Les nouvelles technologies permettent à l'IA d'« apprendre avec » plutôt que de « regarder » les données des utilisateurs

L'apprentissage fédéré permet à l'IA d'apprendre directement sur les appareils des utilisateurs, devenant ainsi plus intelligente chaque jour sans collecter ni stocker de données personnelles.

Il existe encore un moyen de former une IA sans partager les données des utilisateurs

À l’ère du numérique, les données personnelles alimentent le développement de l’IA. Mais un paradoxe se dessine : plus l’IA comprend les humains, plus nous sommes vulnérables à la surveillance.

Les fuites d'informations, la publicité trop personnalisée et les pratiques de collecte de données opaques ont rendu les utilisateurs de plus en plus méfiants à l'idée de « confier » leurs données aux plateformes.

Dans ce contexte, la communauté technologique a commencé à chercher un moyen pour que l'IA puisse continuer à apprendre sans collecter de données privées : c'est l'apprentissage fédéré.

Comment l'IA apprend sans voir les données

Contrairement au modèle d'apprentissage traditionnel, toutes les données (messages, images, habitudes d'utilisation, etc.) doivent être envoyées au serveur pour que l'IA puisse apprendre. Cela inquiète beaucoup de personnes, car des données personnelles peuvent être collectées ou divulguées.

Avec l'apprentissage fédéré, le processus est inversé : l'apprentissage se fait directement sur votre appareil, comme votre téléphone. L'IA se contente d'« observer » votre façon de taper ou d'utiliser l'application pour concevoir sa propre expérience d'apprentissage, sans envoyer de données réelles au serveur.

Le téléphone envoie ensuite au système central, pour synthèse, un résumé des résultats obtenus (sous forme de nombres ou de formules mathématiques).

Imaginez ceci : des millions de téléphones partageant des « expériences d’apprentissage » au lieu de « tâches professionnelles ». L’IA ne cesse de devenir plus intelligente, mais vos données privées ne quittent jamais votre téléphone.

En 2017, Google a introduit l'apprentissage fédéré dans Gboard, le clavier par défaut d'Android, afin que l'application puisse apprendre votre façon de taper, prédire votre prochain mot et corriger les fautes d'orthographe sans renvoyer de messages à ses serveurs.

L'apprentissage fédéré offre également un potentiel considérable dans le domaine médical . Au lieu de collecter des données patient, ce qui est soumis à des réglementations strictes comme la loi HIPAA (États-Unis) ou le RGPD (Europe), les hôpitaux peuvent entraîner conjointement des modèles de diagnostic sans partager les dossiers médicaux.

Le projet EXAM (2020), initié par NVIDIA, en est un parfait exemple : plus de 20 hôpitaux du monde entier ont conjointement entraîné un système pour prédire l'état des patients atteints de COVID-19 sans échanger de données personnelles.

Non seulement Google, mais aussi Apple (avec Siri et le clavier QuickType), Meta (avec la plateforme de test FLUTE), ainsi que des institutions financières comme WeBank ou Ant Group, et de nombreuses universités de renom telles que Stanford et le MIT, étudient ou déploient l'apprentissage fédéré. Cette technologie devrait devenir la nouvelle norme pour les systèmes d'IA respectueux de la vie privée des utilisateurs.

La clé d'une IA juste et transparente

L'entraînement sur des millions d'appareils aux configurations diverses, aux connexions instables et à l'autonomie limitée pose de nombreux défis en termes de vitesse et de précision d'apprentissage. De plus, le risque d'attaques par inversion de modèle oblige les développeurs à combiner l'apprentissage fédéré avec d'autres technologies de sécurité telles que le chiffrement homomorphe ou la confidentialité différentielle.

L'IA parvient de mieux en mieux à vous connaître, mais l'apprentissage fédéré ouvre la voie à une transformation de notre interaction avec la technologie. Au lieu de collecter passivement des données, l'IA apprend désormais directement sur votre appareil, sans avoir besoin d'accéder à vos données personnelles.

Cela protège non seulement la vie privée, mais crée également un nouveau partenariat entre les humains et l'IA, où l'IA vous accompagne et apprend avec vous, au lieu d'envahir votre vie privée.

Partout dans le monde , de nombreuses entreprises et de nombreux chercheurs poursuivent cet objectif. L'apprentissage fédéré devrait devenir la clé d'un avenir pour l'IA transparent, équitable et respectueux de l'utilisateur, où l'IA apprend réellement « avec » vous, au lieu d'en « savoir trop » sur vous.

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RENSEIGNEMENT UNIQUE

Source : https://tuoitre.vn/cong-nghe-moi-giup-ai-hoc-cung-chu-khong-soi-du-lieu-nguoi-dung-20251008164916799.htm