L'apprentissage fédéré est une approche d'apprentissage automatique dans laquelle un modèle est entraîné sur plusieurs appareils ou serveurs décentralisés détenant des échantillons de données locaux, sans les échanger. Il permet une analyse de données préservant la confidentialité.
Qu'est-ce que l'apprentissage fédéré ?