Le pouvoir de l'apprentissage fédéré et de l'Internet des objets

La Phoenix Global (PHB) alimente les applications décentralisées de nouvelle génération (DApps) conçues pour optimiser l'expérience client. Ces DApps promettent une évolutivité et une flexibilité accrues grâce à des sidechains d'entreprise et des contrats intelligents à plusieurs niveauxtracLe chiffrement des données de haut niveau, un mécanisme de consensus à deux niveaux pour une agilité et des performances améliorées, une sécurité renforcée et des interactions avancées sont autant d'atouts. 

Quels sont les rôles de l'apprentissage fédéré et de l'Internet des objets dans les déploiements PHB ? 

Apprentissage fédéré – Aperçu rapide

L'apprentissage fédéré, souvent appelé intelligence artificielle distribuée/apprentissage automatique, est une approche qui facilite l'apprentissage collaboratif à partir de grands ensembles de données appartenant à différents propriétaires sans compromettre la confidentialité des données brutes de chaque individu. 

Autrement dit, elle utilise la puissance de calcul de plusieurs sources d'apprentissage pour améliorer l'efficacité d'apprentissage d'un modèle tout en offrant d'excellentes solutions de confidentialité à tous les propriétaires de données.

L'apprentissage automatique est particulièrement utile lorsque les données requises ne sont pas libres de droits ou facilement accessibles pour des raisons stratégiques ou juridiques. De plus, il vise à résoudre les problèmes de confidentialité et de gouvernance des données en adoptant une approche collaborative de formation des modèles, sans divulguer de données sensibles. 

• Les voitures autonomes, par exemple, nécessitent d'importants volumes de données réelles pour accélérer leur apprentissage ; or, une approche cloud classique pourrait poser des problèmes de sécurité. Le FL garantit la sécurité des données et un apprentissage rapide. 
• Les techniques d'apprentissage automatique (ML) ont été enjadoptées dans l'industrie 4.0 et les systèmes de santé avancés afin d'améliorer la sécurité, l'efficacité et le rendement des processus. Cependant, la confidentialité des données n'est pas garantie, mais grâce aux algorithmes FL, les données sensibles sont protégées.

Internet des objets (IdO) – Aperçu rapide

L'Internet des objets (IoT) pénètre rapidement tous les aspects de la vie grâce à l'essor des applications basées sur l'IA et d'autres services intelligents. 

Il facilite la connexion de milliards d'appareils connectés au réseau – des « objets » – et utilise d'énormes quantités de points de données centralisés. 

En raison des problèmes d'évolutivité et des préoccupations croissantes en matière de confidentialité, les techniques traditionnelles d'intelligence artificielle pourraient ne pas trouver de véritables applications dans les réseaux IoT émergents.

Apprentissage fédéré et IoT – Phoenix Global dans la danse

Bien que les avantages de l'Internet des objets (IoT) soient indéniables, les préoccupations liées à son évolutivité, à sa sécurité et à la protection de la vie privée demeurent pertinentes. Cependant, l'apprentissage fédéré (FL) s'est imposé comme une approche collaborative et distribuée d'intelligence artificielle (IA) permettant de relever ces défis. 

Avec plusieurs discussions en cours dans le domaine de la blockchain, les volumes importants de données collectées à chaque instant et l'émergence de grandes entreprises et de projets pilotes destinés aux consommateurs, il devient de plus en plusdent que l'apprentissage fédéré accélérera les capacités et les cas d'utilisation de l'IA. 

L'essor rapide des applications de FL est illustré par le phénomène impulsé en Chine. Par ailleurs, le besoin d'analyses basées sur l'IA ne cesse de se faire sentir, notamment en raison de la croissance exponentielle de la demande en applications d'intelligence artificielle axées sur les données. 

Phoenix Global, acteurdent du marché, en collaboration avec Seneca ESG et APEX Technologies, s'apprête à offrir aux consommateurs une adoption précoce par les entreprises en intégrant FL à Phoenix Oracle et aux modèles et systèmes d'IA actuels tels que APEX IQ. 

L'intégration avec Oracle, solution adaptée aux entreprises, permettra aux applications d'apprentissage fédéré de résoudre les problèmes liés à la sécurité, à l'intégrité et à la transparence des données des consommateurs, tout en maximisant les avantages de la blockchain. 

FL fonctionne de concert avec l'IoT. Les projets pilotes les plus récents concernent les collaborations interentreprises (B2B), où les nœuds de données sont des appareils intelligents ou des nœuds locaux, comme dans le cas du edge computing. Ce type d'usage continue de gagner tracterrain dans le secteur technologique et celui de la blockchain, et c'est là que PHB entre à nouveau en jeu. 

Le secteur FL et l'IoT offrent de nombreuses opportunités passionnantes, et PHB est bien placé pour en tirer un immense profit en intégrant potentiellement les consommateurs et leurs appareils.

Dernières réflexions

Les inconvénients de l'IoT sont indéniables, tout comme ses avantages. L'apprentissage fédéré offre un mécanisme d'apprentissage automatique performant et fiable pour résoudre les problèmes actuels liés à la capacité matérielle, à la confidentialité des données et à la connectivité des objets connectés. Phoenix Global ambitionne de promouvoir les systèmes de nouvelle génération de données décentralisées et à grande échelle, avec une gouvernance et une transparence accrues de l'IA et des données.