En IA, l’apprentissage fédéré est une méthode ou plusieurs entités avec des ensembles locaux de données entraînent des modèles de machine learning de manière collaborative tout en gardant leurs données décentralisées. Cette technologie permet de minimiser la collecte de données personnelles, et peut être combinée avec des techniques de protection de la confidentialité pour éviter que des informations sensibles ne soient révélées. C’est dans ce contexte que s’inscrit Fed-Malin ( Federated machine learning over the Internet), un projet de R & D lancé par l’Inria en collaboration avec le groupe La Poste. Son but ?  Faire progresser la recherche lorsque l'apprentissage fédéré est déployé sur Internet en développant des cas d’utilisation concrets appliqués à des secteurs tels que la médecine, ou à des phénomènes d'intérêt sociétal. Pour cela, des travaux seront menés par un consortium impliquant pas moins de 10 équipes-projet de l’institut et de ses partenaires, localisées dans 6 centres Inria. L’idée est de combiner des expertises en apprentissage automatique, systèmes distribués, confidentialité et sécurité, réseaux et médecine.

La recherche et les développements réalisés dans le cadre d’une « science ouverte » pourront bénéficier à un large public de citoyens et d’organisations publiques, ainsi qu’à l’ensemble de la communauté scientifique. Fed-Malin va aussi permettre de consolider les projets existants d’Inria autour des applications médicales et de renforcer les collaborations avec des acteurs de la santé, comme les hôpitaux du réseau Unicancer, le CHU de Lille et l’alliance G4. Du reste, cette coopération associe des recherches de pointe en sciences et technologies du numérique et spécialistes des domaines applicatifs de l’apprentissage fédéré (médecins, radiologues…)

Deux projets IA lancés à titre expérimental

Les avancées de Fed-Malin apporteront au groupe La Poste, fort de plus de 450 experts en data et IA et acteur de la santé, des opportunités d’innovation dans les domaines de l’analyse des données de santé au bénéfice des patients et de la prévention à domicile en faveur de l’accompagnement du vieillissement de la population. Des développements dans d’autres secteurs nécessitant une éthique de la donnée au service de la confiance numérique sont aussi envisagés. Ce projet est en partie liée à un certain nombre de recherches menées au sein d’Inria.

Parmi elles, deux actions exploratoires appelées Mammals et Flamed, bénéficient également du soutien du Groupe La Poste. La première cherche à fournir des inférences à faible latence en exécutant, à proximité de l'utilisateur final, des modèles simples d'apprentissage automatique qui peuvent également exploiter une base des données locale. La seconde vise à appliquer l’apprentissage fédéré aux études médicales multi-centriques dans les hôpitaux.