ou silos de données. Il implique un petit nombre de participants fiables, souvent des organisations plutôt que des appareils individuels. Les participants disposent généralement d'ensembles de données plus importants et de connexions plus stables que dans le cas d'une configuration multi-appareils. Elle peut impliquer des accords juridiques et organisationnels complexes pour le partage des données et la propriété des modèles. Il est souvent utilisé dans des scénarios tels que la recherche collaborative entre institutions ou les systèmes interbancaires de détection des fraudes.

Cette approche permet aux organisations de bénéficier de l'intelligence collective tout en gardant le contrôle de leurs données sensibles.

Applications de l'apprentissage fédéré

L'apprentissage fédéré modifie la façon dont les industries abordent l'apprentissage automatique, en particulier dans les scénarios où la confidentialité et la sécurité des données sont primordiales. En permettant l'apprentissage collaboratif sans centraliser les données sensibles, l'apprentissage fédéré trouve des applications dans différents secteurs. 

Soins de santé

L'apprentissage fédéré transforme la recherche médicale et les soins aux patients en permettant aux hôpitaux et aux instituts de recherche de collaborer sans compromettre la vie privée des patients :

• Recherche sur le cancer: Le projet MELLODDY, auquel participent dix entreprises pharmaceutiques, utilise l'apprentissage fédéré pour améliorer la découverte de médicaments pour le traitement du cancer sans partager de données propriétaires.
• Soins de santé prédictifs: Les hôpitaux peuvent former en collaboration des modèles pour prédire les résultats des patients, les risques de réadmission ou les diagnostics de maladies rares en utilisant des données provenant de plusieurs institutions.
• Imagerie médicale: L'apprentissage fédéré permet de développer des modèles d'IA plus robustes pour l'interprétation des radiographies, des IRM et des tomodensitogrammes en apprenant à partir de divers ensembles de données provenant de différents prestataires de soins de santé.
• Réponse à la pandémie: Pendant la pandémie de COVID-19, l'apprentissage fédéré a facilité la collaboration rapide entre les hôpitaux du monde entier afin de développer des modèles de prédiction pour les résultats des patients et l'allocation des ressources.

Finances

Les institutions financières tirent parti de l'apprentissage fédéré pour améliorer leurs services tout en respectant strictement la confidentialité des données et la conformité réglementaire :

• Détection de la fraude: Les banques collaborent pour former des modèles de détection des fraudes plus efficaces sans partager les données sensibles des transactions, comme le démontrent des projets tels que celui mené par WeBank en Chine.
• Evaluation du crédit: Les prêteurs peuvent développer des modèles d'évaluation du risque de crédit plus précis en s'appuyant sur des bases de clients diversifiées dans plusieurs institutions sans centraliser les données financières personnelles.
• Lutte contre le blanchiment d'argent (AML): Les institutions financières utilisent l'apprentissage fédéré pour améliorer les systèmes de détection de la lutte contre le blanchiment d'argent en s'entraînant de manière collaborative sur des modèles provenant de différentes banques sans exposer les détails des transactions individuelles.
• Services financiers personnalisés: Les banques peuvent proposer des recommandations de produits et des conseils en matière d'investissement sur la base de modèles formés dans diverses bases de clients, tout en préservant la confidentialité des données individuelles des clients.

IoT et appareils mobiles

L'apprentissage fédéré renforce les capacités des appareils périphériques et améliore l'expérience de l'utilisateur tout en préservant la vie privée :

• Prédiction des claviers de smartphones: Gboard de Google utilise l'apprentissage fédéré pour améliorer la prédiction du mot suivant et les fonctions de correction automatique sans envoyer les données de frappe individuelles à des serveurs centraux.
• Appareils domestiques intelligents: L'apprentissage fédéré permet aux appareils IoT d'apprendre des comportements collectifs des utilisateurs afin d'optimiser la consommation d'énergie, les fonctions de sécurité et l'automatisation sans partager les données individuelles des ménages.
• Véhicules autonomes: Les constructeurs automobiles explorent l'apprentissage fédéré pour améliorer les systèmes de conduite autonome en tirant des enseignements de divers scénarios de conduite sur plusieurs véhicules sans centraliser les données sensibles de localisation et de conduite.
• Appareils de santé portables: Les trackers de fitness et les smartwatches utilisent l'apprentissage fédéré pour améliorer les algorithmes de suivi de la santé, en apprenant à partir de diverses données d'utilisateurs sans compromettre les informations de santé individuelles.

Ces applications démontrent que l'apprentissage fédéré n'est pas seulement un concept théorique, mais une solution pratique pour relever les défis du monde réel dans tous les secteurs d'activité.

Considérations avancées sur la confidentialité et la sécurité dans l'apprentissage fédéré

Bien que l'apprentissage fédéré améliore intrinsèquement la confidentialité en conservant les données brutes localisées, des techniques supplémentaires sont employées pour renforcer la protection des données. Ces méthodes garantissent que même les mises à jour du modèle partagées au cours du processus d'apprentissage ne révèlent pas par inadvertance des informations sensibles.

Vie privée différentielle

La confidentialité différentielle est un cadre mathématique qui ajoute un bruit contrôlé aux données ou aux mises à jour de modèles, ce qui rend pratiquement impossible la rétro-ingénierie de points de données individuels :

• Ajout de bruit: Un bruit aléatoire est ajouté aux mises à jour du modèle avant qu'elles ne soient envoyées au serveur central. Ce bruit masque les contributions individuelles tout en préservant les modèles statistiques globaux.
• Budget de confidentialité (ε): Un budget de confidentialité, désigné par ε (epsilon), quantifie la perte de confidentialité maximale admissible dans le système. Plus ε est petit, plus le bruit est introduit, ce qui permet d'obtenir des garanties de confidentialité plus solides, mais peut réduire la précision du modèle.
• Ecrêtage adaptatif: Pour concilier confidentialité et utilité, des techniques d'écrêtage adaptatives sont utilisées pour déterminer la quantité optimale de bruit à ajouter en fonction de la sensibilité des données.
• Local vs. Confidentialité différentielle globale: Dans le cas de la confidentialité différentielle locale, le bruit est ajouté sur les appareils clients, tandis que dans le cas de la confidentialité différentielle globale, il est ajouté au cours du processus d'agrégation sur le serveur.

Agrégation sécurisée

L'agrégation sécurisée est une technique cryptographique qui permet au serveur de calculer la somme des mises à jour de modèles provenant de plusieurs clients sans voir les mises à jour individuelles :

• Masquage par paire: Les clients génèrent des masques aléatoires qui s'annulent lorsqu'ils sont additionnés pour tous les participants. Ces masques sont appliqués aux mises à jour du modèle avant le partage.
• Chiffrement par seuil: Le processus d'agrégation est réparti entre plusieurs serveurs, ce qui nécessite la collaboration d'un nombre seuil de serveurs pour décrypter le résultat final.
• Traitement des chutes: Les protocoles d'agrégation sécurisés sont conçus pour gérer les abandons de clients, ce qui garantit que le processus peut être mené à bien même si certains clients deviennent indisponibles.
• Efficacité du calcul: Des progrès récents ont permis de réduire de manière significative la charge de calcul de l'agrégation sécurisée, ce qui la rend pratique pour les systèmes d'apprentissage fédérés à grande échelle.

Cryptage homomorphique

Le chiffrement homomorphique est une technique avancée qui permet d'effectuer des calculs sur des données chiffrées : Le chiffrement homomorphique permet au serveur d'effectuer des opérations sur les mises à jour de modèles chiffrées sans jamais les déchiffrer, ce qui constitue une couche supplémentaire de sécurité et de préservation de la vie privée.

Les défis de l'apprentissage fédéré

Si l'apprentissage fédéré présente des avantages, il est également confronté à plusieurs défis. Examinons les principaux défis et quelques solutions potentielles. 

Frais de communication

Les systèmes d'apprentissage fédérés impliquent souvent des échanges fréquents entre le serveur central et de nombreux appareils clients, ce qui entraîne une surcharge de communication importante. 

Défis :

• Contraintes de largeur de bande: La transmission des mises à jour de modèles, en particulier pour les réseaux neuronaux de grande taille, peut consommer une bande passante importante.
• Problèmes d'évolutivité: Lorsque le nombre d'appareils participants augmente, les coûts de communication peuvent croître de manière exponentielle.

Solutions et recherches en cours :

• Compression de gradient: Des techniques telles que la quantification et la sparsification réduisent la taille des mises à jour du modèle.
• SGD local: La descente de gradient stochastique est un algorithme d'optimisation utilisé par les clients dans l'apprentissage fédéré pour former des modèles sur des données locales. Le SGD local consiste à effectuer plusieurs itérations de SGD au niveau local avant de communiquer avec le serveur central.

Hétérogénéité des dispositifs

L'apprentissage fédéré implique souvent une gamme variée d'appareils dotés de capacités de calcul et de stockage différentes. 

Défis :

• Disparité informatique: Certains appareils peuvent avoir du mal à effectuer des tâches complexes de formation de modèles.
• Contraintes énergétiques: Les appareils alimentés par batterie doivent trouver un équilibre entre l'apprentissage du modèle et l'économie d'énergie.

Solutions et recherches en cours :

• Formation locale adaptative: Ajuster la complexité des calculs locaux en fonction des capacités de l'appareil.
• Modèle Compression: Des techniques telles que l'élagage et la distillation des connaissances pour créer des modèles plus petits et plus efficaces.

Risques liés à la sécurité des données

Si l'apprentissage fédéré améliore la protection de la vie privée, il introduit de nouveaux problèmes de sécurité. 

Défis :

• Modèle d'empoisonnement: Des acteurs malveillants pourraient tenter d'injecter de mauvaises données ou des mises à jour de modèles afin de compromettre le modèle global.
• Attaques par inférence: Des techniques sophistiquées peuvent être utilisées pour déduire des informations sur les données d'apprentissage à partir des mises à jour du modèle.

Solutions et recherches en cours :

• Agrégation robuste: Des techniques telles que l'agrégation basée sur la médiane et Byzantine-Resilient Algorithms pour détecter et atténuer les mises à jour malveillantes.
• Confidentialité différentielle: Ajout d'un bruit contrôlé aux mises à jour de modèles pour prévenir les attaques par inférence.

Malgré ces défis, le domaine évolue rapidement, les chercheurs et les praticiens travaillant activement sur des solutions innovantes. Ces efforts continus permettent non seulement de remédier aux limitations actuelles, mais aussi d'ouvrir de nouvelles possibilités.

Conclusion

L'apprentissage fédéré représente une avancée significative dans le domaine de l'apprentissage automatique, offrant une approche préservant la vie privée pour le développement collaboratif de l'IA. Permettre l'apprentissage de modèles sur des données décentralisées répond aux préoccupations relatives à la confidentialité et à la sécurité des données, tout en tirant parti de la puissance de divers ensembles de données. 

Malgré les défis que représentent les coûts de communication, l'hétérogénéité des appareils et les risques de sécurité potentiels, les recherches en cours et les avancées technologiques continuent d'améliorer l'efficacité des systèmes d'apprentissage fédérés. À mesure que les réglementations en matière de protection de la vie privée deviennent plus strictes et que la valeur de la confidentialité des données augmente, l'apprentissage fédéré est susceptible de jouer un rôle de plus en plus important dans l'avenir de l'IA et de l'apprentissage automatique.

Pour ceux qui souhaitent approfondir leur compréhension de l'apprentissage automatique et potentiellement incorporer l'apprentissage fédéré dans leur ensemble de compétences, nous recommandons ce qui suit :

1. Tutoriel d'introduction à l'apprentissage automatique en Python: Si vous êtes novice en matière d'apprentissage automatique, ce tutoriel constitue un excellent point de départ. Il présente les principaux concepts et techniques à l'aide de Python, préparant le terrain pour des sujets plus avancés comme l'apprentissage fédéré.
2. Cours sur l'apprentissage automatique de bout en bout : Si vous êtes intéressé par un cours complet, notre cours End-to-End Machine Learning vous donnera des bases solides sur les principes et les pratiques de l'apprentissage automatique, en vous fournissant le contexte nécessaire pour comprendre et mettre en œuvre des techniques avancées telles que l'apprentissage fédéré.
3. Scientifique en apprentissage automatique avec un cursus enPython: Enfin, si vous cherchez vraiment à faire carrière, notre parcours Machine Learning Scientist with Python propose une plongée en profondeur dans l'apprentissage automatique à l'aide de Python, couvrant un large éventail de sujets et de techniques incontournables. Les compétences acquises ici seront précieuses pour ceux qui souhaitent mettre en œuvre des systèmes d'apprentissage fédérés.

En travaillant sur ces compétences fondamentales en apprentissage automatique, vous serez bien préparé pour explorer et contribuer à des domaines émergents tels que l'apprentissage fédéré, en vous positionnant à l'avant-garde du développement de l'IA préservant la vie privée.