Décentralisation de l’IA

ù les calculs et les décisions sont effectués localement sur des appareils périphériques ou des nœuds de réseau, plutôt que d’être centralisés dans des centres de données, ce qui améliore la confidentialité, la sécurité et l’efficacité des systèmes d’IA.

Exemple : Les modèles d’apprentissage fédéré permettent d’entraîner des algorithmes d’IA sur des données locales de manière sécurisée, sans avoir besoin de les transférer vers un serveur central, préservant ainsi la confidentialité des informations sensibles.

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