Les nouvelles technologies aident l'IA à « apprendre avec » plutôt qu'à « regarder

AI - Ảnh 1. — Il existe encore un moyen de former l'IA sans partager les données des utilisateurs

À l'ère du numérique, les données personnelles sont le « carburant » du développement de l'IA. Mais à partir de là, un paradoxe apparaît : plus l'IA comprend les humains, plus nous sommes vulnérables à l'« examen minutieux ».

Les fuites d’informations, la publicité trop personnalisée et les pratiques de collecte de données non transparentes ont rendu les utilisateurs de plus en plus réticents à « transmettre » leurs données aux plateformes.

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

Comment l'IA apprend sans voir les données

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

Avec l'apprentissage fédéré, le processus est inversé : l'apprentissage se déroule directement sur votre appareil, comme sur votre téléphone. L'IA observe simplement votre façon de taper ou d'utiliser l'application pour créer sa propre expérience d'apprentissage, sans envoyer de données réelles au serveur.

Le téléphone envoie ensuite uniquement un résumé des résultats appris (sous forme de chiffres ou de formules mathématiques) au système central pour synthèse.

Imaginez : des millions de téléphones partageant des « expériences d’apprentissage » plutôt que des « missions de travail ». L’IA devient de plus en plus intelligente, mais vos données personnelles ne quittent jamais votre téléphone.

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

L'apprentissage fédéré ouvre également un potentiel considérable dans le domaine médical . Au lieu de collecter les données des patients, ce qui est limité par des réglementations strictes comme la loi HIPAA (États-Unis) ou le RGPD (Europe), les hôpitaux peuvent former ensemble des modèles de diagnostic sans partager de dossiers réels.

Le projet EXAM (2020) initié par NVIDIA en est un parfait exemple : plus de 20 hôpitaux du monde entier ont formé conjointement un système pour prédire l’état des patients atteints de la COVID-19 sans échanger aucune donnée personnelle.

Google, mais aussi Apple (appliqué à Siri et au 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 comme Stanford et le MIT, étudient ou déploient également 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'apprentissage sur des millions d'appareils aux configurations variées, aux connexions instables et à la batterie limitée pose de nombreux défis en termes de vitesse et de précision d'apprentissage. De plus, le risque d'attaques par modèle inversé 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 apprend à mieux vous connaître, mais l'apprentissage fédéré offre un espoir de changement dans nos interactions 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, plutôt que d’envahir votre vie privée.

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

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