| dc.description.abstract | Abstract :
In recent years, the fields of Deep Learning and Big Data have seen remarkable
growth, ushering in transformative changes across various domains. Deep Learning,
an integral part of artificial intelligence, has revolutionized our ability to extract
valuable insights from complex data. Big Data, characterized by the 4Vs (Volume,
Velocity, Variety, and Veracity), presents both opportunities and challenges in harnessing
vast amounts of information. However, with these advancements comes an
ever-increasing need to address the critical issue of data privacy and confidentiality.
This dissertation delves into the intersection of Deep Learning, Big Data, and the
challenges of handling confidential information. It explores the conventional centralized
machine learning paradigm and the associated risks of data exposure, privacy
violations, and scalability limitations. As organizations grapple with these concerns,
the spotlight shifts to a promising solution—Federated Learning.
The core of this dissertation centers on Federated Learning, a decentralized, privacypreserving,
and collaborative approach to training machine learning models. It provides
a comprehensive examination of how Federated Learning works, encompassing
initialization, local training, model updates, aggregation, and the iterative process.
The advantages of Federated Learning, including reduced data transfer, enhanced
privacy, data localization, and support for edge computing, are extensively elucidated.
Drawing on real-world examples and use cases spanning healthcare, finance, IoT,
autonomous vehicles, manufacturing, agriculture, energy grids, telecommunications,
and more, this research demonstrates the practical applications of Federated Learning.
Technical aspects, such as Federated Averaging, Federated Stochastic Gradient
Descent, and Homomorphic Encryption, are dissected to reveal the underlying mechanisms
that make Federated Learning a viable solution in various domains.
Nevertheless, the dissertation does not shy away from acknowledging the limitations
and challenges of implementing Federated Learning. Communication overhead,
device heterogeneity, model selection, data imbalance, regulatory compliance, and security
risks are thoroughly examined, including specific threats like model poisoning
attacks, data leakage attacks, and differential privacy violations.
In conclusion, this dissertation provides a comprehensive overview of Federated
Learning as a potent solution to the confluence of Deep Learning and Big Data challenges,
while preserving data privacy and confidentiality. By illuminating the advantages,
showcasing real-world applications, and addressing the limitations, this research
equips organizations and practitioners with the knowledge required to navigate the
evolving landscape of privacy-aware machine learning in an era of proliferating data.***
Résumé :
Ces dernières années, les domaines de l’apprentissage profond (Deep Learning) et du
Big Data ont connu une croissance remarquable, entraînant des changements transformateurs
dans divers domaines. L’apprentissage profond, composante essentielle
de l’intelligence artificielle, a révolutionné notre capacité à extraire des informations
précieuses à partir de données complexes. Le Big Data, caractérisé par les 4V (Volume,
Vitesse, Variété et Véracité), présente à la fois des opportunités et des défis
dans l’exploitation de vastes quantités d’informations. Cependant, avec ces avancées
survient un besoin croissant de répondre à la question cruciale de la protection des
données et de la confidentialité.
Cette thèse plonge dans l’intersection de l’apprentissage profond, du Big Data et
des défis liés à la gestion de l’information confidentielle. Elle explore le paradigme
classique de l’apprentissage machine centralisé et les risques associés à l’exposition des
données, aux violations de la vie privée et aux limitations en termes de scalabilité.
Alors que les organisations luttent contre ces préoccupations, l’attention se tourne
vers une solution prometteuse : l’apprentissage fédéré.
Le coeur de cette thèse tourne autour de l’apprentissage fédéré, une approche décentralisée,
préservant la vie privée et collaborative pour l’entraînement des modèles
d’apprentissage machine. Elle offre un examen complet de la manière dont fonctionne
l’apprentissage fédéré, englobant l’initialisation, la formation locale, les mises à
jour des modèles, l’agrégation et le processus itératif. Les avantages de l’apprentissage
fédéré, notamment la réduction du transfert de données, l’amélioration de la vie privée,
la localisation des données et le support pour l’informatique périphérique, sont largement
expliqués.
S’appuyant sur des exemples concrets et des cas d’utilisation du monde réel couvrant
la santé, la finance, l’Internet des objets (IoT), les véhicules autonomes, la
fabrication, l’agriculture, les réseaux énergétiques, les télécommunications, et bien
d’autres, cette recherche démontre les applications pratiques de l’apprentissage fédéré.
Les aspects techniques, tels que la moyenne fédérée, la descente de gradient stochas-
tique fédérée et le chiffrement homomorphe, sont disséqués pour révéler les mécanismes
sous-jacents qui font de l’apprentissage fédéré une solution viable dans divers
domaines.
Cependant, la thèse n’évite pas de reconnaître les limites et les défis de la mise
en oeuvre de l’apprentissage fédéré. La surcharge de communication, l’hétérogénéité
des appareils, la sélection des modèles, le déséquilibre des données, la conformité réglementaire
et les risques de sécurité sont examinés en détail, y compris des menaces
spécifiques telles que les attaques d’empoisonnement de modèles, les attaques de fuite
de données et les violations de la vie privée différentielle.
En conclusion, cette thèse offre un aperçu complet de l’apprentissage fédéré en tant
que solution puissante à la convergence des défis de l’apprentissage profond et du Big
Data, tout en préservant la protection des données et la confidentialité. En mettant
en lumière les avantages, en présentant des applications réelles et en abordant les limites,
cette recherche équipe les organisations et les praticiens avec les connaissances
nécessaires pour naviguer dans le paysage en évolution de l’apprentissage automatique
respectueux de la vie privée à l’ère de la prolifération des données. | en_US |
