ITU-T Recommendations

L'apprentissage automatique fédéré (apprentissage FML) permet l'entraînement collaboratif de modèles via l'échange de paramètres, garantissant ainsi la confidentialité et la conformité. Un cadre dispositif-périphérie-nuage, avec des serveurs en périphérie comme intermédiaires, améliore la précision, l'équilibre des ressources et l'évolutivité, tout en nécessitant des protocoles standardisés ainsi que des stratégies d'utilisation des ressources, de protection de la vie privée et d'agrégation. La Recommandation UIT-T F.748.62 présente le cadre et les exigences applicables à l'apprentissage automatique fédéré collaboratif dispositif-périphérie-nuage, et en précise le concept, la procédure, les conditions et les cas d'utilisation.