# Federated Learning (Apprentissage Fédéré)

> Entraînement d'un modèle de manière décentralisée sur plusieurs appareils locaux sans échanger les données brutes.

- Page ZoneIA : https://zoneia.fr/glossaire/federated-learning-apprentissage-federe
- Type : Définition du glossaire IA
- Catégories : [Analyse de Données & Data](https://zoneia.fr/outils/categorie/analyse-donnees-data), [Code & Développement](https://zoneia.fr/outils/categorie/code-developpement-ia)
- Publié le : 2026-03-04
- Mis à jour le : 2026-05-22

L’apprentissage fédéré est une approche d’entraînement où les données restent **sur les appareils ou serveurs locaux** (smartphones, hôpitaux, banques, usines), et seul le **modèle** circule. L’objectif est d’améliorer un modèle global tout en limitant la centralisation des données, ce qui aide sur les enjeux de confidentialité, de conformité et de souveraineté.

## Comment ça fonctionne
1. Un serveur envoie un **modèle initial** à plusieurs participants (clients).
2. Chaque client entraîne le modèle **localement** sur ses propres données.
3. Les clients renvoient des **mises à jour de paramètres** (poids/gradients), pas les données.
4. Le serveur agrège ces mises à jour (souvent via *Federated Averaging*) pour produire un **modèle global**.
5. Le cycle se répète jusqu’à convergence.

## À quoi ça sert
- Exploiter des données sensibles ou dispersées sans les regrouper.
- Réduire les risques liés à la fuite de données brutes.
- Personnaliser partiellement des modèles selon des contextes locaux.

## Points d’attention
Les données locales peuvent être **non homogènes** (différences d’utilisateurs), les clients sont parfois **intermittents**, et les mises à jour peuvent révéler des informations. On combine souvent l’apprentissage fédéré avec la **privacy différentielle** et/ou le **chiffrement homomorphe**.

## Exemples
Claviers prédictifs sur mobile, détection de fraude inter-banque, modèles médicaux multi-hôpitaux sans partage de dossiers patients.

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Source : ZoneIA, annuaire francophone des outils IA (https://zoneia.fr/glossaire/federated-learning-apprentissage-federe)