Fonctionnement de l'apprentissage fédéré : principaux avantages et exemples pratiques

Qu'est-ce que l'apprentissage fédéré et comment fonctionne-t-il ?

L'apprentissage fédéré signifie « une approche de l'apprentissage automatique décentralisé où plusieurs appareils ou serveurs travaillent ensemble pour entraîner un modèle d'IA sans échanger de données brutes. Chaque appareil entraîne le modèle en utilisant ses propres informations. Ensuite, il envoie uniquement les mises à jour à un serveur central, qui combine ces mises à jour pour améliorer le modèle principal. »

Le processus comporte quatre étapes principales :

• Initialisation du modèle : Dans cette phase, un serveur central crée un modèle de départ et l'envoie à plusieurs appareils, tels que des téléphones, des capteurs ou de petits serveurs. Le serveur fournit des instructions sur la formation, y compris le nombre total de cycles et d'autres paramètres.
• Formation locale : Lors de l'étape de formation locale, chaque appareil utilise uniquement ses propres données pour entraîner le modèle. Après avoir comparé les prédictions du modèle avec les bonnes réponses, l'appareil met à jour le modèle pour en améliorer la précision. Il répète ce processus plusieurs fois selon les instructions. Une fois la formation terminée, chaque appareil calcule les modifications apportées au modèle, appelées mises à jour locales.
• Partage et agrégation des mises à jour : Après la formation, les appareils partagent leurs mises à jour avec le serveur plutôt que d'envoyer les données originales. Le serveur mélange ensuite toutes ces mises à jour, généralement en les moyennant, pour créer un nouveau modèle global. Il peut appliquer des méthodes de sécurité supplémentaires pour garantir que personne ne puisse identifier quel appareil a contribué à quelle mise à jour.
• Distribution du modèle : Enfin, tous les appareils reçoivent le modèle global mis à jour depuis le serveur, ce qui lance ensuite le cycle suivant de formation pour acquérir plus de connaissances et de précision.

Quels sont les trois types d'apprentissage fédéré en IA ?

L'apprentissage fédéré peut fonctionner de différentes manières selon la façon dont les données sont partagées. Les trois principaux types sont :

• Horizontal Federated Learning: Il s'agit de cas où différents groupes possèdent le même type de données mais concernant des personnes différentes. Considérez, par exemple, plusieurs hôpitaux dans différentes villes qui recueillent des données sur les patients (incluant les signes vitaux, les diagnostics et les résultats d'analyses sanguines) et qui envoient uniquement des mises à jour à un serveur central. Le serveur combine ensuite ces mises à jour pour entraîner un modèle qui apprend de tous les hôpitaux ensemble, sans jamais avoir accès aux dossiers personnels des patients.
• Vertical Federated Learning: Ce type est utilisé lorsque des groupes disposent de données sur les mêmes personnes, mais chacun détient des types d'informations différents. Par exemple, un commerçant en ligne connaît les achats antérieurs d'un client, tandis qu'une banque connaît le score de crédit du client. Ensemble, la banque et le commerçant peuvent entraîner un modèle pour identifier les fraudes ou faire des recommandations de produits, tout en masquant leurs faiblesses respectives. Le VFL fonctionne bien lorsque les caractéristiques des données sont différentes, mais que les utilisateurs ou les identifiants d'échantillons sont les mêmes.
• Apprentissage fédéré par transfert : FTL s'applique lorsque les participants ont des personnes complètement différentes et des types de données différents. Disons qu'un petit détaillant dans une ville et un plus grand détaillant dans une autre ville. Le petit détaillant n'a pas suffisamment de données pour entraîner un modèle de recommandation. Cependant, il peut tirer parti du modèle du grand détaillant en utilisant le FTL. Même si les clients et les caractéristiques des données sont différents, les techniques d'apprentissage par transfert utilisent des motifs d'un jeu de données à un autre.

Pippit AI : Autonomiser les utilisateurs dans la création de contenu décentralisé

Pippit est une boîte à outils tout-en-un pour les entreprises permettant de créer des supports marketing de haute qualité pour le branding personnel, les mises à jour sur les réseaux sociaux ou les publicités. Il vous permet de convertir instantanément votre saisie textuelle en vidéos ou images captivantes en quelques minutes. Non seulement cela, mais il prend en charge plus de 28 langues et vous permet d'importer vos produits, de personnaliser les visuels et d'éditer le contenu à la perfection avant de les partager sur des plateformes sociales ou professionnelles.

Fonctionnalités clés de Pippit pour la création de contenu décentralisé

Pippit AI propose des fonctionnalités qui soutiennent la création de contenu décentralisé pour donner l'option de produire un contenu professionnel depuis vos appareils tout en garantissant la confidentialité.

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1. Mode agent vidéo alimenté par l'IA pour une création de contenu intelligente

Le mode Agent de Pippit peut transformer une commande textuelle en une vidéo complète. Saisissez simplement une commande, collez votre lien, téléchargez des fichiers multimédias ou importez un document, et laissez l'IA générer des vidéos pour vous en quelques minutes. Il rédige le script dans différentes langues et ajoute automatiquement des sous-titres, des voix et des avatars. Cela signifie que vous pouvez créer des vidéos localement sans envoyer vos données brutes nulle part.

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1. Avatars numériques personnalisables

Avec Pippit, vous pouvez choisir dans une bibliothèque d’avatars ou en créer un à partir de votre propre image pour lui ajouter une voix et l’utiliser dans vos vidéos. Cela vous permet de contrôler votre identité numérique tout en produisant du contenu pour les réseaux sociaux, le marketing, les présentations et bien plus encore.

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1. Génération rapide d’images avec un outil de conception par IA

L'outil de conception par IA dans Pippit utilise le modèle de conversion texte-image Nano Banana de Google DeepMind pour créer des images à partir de votre simple description textuelle. Non seulement cela, mais vous pouvez également utiliser ses options d’inpainting et d’outpainting par IA pour éditer vos photos et ajouter ou restaurer des éléments. Il vous permet même d'améliorer la qualité de vos photos ou d'utiliser l'effaceur pour supprimer les objets indésirables en arrière-plan.

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1. S'intègre parfaitement avec les plateformes de commerce électronique

Vous pouvez facilement intégrer et importer vos produits depuis votre boutique Shopify ou TikTok vers votre compte Pippit. Vous pouvez ensuite utiliser les images ou les clips pour créer des vidéos produits Shopify captivantes ou des affiches promotionnelles grâce à l'IA. Il vous permet également d'importer les détails des produits au format CSV et d'ajouter un lien d'achat à vos vidéos tout en les partageant sur votre compte TikTok.

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1. Donnez vie aux photos statiques

L'outil \"AI talking photo\" de Pippit prend votre portrait et le transforme en une vidéo d'avatar parlant. Il vous permet d'ajouter un scénario, de choisir une voix, d'ajouter des sous-titres ou de télécharger votre enregistrement audio pour que l'avatar parle. Il propose également des modèles prédéfinis de photos parlantes et une bibliothèque d'audios tendance parmi lesquels choisir.

Quels sont les principaux avantages des modèles d'apprentissage fédéré ?

Les cadres d'apprentissage fédéré apportent plusieurs avantages qui améliorent la façon dont les systèmes d'IA apprennent et deviennent plus sûrs et plus pratiques à utiliser dans des contextes réels :

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1. Confidentialité des données améliorée : Étant donné que l'apprentissage fédéré entraîne les modèles directement sur votre appareil, vos informations personnelles ne le quittent jamais. Cela protège vos données sensibles et réduit les risques de fuites, de piratage ou d'utilisation abusive.
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2. Réduction du transfert de données : Plutôt que d'envoyer des ensembles de données entiers à un serveur central, vos appareils n'envoient que des mises à jour ou des modifications du modèle. Cela réduit la quantité de données circulant sur le réseau et la demande en bande passante.
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3. Sécurité et conformité renforcées : Comme les données brutes restent locales, l'apprentissage fédéré décentralisé soutient de solides mesures de sécurité. Les organisations peuvent suivre plus facilement les règles de confidentialité et les exigences légales, et réduire le risque de violations de données.
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4. Évolutivité sur différents appareils : L'apprentissage fédéré est compatible avec une variété d'appareils, allant des grands serveurs aux smartphones. Il permet à de nombreux appareils de collaborer pour entraîner un modèle, en utilisant leurs propres données pour rendre progressivement le système plus intelligent.

Quels sont des exemples de modèles d'apprentissage fédéré ?

• Google Assistant : Pour améliorer la reconnaissance vocale, Google utilise l'apprentissage fédéré dans son Assistant. Cela signifie que vos données audio personnelles ne quittent jamais le téléphone, car l'IA est directement entraînée sur votre appareil.
• Véhicules autonomes : avec la plateforme FLARE de NVIDIA, les voitures autonomes dans différents pays peuvent entraîner des modèles ensemble. Chaque véhicule partage des informations locales tout en respectant les règles de confidentialité, ce qui peut améliorer le système global.
• Robotiques : les robots utilisent l'apprentissage fédéré pour améliorer leur mobilité, leur prise de décision et l'exécution des tâches. Le système FLDDPG, par exemple, utilise l'apprentissage fédéré dans la robotique en essaim. Même dans des endroits avec une communication médiocre ou limitée, le groupe peut améliorer la navigation et la prise de décision car chaque robot s'entraîne localement et partage les mises à jour des modèles.
• Soins de santé : la plateforme MedPerf utilise l'apprentissage fédéré pour tester et améliorer les modèles d'IA médicale dans plusieurs hôpitaux. Les mises à jour locales sont combinées via des mises à jour de modèles, ce qui permet à l'IA de bien fonctionner sur des données réelles tout en protégeant les informations des patients et en garantissant leur confidentialité.

Conclusion

Dans cet article, nous avons exploré ce qu'est l'apprentissage fédéré, comment il fonctionne et ses trois principaux types. Nous avons également partagé ses avantages et des exemples concrets montrant comment cette technologie fonctionne en pratique. Pippit AI utilise des principes similaires dans la création de contenu et vous permet de générer des vidéos, images et avatars tout en gardant le contrôle de vos données. Commencez à utiliser Pippit dès aujourd'hui et créez du contenu qui respecte la vie privée.

FAQs

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1. Qu'est-ce que l'apprentissage fédéré décentralisé ?

L'apprentissage fédéré décentralisé entraîne des modèles d'IA sur plusieurs appareils ou organisations en utilisant leurs propres données et ne partage que les mises à jour. Cela protège la vie privée, réduit les transferts de données et permet au modèle d'apprendre à partir de différentes sources. Avec Pippit, vous pouvez créer des vidéos, images et avatars directement sur votre appareil. Vous pouvez générer des scripts dans plusieurs langues, éditer des images et personnaliser des avatars tout en conservant vos fichiers originaux sur votre appareil.

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1. Y a-t-il des tutoriels gratuits sur l'apprentissage fédéré ?

Oui, plusieurs cours gratuits sur l'apprentissage fédéré, des guides étape par étape et des démonstrations sont disponibles en ligne, montrant comment les modèles sont entraînés localement sur les appareils et comment les mises à jour sont partagées pour améliorer un modèle global. Avec Pippit, vous pouvez adopter une approche similaire pour la création de contenu. Vous pouvez générer des vidéos avec des sous-titres et voix automatisés, concevoir ou modifier des images avec un upscale IA, du inpainting ou du outpainting, et créer des avatars IA à partir de vos photos. Pippit vous permet d’expérimenter ces fonctionnalités directement sur votre appareil, afin que vous puissiez explorer et pratiquer la création de contenu tout en gardant vos fichiers privés.

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1. Google utilise-t-il l'apprentissage fédéré ?

Oui, Google utilise l'apprentissage fédéré dans plusieurs de ses produits, tels que Google Assistant et les claviers de smartphones. Avec Pippit, vous pouvez adopter une approche similaire et pratique pour créer du contenu pour le marketing numérique, la promotion de produits, et plus encore. Tout cela se passe sur votre appareil, de sorte que vos fichiers d'origine restent privés pendant que vous expérimentez des fonctionnalités créatives.