ByzFL : Construire une IA fiable sans faire confiance aux sources de données
2025-04-10
Les modèles d'IA actuels reposent sur des ensembles de données massifs et centralisés, soulevant des inquiétudes concernant la sécurité et la confidentialité. Des chercheurs de l'EPFL ont développé ByzFL, une bibliothèque utilisant l'apprentissage fédéré pour entraîner des modèles d'IA sur des appareils décentralisés sans centraliser les données. ByzFL détecte et atténue les données malveillantes, garantissant la robustesse et la sécurité, particulièrement cruciales pour les applications critiques telles que les soins de santé et les transports. Il offre une solution novatrice pour construire des systèmes d'IA fiables.