FLeet: l’apprentissage machine dans vos mains

Pour la première fois, une nouvelle étude menée par l'EPFL et l'INRIA révèle que nos téléphones portables peuvent prendre en charge l' apprentissage machine dans le cadre d'un réseau distribué, sans permettre aux sociétés multinationales de technologie d'accéder à nos données. À chaque fois que nous lisons l'actualité en ligne ou recherchons un restaurant, de grandes entreprises de technologie collectent des quantités colossales de données liées à nos comportements. Google et Facebook, pour n'en citer que quelques-unes, déclarent le faire pour améliorer leurs services et personnaliser davantage nos expériences en ligne. Leur intelligence artificielle (IA) filtre l'actualité pour afficher les articles censés vous intéresser le plus. Elle propose également des vidéos similaires à celles que vous avez déjà regardées ou vous aide à trouver un restaurant en se basant sur ceux que vous avez appréciés. En contrepartie, ces données permettent de cibler des publicités adaptées à votre profil et peuvent être partagées avec des tiers, ce qui explique principalement pourquoi les problèmes de vie privée numérique sont si importants. Aujourd'hui, pour la première fois, une nouvelle étude menée par les laboratoires Distributed Computing Laboratory et Scalable Computing Systems Laboratory , qui font partie de la Faculté informatique et communications (IC) de l'EPFL et par l' Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique (INRIA) ont démontré que l'apprentissage machine - l'exécution d'algorithmes informatiques qui s'améliorent automatiquement avec l'expérience - peut être déployé sur nos téléphones portables en temps réel, sans compromettre leur fonctionnement et sans avoir à partager nos données.