Construire la confiance dans les modèles d'apprentissage fédéré

La croissance rapide de l'Internet des Objets (IoT) et du Edge Computing a rendu l'utilisation des méthodes traditionnelles de Machine Learning (ML) et de Deep Learning (DL) plus compliquée. C'est surtout à cause de la présence de sources de données séparées qui contiennent souvent des infos sensibles. La protection de la Vie privée des données prend de plus en plus d'importance, ce qui a amené à l'émergence de techniques collaboratives connues sous le nom d'Apprentissage Fédéré (FL). Le FL permet à plusieurs parties de travailler ensemble et de créer un modèle partagé sans exposer les données individuelles. Même si le FL aide à protéger la vie privée, il faut aussi s'assurer que les prédictions faites par ces modèles sont fiables.

#Confiance et Apprentissage Fédéré

La confiance dans les systèmes ML et IA est essentielle, surtout avec le nombre croissant d'incidents où les décisions automatisées ont causé des problèmes. Il y a plein de domaines où l'IA a craqué, comme les décisions biaisées dans les systèmes juridiques et les erreurs des véhicules autonomes. Ces échecs ont créé une demande pour des systèmes d'IA dignes de confiance qui puissent être tenus responsables de leurs actes.

Une IA digne de confiance inclut des notions comme la Robustesse (à quel point un modèle peut résister aux erreurs et aux attaques), l'Équité (le besoin que les modèles traitent toutes les personnes équitablement), l'Explicabilité (la capacité à comprendre comment un modèle prend ses décisions), et la confidentialité (s'assurer que les données des individus restent protégées). Tous ces aspects doivent travailler ensemble pour créer des systèmes d'IA auxquels les gens peuvent faire confiance.

#Fiabilité dans l'Apprentissage Fédéré

L'Apprentissage Fédéré pose des défis uniques à cause de l'implication de plusieurs parties, ce qui augmente les risques de biais et de problèmes de sécurité. Contrairement aux systèmes centraux traditionnels de ML et de DL, les modèles FL dépendent de divers échanges d'informations, tout en abordant la confidentialité. Par conséquent, divers indicateurs sont nécessaires pour mesurer la fiabilité des modèles FL.

Ce travail présente une nouvelle approche qui identifie les facteurs clés nécessaires pour évaluer la fiabilité des modèles FL. Il suggère six facteurs importants : la confidentialité, la robustesse, l'équité, l'explicabilité, la responsabilité et la fédération. Chacun de ces facteurs est important pour déterminer si un modèle FL peut être digne de confiance.

#Le besoin de confiance dans l'IA

Au cours de la dernière décennie, les avancées en IA ont transformé de nombreux secteurs. Cependant, cette croissance n'est pas sans revers. Certains systèmes d'IA largement connus, comme IBM Watson et AlphaGo, ont ouvert la voie aux applications modernes d'IA, y compris ChatGPT et Tesla Autopilot. Malgré ces succès, il y a eu de nombreuses instances de systèmes d'IA causant des problèmes dans des scénarios réels.

Par exemple, certains systèmes de ML utilisés pour prédire la probabilité de récidive ont montré des biais raciaux. En parallèle, les véhicules autonomes ont eu du mal à gérer des situations inattendues, entraînant des accidents. De plus, les chatbots d'IA génèrent parfois des réponses incorrectes ou absurdes à des questions simples. Tous ces cas ont mis en lumière les défauts de l'IA, entraînant un besoin d'actions décisives pour garantir que les systèmes d'IA soient responsables et dignes de confiance.

#Qu'est-ce que l'IA digne de confiance ?

Le terme “IA digne de confiance” fait référence à des systèmes conçus selon des directives spécifiques qui mettent l'accent sur l'éthique, la transparence et la responsabilité. La Commission européenne a publié des lignes directrices qui décrivent les fondements, principes et exigences que les systèmes d'IA doivent respecter pour être considérés comme dignes de confiance. Les fondements principaux concernent la légalité, le respect des principes éthiques et la robustesse technique.

Pour satisfaire à ces exigences, les systèmes d'IA doivent respecter les droits humains et éviter de causer du tort, garantir l'équité et être capables d'expliquer leurs processus. En résumé, la confiance dans l'IA peut être décomposée en plusieurs exigences clés. Celles-ci incluent le besoin d'une supervision humaine, la sécurité technique et la robustesse, la confidentialité, la transparence, la promotion de l'équité, le bien-être social et la responsabilité.

#Changements législatifs et IA

Avec l'essor de l'IA, de nouvelles lois et régulations ont été mises en place pour protéger les données des gens. Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD) dans l'Union européenne et la California Consumer Privacy Act (CCPA) aux États-Unis en sont des exemples notables. Ces régulations visent à garantir la vie privée et la sécurité des données, ce qui influence la manière dont les systèmes d'IA apprennent et opèrent.

Étant donné que la plupart des modèles de ML sont entraînés à l'aide de données provenant de diverses sources, le maintien de la confidentialité est devenu de plus en plus important. L'Apprentissage Fédéré (FL) répond à ces préoccupations en permettant aux organisations de collaborer pour développer des modèles de ML tout en gardant leurs données privées.

#Comprendre l'Apprentissage Fédéré

L'Apprentissage Fédéré est une approche décentralisée qui permet à plusieurs parties de construire des modèles collaboratifs tout en gardant leurs données sensibles sur leurs propres appareils. De cette façon, les organisations peuvent se conformer aux régulations de confidentialité tout en profitant de l'apprentissage collaboratif.

Malgré ses avantages, le FL ne supprime pas tous les risques. Il reste vulnérable aux menaces comme les violations de données, les biais algorithmiques et les problèmes de fiabilité. La nature décentralisée du FL introduit des risques supplémentaires en raison du grand nombre de participants et de multiples points de transmission. Ainsi, évaluer la fiabilité des modèles FL est nécessaire.

#Piliers clés de l'Apprentissage Fédéré digne de confiance

Pour évaluer efficacement la fiabilité de l'Apprentissage Fédéré, il est important de définir et d'analyser plusieurs piliers clés. Chaque pilier reflète une dimension de confiance et peut être évalué avec des indicateurs spécifiques.

#Confidentialité

La confidentialité est une pierre angulaire de l'Apprentissage Fédéré. Le but est de protéger les données des participants tout au long du processus d'apprentissage. Bien que le FL promeuve la confidentialité des données, il est essentiel de comprendre l'intégrité des participants, car un compromis à tout moment peut exposer des données sensibles. Des techniques comme le chiffrement, la perturbation et l'anonymisation peuvent être utilisées pour garantir la confidentialité des données.

#Robustesse

La robustesse fait référence à la capacité des modèles FL à résister aux attaques ou aux erreurs. Les modèles doivent être résilients face à des actions adversariales qui peuvent compromettre leur performance. Cela inclut des défenses contre le empoisonnement de données, où des entrées malveillantes peuvent altérer l'entraînement du modèle, ainsi que des attaques pouvant nuire aux résultats du modèle. Assurer la robustesse implique d'incorporer des méthodes pour détecter et défendre contre de telles menaces.

#Équité

L'équité est cruciale pour garantir un traitement égal dans les modèles d'IA. Les modèles FL doivent être conçus pour prévenir les biais qui peuvent surgir en raison de différences dans la qualité ou la représentation des données entre les clients. Il existe différentes notions d'équité, y compris s'assurer que tous les groupes sont traités équitablement et s'assurer que des individus similaires reçoivent un traitement similaire.

#Explicabilité

L'explicabilité permet aux utilisateurs de comprendre les processus qu'un système d'IA suit pour prendre des décisions. C'est important, surtout pour les modèles FL, où les contraintes de confidentialité limitent la capacité à accéder directement aux données sous-jacentes. Développer des méthodes pour expliquer les prédictions de manière transparente peut aider à renforcer la confiance et améliorer la responsabilité.

#Responsabilité

La responsabilité traite du besoin de systèmes d'IA responsables. Cela signifie que tous les acteurs du processus FL doivent être conscients de leurs rôles et Responsabilités. Un processus de documentation transparent, comme une FactSheet, peut aider à s'assurer que les participants sont tenus responsables de leurs contributions et décisions.

#Fédération

Le pilier de la fédération est unique au FL et englobe la structure et le design du réseau collaboratif. Il prend en compte comment les différentes composantes de la fédération interagissent et fonctionnent pour calculer la fiabilité. S'attaquer aux défis dans ce pilier est crucial pour maintenir un modèle FL fonctionnel.

#Algorithmes pour mesurer la fiabilité

En s'appuyant sur les piliers mentionnés ci-dessus, un nouvel algorithme nommé FederatedTrust a été conçu pour évaluer la fiabilité des modèles FL. Cet algorithme exploite les piliers et indicateurs définis précédemment pour produire un score de confiance global pour chaque modèle FL.

L'algorithme prend divers inputs qui capturent des informations pertinentes sur les modèles FL et leurs configurations. Il analyse comment ces modèles se comportent par rapport aux six piliers clés de fiabilité identifiés. En calculant des scores basés sur différents indicateurs, il peut évaluer et fournir un score global de confiance pour les modèles FL.

#Mise en œuvre du prototype de FederatedTrust

L'algorithme FederatedTrust a été mis en œuvre comme prototype dans un cadre FL bien connu appelé FederatedScope. L'objectif principal était de tester l'algorithme dans des scénarios réels, en résolvant des problèmes comme la classification de chiffres manuscrits tout en gardant un accent sur la confidentialité.

#Expériences réalisées

Plusieurs expériences ont été menées en utilisant FederatedTrust pour entraîner des modèles FL sur le dataset FEMNIST, qui se compose de chiffres et de lettres manuscrits. Différentes configurations ont été testées pour observer comment les variations dans le nombre de participants, les rondes d'entraînement et les techniques de confidentialité affectent les scores de fiabilité.

1. Expérience 1 : Impliquait 10 clients avec un taux de sélection de 50 % sur 5 rondes d'entraînement sans techniques de personnalisation.
2. Expérience 2 : A augmenté le nombre à 50 clients avec un taux de sélection de 60 % sur 25 rondes, incluant la confidentialité différentielle.
3. Expérience 3 : Semblable à l'Expérience 2 mais utilisait une valeur inférieure des paramètres de confidentialité pour une protection plus stricte.
4. Expérience 4 : Concentrait sur une échelle moyenne avec 100 clients, un taux de sélection de 40 % et 50 rondes d'entraînement.

#Analyse des résultats

Les résultats de ces expériences ont mis en évidence différentes dimensions de la fiabilité. Par exemple :

• Le score de confidentialité s'est amélioré de manière significative lors de la mise en œuvre de la confidentialité différentielle.
• Les scores d'équité ont démontré une variabilité en fonction du nombre de clients participants et des rondes d'entraînement utilisées, avec une participation accrue améliorant l'équité.
• Les scores d'explicabilité et de robustesse ont varié selon les configurations et les méthodes sous-jacentes utilisées dans l'entraînement.

Alors que certains indicateurs montraient des tendances claires, d'autres avaient des limitations pour représenter de manière adéquate la fiabilité globale des modèles. L'intégration de différentes perspectives et l'adresse des complexités des systèmes fédérés permettront de mieux évaluer la fiabilité à l'avenir.

#Directions pour le travail futur

Le développement continu de FederatedTrust se concentrera sur le perfectionnement de son prototype, y compris la mise en œuvre d'indicateurs supplémentaires définis dans la taxonomie proposée. L'objectif est d'améliorer la capacité de l'algorithme à évaluer efficacement la fiabilité. Le travail futur explorera également le déploiement de FederatedTrust à travers divers cadres FL.

De plus, le raffinement du processus d'agrégation des scores et des fonctions de normalisation mènera à des évaluations de fiabilité plus équilibrées. L'effort continu pour adapter et améliorer FederatedTrust contribuera au domaine croissant de l'IA digne de confiance et répondra au besoin pressant de systèmes d'IA fiables et responsables.

#Conclusion

Alors que les systèmes d'IA deviennent de plus en plus présents dans notre vie quotidienne, garantir leur fiabilité à travers des méthodes d'évaluation appropriées comme FederatedTrust est essentiel. En se concentrant sur les piliers clés de la confidentialité, de la robustesse, de l'équité, de l'explicabilité, de la responsabilité et de la fédération, nous pouvons travailler à construire des modèles d'IA plus fiables qui protègent les données des utilisateurs et maintiennent la confiance du public. Le chemin vers une IA digne de confiance est en cours, et la recherche et le développement continu seront cruciaux pour relever les défis à venir.