Description

Cet atelier propose une exploration concrète de l’apprentissage fédéré (Federated Learning), une approche innovante et répartie géographiquement de l’intelligence artificielle qui permet d’entraîner des modèles sans jamais exposer les données. Dans le contexte de l’industrie 4.0, cela signifie par exemple pouvoir créer un modèle prédictif de maintenance en fédérant les données de plusieurs lignes de production situées sur des sites différents, sans jamais transférer les données sensibles vers un cloud centralisé.

Au programme :

Au cours de cet atelier, vous découvrirez :

• Les bases de l’apprentissage fédéré et ses enjeux en matière de sécurité;
• Un démonstrateur illustrant son fonctionnement et ses failles;
• Des exemples d’attaques possibles (inférence, empoisonnement);
• Des bonnes pratiques pour mieux sécuriser ce type d’architecture (DP, SMPC, FHE);
• Une session de questions-réponses pour échanger autour des défis actuels.

Pour qui ? 

• Les responsables techniques ou architectes IT impliqués dans des projets d’analyse ou de traitement de données sensibles ou décentralisées ;
• Les professionnels de la cybersécurité souhaitant comprendre les spécificités du Federated Learning ;
• Les chercheurs et ingénieurs en IA ou en data science intéressés par l’apprentissage distribué ;
• Toute personne curieuse des enjeux de confidentialité et de résilience dans l’IA.

Infos pratiques :

📅 Mardi 17 juin, de 10h00 à 12H30

🥗 Suivi d’un light lunch pour échanger en toute convivialité.

📍 Cetic, Salle Turing

Cette session est organisée dans le cadre de WalHub, le Hub européen d'innovation digitale (EDIH), qui réunit des experts pour guider les entreprises manufacturières wallonnes dans l'adoption des technologies numériques, renforçant ainsi leur compétitivité.

Voir en ligne : https://www.eventbrite.be/e/exploitez-vos-donnees-sans-les-exposer-le-federated-learning-en-entreprise-tickets-1380247189499?aff=oddtdtcreator