Brevet FR3097353A1 — publié le 20201218

Description Titre de l'invention : MÉTHODE D'APPRENTISSAGE COL- LABORATIF D'UN RÉSEAU DE NEURONES ARTIFICIELS SANS DIVULGATION DES DONNÉES D'APPRENTISSAGE Domaine technique 100011 La présente invention concerne le domaine général de l'intelligence artificielle et plus particulièrement celui de l'apprentissage collaborati I. d'un réseau de neurones ar- tificiels. Elle concerne également le domaine du calcul à préservation de confidentialité. Etat de la technique antérieure [0002] L'apprentissage d'un réseau de neurones artificiels est généralement effectué en en- traînant un modèle sur les données d'un fournisseur de données. La plateforme informatique chargée de l'apprentissage est quelquefois confondue avec le fournisseur de données lui-même. Le plus souvent cependant, la plateforme accède aux données d'un fournisseur extérieur au moyen d'une architecture client/serveur, le serveur gérant la base de données d'apprentissage et le client se chargeant de l'apprentissage du modèle. [0003] Plus récemment, il a été proposé une méthode d'apprentissage collaboratif permettant. d'entrainer un réseau de neurones artificiels sur des données stockées de manière distribuée, par exemple par des données présentes dans des terminaux mobiles d'usagers. Dans un tel contexte collaboratif, plusieurs fournisseurs de données distincts disposent chacun d'un ensemble distinct de données d'apprentissage et acceptent de collaborer, via une plateforme d'agrégation, afin d'obtenir un modèle entrainé sur l'union de ces ensembles de données. [0004] On trouvera une description d'une méthode d'apprentissage collaboratif, dénommée apprentissage fédéré ou fédératif (tederated leaming), dans l'article de H.B. McMahan et al. intitulé « Communication-efficient learning of deep networks from decentralized data » publié dans Proc. of the 20th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), vol. 54, 2017. [0005] Ladite méthode d'apprentissage fédératif fait appel à une pluralité de fournisseurs de données ainsi qu'à une plateforme d'agrégation. Son fonctionnement peut se résumer comme suit : [0006] La plateforme d'agrégation part d'un modèle initial commun à tous les fournisseurs de données. Cc modèle est mis à jour de manière itérative, le modèle de l'itération en cours est dénommé modèle courant. Le modèle courant est défini par ses paramètres, à savoir les poids synaptiques entre neurones de couches adjacentes du réseau. [0007] A chaque itération, la plateforme d'agrégation sélectionne tout ou partie des four- 2 nisscurs de données et leur transmet les paramètres du modèle courant. [0008] Chaque fournisseur de données ainsi sélectionné procède alors à un nombre pré- déterminé d'itérations d'apprentissage, à partir du modèle courant, sur son propre ensemble de données. Le résultat de l'apprentissage est un modèle mis à jour localement. [0009] Les paramètres mis à jour localement par chaque fournisseur sont ensuite transmis à la plateforme d'agrégation qui les combine pour produire une mise à jour du modèle courant. [0010] Les paramètres du modèle courant sont alors transmis aux fournisseurs de données pour l'itération suivante [0011] Le processus se répète jusqu'à ce qu'un critère d'arrêt soit satisfait. La version finale du modèle, autrement dit les paramètres du modèle au terme de l'apprentissage, est transmise par la plateforme d'agrégation aux différents fournisseurs de données. [0012] On comprend ainsi que chaque fournisseur de données contribue à l'élaboration d'un modèle global en rentrainant sur son propre ensemble de données. Il est important de noter que les données des différents fournisseurs ne sont pas transmises à la plateforme, seuls les paramètres mis à jour le sont. [0013] L'apprentissage fédératif possède des propriétés intéressantes. Tout d'abord il garantit un certain niveau de confidentialité entre les fournisseurs de données puisqu'ils ne peuvent accéder aux ensembles de données d'apprentissage les uns des autres. Ensuite, le volume de données échangées entre la plateforme d'agrégation et les différents fournisseurs est relativement modeste au regard de la taille des ensembles de données d'apprentissage (il est plus économique de transmettre les paramètres du modèle que les données d'apprentissage elles-mêmes). Enfin, la majeure partie des calculs, à savoir celle induite par l'exécution de l'algorithme d'apprentissage, est déportée vers les fournisseurs de données, la plateforme se contentant d'une simple combinaison des modèles partiels. [0014] Toutefois, cette méthode d'apprentissage fédératif présente aussi des inconvénients. Ainsi, le modèle courant, et en particulier la version finale du modèle, au terme du processus d'apprentissage, est connu tant de la plateforme que des différents fournisseurs de données. Or, dans certains cas, il est souhaitable de garantir que les paramètres du modèle restent confidentiels vis-à-vis de la plateforme elle-même. En outre la connaissance des paramètres des modèles partiels, entraînés localement, peut permettre à la plateforme, par des techniques d'inversion de modèle, de remonter aux données d'apprentissage. [0015] Ainsi par exemple, si plusieurs sociétés de cybersécurité, disposant chacune d'une base de données de signatures d'attaques informatiques, décident de collaborer pour élaborer un modèle de classification par réseau de neurones plus efficace, elles ne 3 souhaitent pas nécessairement partager des informations sur des attaques ayant eu lieu sur les réseaux de leur sociétés clientes, et encore moins divulguer à une plateforme d'agrégation le modèle final qui trahirait leur capacité de détection. [0016] Un objet de la présente invention est par conséquent de proposer une méthode d'apprentissage fédératif d'un réseau de neurones artificiels qui ne présente pas les inconvénients précités. Présentation de l'invention [0017] La présente invention est. définie par une méthode d'apprentissage fédératif d'un modèle de réseau de neurones artificiels, le modèle étant caractérisé par des paramètres donnant les coefficients synaptiques dudit réseau, la méthode d'apprentissage mettant en oeuvre une pluralité N de fournisseurs de données (1)5,--Ds) disposant chacun d'un ensemble de données d'apprentissage distinct ainsi qu'une plateforme d'agrégation (FP), ladite méthode débutant par une étape d'initial isation pour initialiser les paramètres du modèle, et se poursuivant par une pluralité d'itérations successives, chaque itération mettant à jour les paramètres d'un modèle courant du réseau de neurones. Ladite méthode est spécifique en ce que : - à l'étape d' initialisation, les fournisseurs de données partagent la clé privée et la clé publique d'un cryptosystème homomorphe (HE.ski,H.E.pk) ; et qu'à chaque chaque itération r, - la plateforme d'agrégation sélectionne une sous-pluralité M N de fournisseurs de données et transmet aux M. fournisseurs de données ainsi sélectionnés, les paramètres du modèle courant, chiffrés en homomorphe, ≤(w', pk); - chaque fournisseur de données sélectionné déchiffre les paramètres ainsi chiffrés au moyen de la clé privée du cryptosystème homomorphe, entraine le modèle courant sur son ensemble de données d'apprentissage pour obtenir un modèle partiel, chilTre les paramètres du modèle partiel ainsi obtenu et les transmet sous forme chiffrée à la plateforme d'agrégation ; - la plateforme d'agrégation effectue, dans le domaine homomorphe, une combinaison des paramètres des modèles partiels obtenus par les différents fournisseurs de données, pour obtenir les paramètres d'un nouveau modèle courant, chiffrés dans le domaine homomorphe ; et, lorsqu'un critère d'arrêt est satisfait, chaque fournisseur de données déchiffre, au moyen de la clé privée du cryptosystème homomorphe, les paramètres du dernier modèle courant pour obtenir un modèle final, entrainé sur la réunion desdits ensembles de données d'apprentissage. 100181 Selon un premier mode de réalisation, à chaque itération s, chaque fournisseur de données sélectionné chiffre les paramètres du modèle partiel au moyen de la clé publique du cryptosystème homomorphe et transmet les paramètres du modèle partiel ainsi chiffrés, Enc(14,,HE.pk), à la plateforme d'agrégation. [0019] Typiquement, la plateforme d'agrégation effectue un moyennage, dans le domaine homomorphe, des paramètres respectifs des modèles partiels obtenus par les différents fournisseurs sélectionnés. [0020] Selon un second mode de réalisation à l'étape d'initialisation, chaque fournisseur de données génère également une clé secrète de chiffrement par llot, et transmet à la plateforme d'agrégation la clé publique du cryptosystème homomorphe, chiffrée au moyen de cette clé secrète, En° (K, Zn), HI!" pk). [0021] Dans ce cas, à chaque itération chaque fournisseur de données sélectionné, DS,, chiffre les paramètres du modèle partiel au moyen de sa clé secrète, K,, et transmet les paramètres du modèle partiel ainsi chiffrés, Eilat Kn 1, à la plateforme d'agrégation. [0022] A chaque itération', la plateforme d'agrégation effectue alors un transchiffrement des paramètres des modèles partiels des différents fournisseurs de données sélectionnés, pour obtenir ces mêmes paramètres chiffrés dans le domaine homomorphe. [0023] Avantageusement, la plateforme (l'agrégation effectue ensuite un moyennage, dans le domaine homomorphe, des paramètres respectifs des modèles partiels ainsi transehiffrés [0024] Avantageusement, dans le second mode de réalisation, les clés secrètes des différents fournisseurs les fournisseurs de données sont choisies identiques, la clé secrète commune ayant été partagée entre les différents fournisseurs de données au moyen d'un protocole d'échange de clés multipartite. [0025] Selon une première variante, la plateforme effectue un moyennage en parallèle des différents paramètres des modèles partiels, au moyen d'un traitement par lots sur un chiffré homomorphe représentant un composite des différents paramètres des modèles partiels. [0026] Selon une seconde variante, la plateforme effectue un moyennage des paramètres de même rang des modèles partiels, au moyen d'un traitement par lots sur un chiffré homomorphe représentant un composite des paramètres de ce rang des modèles partiels des différents fournisseurs de données. Brève description des figures [0027] D'autres caractéristiques et avantages de l'invention apparaîtront à la lecture d'un mode de réalisation préférentiel de l'invention, décrit en référence aux figures jointes parmi lesquelles : [0028] [fig.1] représente de manière schématique les échanges entre une plateforme d'agrégation et des fournisseurs de données d'apprentissage dans une méthode d'apprentissage fédératif d'un réseau de neurones artificiels, selon un premier mode de réalisation de l'invention ; [0029] [fig.2] représente de manière schématique les échanges entre une plateforme d'agrégation et des fournisseurs de données d'apprentissage dans une méthode d'apprentissage fédératif d'un réseau de neurones artificiels, selon un second mode de réalisation de l'invention ; [0030] [fig.3] représente un ordinogramme d'une méthode d'apprentissage fédératif d'un réseau de neurones artificiels, selon le premier mode de réalisation de l'invention ; [0031] [fig.4] représente un ordinogramme d'une méthode d'apprentissage fédératif d'un réseau de neurones artificiels, selon le second mode de réalisation de l'invention. Description des modes de réalisation [0032] On considérera dans la suite une pluralité de fournisseurs de données disposant chacun d'un ensemble de données d'apprentissage, ces fournisseurs de données souhaitant fédérer ces ensembles de données pour entraîner un réseau de neurones artificiels tout en préservant la confidentialité de ces données les uns par rapport aux autres. L'apprentissage général du réseau de neurones est dévolu à une plateforme informatique distincte des différents fournisseurs de données, dénommée dans la suite plateforme d'agrégation. [0033] L'apprentissage du réseau de neurones pourra être du type supervisé ou non supervisé. Dans le premier cas, on comprendra que les données d'apprentissage comprennent des exemples étiquetés, c'est-à-dire des valeurs de variables prédictives (ou données d'entrée du réseau) pour lesquelles les valeurs correspondantes des variables cibles sont connues. Dans le second cas, le réseau de neurones ne présuppose aucun étiquetage des données d'apprentissage, celui-ci se contentant de regrouper les exemples par catégories (clustering). [0034] Le réseau de neurones artificiels est entrainé par la plateforme informatique pour effectuer une tâche prédéterminée. Cette tâche peut être une classification, une prédiction, ou une simple réduction de dimension de l'espace de données d'entrée (réseau de neurones fonctionnant comme autoencodeur). La réduction de dimension peut en outre être elle-même préalable à une autre tâche par exemple une classification par un second réseau de neurones en cascade avec le précédent. [0035] La plateforme d'agrégation part d'un modèle initial du réseau de neurones. Ce modèle est défini par ses paramètres, c'est-à-dire, plus précisément, par les coefficients synaptiques entre neurones de couches adjacentes, ainsi que sa fonction d'activation. [0036] Le modèle initial est partagé entre toutes les parties, autrement dit il est commun aux fournisseurs de données et à la plateforme d'agrégation. Par exemple, il peut résulter d'une convention initiale, telle qu'un modèle grossier déjà divulgué, ou bien d'un 6 tirage aléatoire des différents paramètres en question. Dans ce dernier cas, les paramètres du modèle initial sont communiqués par la platefonne d'agrégation aux différents fournisseurs de données. [0037] Ce modèle initial fait ensuite l'objet d'une mise à jour itérative faisant intervenir les différents fournisseurs de données et la plateforme d'agrégation. Le modèle mis à jour au cours d'une itération est dénommé modèle courant. [0038] A chaque itération, les opérations suivantes sont effectuées : [0039] La platefonne d'agrégation sélectionne d'abord tout ou partie des fournisseurs de données pour des mises à jour partielles. Cette sélection pourra notamment résulter d'un tirage aléatoire d'un nombre prédéterminé de fournisseurs de données à chaque itération. Cette option pourra être préférée lorsque le nombre de fournisseurs de données est particulièrement élevé et/ou que leurs ressources calculatoircs sont limitées, par exemple si ceux-ci sont des terminaux mobiles ou des noeuds d'un système IoT. En revanche, lorsque les fournisseurs de données sont des serveurs, on pourra préférer les mettre tous à contribution. [0040] La platefonne d'agrégation transmet ensuite les paramètres du modèle courant, chiffrés au moyen d'un chiffrement homomorphe, aux fournisseurs de données ainsi sélectionnés. Par exemple, les paramètres du modèle courant pourront être chiffrés au moyen de la clé publique, HE .Pk, d'un cryptosystème homomorphe (HE pic ,HE sk). On supposera que les fournisseurs de données possèdent tous la clé privée correspondante, HE sk .0n comprendra que le terme clé privée signifie ici que la clé appartient au groupe des fournisseurs de données. Par exemple, cette clé privée aura pu être partagée entre lés fournisseurs de données au moyen d'un protocole d'échange de clés Diffie-Hellman multipartite. [0041] Chaque fournisseur de données sélectionné déchiffre les paramètres du modèle courant au moyen de la clé privée partagée, HE sk:11 peut ainsi construire le modèle courant en clair. Il entraine ensuite le réseau de neurones ainsi obtenu sur son propre ensemble de données d'apprentissage en effectuant un (faible) nombre prédéterminé d'itérations locales. A chaque itération locale, les paramètres du modèle sont mis à jour à l'aide d'un algorithme d'apprentissage tel que l'algorithme de descente de gradient stochastique, connu en soi. Au terme de cette phase d'apprentissage, chaque fournisseur de données, dispose d'un modèle partiellement mis à jour, dénommé ci-après modèle partiel, au sens où il n'a été entrainé que sur son propre corpus de données d'apprentissage. [0042] Chaque fournisseur de données ayant effectué cette mise à jour chiffre alors en ho- momorphe les paramètres du modèle partiel qu'il a obtenu, au moyen de la clé publique 11E,Pk et les transmet à la platefonne d'agrégation. [0043] Selon une variante, chaque fournisseur de données chiffre les paramètres de son 7 modèle partiel à l'aide d'une clé secrète, par exemple une clé symétrique d'un chiffrement par flot, au lieu de les chiffrer en homomorphe. Les fournisseurs de données transmettent alors à la plateforme les paramètres chiffrés par leurs clés secrètes respectives. Les fournisseurs de données auront dans ce cas transmis à la plateforme d'agrégation, pendant la phase d'initialisation, leurs clés secrètes respectives chiffrées en homomorphe. Avantageusement encore, une seule clé secrète sera choisie pour l'ensemble des fournisseurs de données, celle-ci ayant pu être partagée par un protocole d'échange de clés Diffie-Hellman tnultipartite. La plateforme peut alors effectuer un transchiffrement des paramètres chiffrés par chiffrement symétrique pour obtenir ces mêmes paramètres chiffrés en homomorphe. Cette variante présente l'avantage d'être bien moins consommatrice en bande passante (sur la voie montante) que la précédente dans la mesure où un chiffrement symétrique conduit à des données chiffrées de même taille que les données en clair. [0044] Quelle que soit la variante utilisée pour le chiffrement des paramètres, la plateforme d'agrégation effectue une combinaison, au moyen d'un opérateur de combinaison évalué dans le domaine homomorphe, des différents modèles partiels pour obtenir un modèle agrégé, équivalent de celui qui aurait été entraîné sur la réunion des ensembles de données des fournisseurs sélectionnés. Différents opérateurs de combinaison peuvent être envisagés comme décrit plus loin. [0045] Du fait de la combinaison dans le domaine homomorphc, les paramètres du modèle agrégé sont obtenus par la plateforme sous forme chiffrée. Ainsi, la plateforme d'agrégation n'a accès ni aux modèles partiels ni au modèle agrégé résultant de l'opération de combinaison. [0046] La plateforme d'agrégation peut alors lancer l'itération suivante en effectuant une nouvelle sélection de fournisseur de données et en leur transmettant les paramètres du modèle agrégé, celui-ci constituant le modèle courant de la nouvelle itération. [0047] Le processus de mise à jour se poursuit jusqu'à ce qu'un critère d'arrêt soit satisfait, par exemple après un nombre prédéterminé d'itérations ou bien après un nombre prédéterminé d'itérations locales. [0048] Au terme du processus, la plateforme d'agrégation peut transmettre les paramètres du modèle final, chiffrés dans le domaine homomorphe, à l'ensemble des fournisseurs de données. Ceux-ci les déchiffrent alors à l'aide de la clé privée partagée IIK.sk pour obtenir le modèle final en clair. [0049] Alternativement, la plateforme peut s'abstenir d'effectuer cette transmission, en par- ticulier si la plateforme sélectionne tous les fournisseurs de données à chaque itération, chaque fournisseur de données disposant alors du modèle agrégé reçu à la dernière itération et pouvant le déchiffrer pour obtenir un modèle final en clair. [0050] Dans tous les cas, les fournisseurs de données disposent, au terme du processus 8 d'apprentissage d'un réseau de neurones ayant été entraîné sur l'union des ensembles de données, sans divulgation de ces dernières entre fournisseurs ni à la plateforme d'agrégation. En outre, la plateforme n'a accès ni aux modèles intermédiaires ni au modèle final : seuls les fournisseurs de données et, plus généralement les destinataires du modèle final disposant de la clé privée HE sk, peuvent y accéder. [0051] On notera que, dans le processus d'apprentissage fédératif décrit précédemment, les données d'apprentissage ne sont jamais chiffrées et/ou transmises en homomorphe à la plateforme, seuls les paramètres du modèle courant le sont. Or, les paramètres représentent une quantité de données bien plus faible que celles des données d'apprentissage, a fortiori après chiffrement dans le domaine homomoiThe. Ainsi, le processus d'apprentissage ne nécessite pas des débits de transmission très élevés. [0052] On notera enfin que la partie consommatrice en temps de calcul, à savoir la mise à jour des modèles partiels, est effectuée dans le domaine des clairs par les fournisseurs de données. Ces calculs sont donc relativement simples et effectués en parallèle, cc qui conduit à des cycles d'itération courts. Seule l'opération de combinaison, qui est l'opération la plus simple, est effectuée dans le domaine homomorphc. Qui plus est, cette opération peut aussi être effectuée en parallèle comme nous le verrons plus loin. [0053] La Fig. 1 représente de manière schématique les échanges entre la plateforme d'agrégation et les fournisseurs de données d'apprentissage dans une méthode d'apprentissage fédératif selon un premier mode de réalisation de l'invention. [0054] On a représenté en 110 la plateforme d'agrégation, EP, et en 120 les At fournisseurs de données, DS,,. La plateforme d'agrégation est typiquement hébergée sur un serveur de calcul dans le Cloud. Les fournisseurs de données peuvent également être des serveurs, des terminaux d'utilisateurs, voire des smartphones ou des ordinateurs individuels, ou bien, dans une moindre mesure, des noeuds d'un système IoT. [0055] Les fournisseurs de données, 120, disposent des ensembles de données d'apprentissage respectifs, S,,...,S, et disposent, au terme de l'apprentissage fédératif, des paramètres en clair du réseau de neurones artificiels, entrainé sur l'ensemble S =U s [0056] Optionnellement, un destinataire additionnel du modèle entraîné, 150, distinct des fournisseurs de données, pourra recevoir également les paramètres du réseau de neurones artificiels en clair, bien que n'ayant pas participé à l'apprentissage fédératif. Ce destinataire peut d'ailleurs être le commanditaire de cet apprentissage. [0057] Les fournisseurs de données, 120, ainsi que, le cas échéant, le destinataire ad- ditionnel, 150, partagent un clé privée commune HEsk d'un cryptosystème homomorphe (HE.pk,HE.sk). La manière dont la clé privée est partagée entre ces entités ne fait pas partie de la présente invention. Toutefois, comme indiqué plus haut, on 9 pourra recourir à un protocole d'échange de clé de Diffie-Hellman multipartite pour partager cette clé de manière confidentielle vis-à-vis des tiers. Bien entendu, les fournisseurs de données et, le cas échéant, le destinataire additionnel, disposent de la clé publique correspondante. Enfin, la plateforme d'agrégation dispose de la clé publique HE pk niais non de la clé privée HE.Sk [0058] Les échanges entre les différentes entités lors d'une itération ont été également re- présentés sur la figure. [0059] Si l'on note de manière synthétique w' les paramètres du modèle, c'est-à-dire les co- efficients synaptiques du réseau de neurones artificiels au terme de l'itération t, la plateforme d'agrégation dispose de ces paramètres chiffrés dans le domaine ho- momorphc, soit Elle (w', p/c). [0060] La plateforme FP sélectionne un ensemble a de M fournisseurs de données parmi N , avec M. N, et transmet à chacun d'eux les paramètres chiffrés Aile(wt, HL pk). [0061] Chaque fournisseur de données DS ' de a> déchiffre les paramètres chiffrés en question à l'aide de la clé privée, LIEpk, entraine, sur quelques itérations, le modèle sur son propre ensemble de données d'apprentissage Si, et en déduit les paramètres du modèle partiel If", par exemple au moyen de l'algorithme du gradient stochastique de manière connue en soi. Chaque fournisseur de données DS' de renvoie ensuite à la plateforme [P, les paramètres de son modèle partiel après les avoir chiffrés en homomorphe, soit Enc(w;,' , HE. pic). 100621 La plateforme «agrégation FP effectue alors la combinaison, clans le domaine ho- momorphe, des modèles partiels ainsi entraînés par les fournisseurs de 11. 100631 Selon une variante, la combinaison la combinaison peut porter sur tous les modèles partiels y compris ceux des fournisseurs non sélectionnés, c'est-à-cire appartenant à a- a. Autrement dit, pour les fournisseurs de données non sélectionnés, Enc (14 , HE . pk)=; Ene (14, ' H h', pk). [0064] En tout état de cause, l'agrégation des modèles partiels peut être réalisée, par exemple, à l'aide cl' une simple moyenne : [0065] [Math. I] où 0 et 0 sont respectivement les opérations d'addition et de multiplication externe dans le domaine homomorphe, et où c ' = Gant (S,), et où l'on a supposé ici pour des raisons de simplification de la présentation que les N fournisseurs de données étaient sélectionnés. 100661 On rappelle qu'un chiffrement homomorphe additif vérifie les propriétés suivantes : [0067] [Math.2] £nc(a-i- h. 11E 'pic) = Eue la, .17k (2-1) [0068] [Math.31 'Ln = Du:(a.111,$) (2-2) [0069] L'opérateur (S1' permet de réaliser une multiplication d'un chiffré par un clair, le résultat étant chiffré. Dans le cas présent, il permet de réaliser les multiplications par les termes . Pour éviter d'effectuer des opérations en calcul flottant (non réalisables dans le domaine homomorphe), on multipliera en pratique les termes . REVENDICATIONSMéthode d'apprentissage fédératif d'un modèle de réseau de neurones artificiels, le modèle étant caractérisé par des paramètres donnant les coefficients synaptiques dudit réseau, la méthode d'apprentissage mettant en oeuvre une pluralité N de fournisseurs de données (DS1,---,aSiv) disposant chacun d'un ensemble de données d'apprentissage distinct ( S1,..., 5) ainsi qu'une plateforme d'agrégation (FP), ladite méthode débutant par une étape d' initialisation (310,410) pour initialiser les paramètres du modèle, et se poursuivant par une pluralité d'itérations successives, chaque itération mettant à jour les paramètres d'un modèle courant du réseau de neurones, caractérisée en ce que : à l'étape d'initialisation, les fournisseurs de données partagent la clé privée et la clé publique d'un cryptosystème homomorphe ( HE.sk,HE.pk); et qu'à chaque chaque itération e, - la plateforme d'agrégation sélectionne (330,430) une sous-pluralité N de fournisseurs de données et transmet aux Al fournisseurs de données ainsi sélectionnés, les paramètres du modèle courant, chiffrés en homomorphe, Enc (w', HE. pk); - chaque fournisseur de données sélectionné déchiffre les paramètres ainsi chiffrés au moyen de la clé privée du cryptosystème homomorphe (325,425), entraine le modèle courant sur son ensemble de données d'apprentissage (435,445) pour obtenir un modèle partiel, chiffre (345,445) les paramètres du modèle partiel ainsi obtenu et les transmet sous forme chiffrée à la plateforme d'agrégation ; la plateforme d'agrégation effectue, dans le domaine homomorphc, une combinaison des paramètres des modèles partiels obtenus par les différents fournisseurs de données, pour obtenir les paramètres d'un nouveau modèle courant, chiffrés dans le domaine homomorphe ; et, lorsqu'un critère d'arrêt est satisfait, chaque fournisseur de données déchiffre, au moyen de la clé privée du cryptosystème homornorphc, les paramètres du dernier modèle courant pour obtenir un modèle final, entrainé sur la réunion desdits ensembles dc données d'apprentissage. Méthode d'apprentissage fédératif d'un modèle de réseau de neurones artificiels selon la revendication 1, caractérisée en ce qu'à chaque itération t, chaque fournisseur de données sélectionné chiffre les paramètres du modèle partiel au moyen de la clé publique du cryp- 18 [Revendication 3] [Revendication 4] [Revendication 5] [Revendication 6] [Revendication 7] [Revendication 8] [Revendication 9] tosystèmc homomorphe et transmet les paramètres du modèle partiel ainsi chiffrés, Ene (à; ;' HE, flic), à la plateforme d'agrégation. Méthode d'apprentissage fédératif d'un modèle de réseau de neurones artificiels selon la revendication 1 ou 2, caractérisée en ce que la plateforme d'agrégation effectue un moyennaee (350), dans le domaine homomorphe, des paramètres respectifs des modèles partiels obtenus par les différents fournisseurs sélectionnés. Méthode d'apprentissage fédératif d'un modèle de réseau de neurones artificiels selon la revendication I. caractérisée en ce qu'à l'étape d'initialisation, chaque fournisseur de données génère (415) également une clé secrète de chiffrement par flot, K, et transmet à la plateforme d'agrégation la clé publique du cryptosystème homomorphe, chiffrée au moyen de cette clé secrète, En c (K .Z', HE tpk.). Méthode d'apprentissage fédératif d'un modèle de réseau de neurones artificiels selon la revendication 4, caractérisée en ce qu'à chaque itération t, chaque fournisseur de données sélectionné, DS', chiffre (445) les paramètres du modèle partiel au moyen de sa clé secrète, K. et transmet les paramètres du modèle partiel ainsi chiffrés, Enc (Ft: L), à la plateforme d'agrégation. Méthode d'apprentissage fédératif d'un modèle de réseau de neurones artificiels selon la revendication 5, caractérisée en ce qu'à chaque itération1, la plateforme d'agrégation effectue un transchitTrement (447) des paramètres des modèles partiels des différents fournisseurs de données sélectionnés, pour obtenir ces mêmes paramètres chiffrés dans le domaine homomorphe. Méthode d'apprentissage fédératif d'un modèle de réseau de neurones artificiels selon la revendication 6, caractérisée en ce que la plateforme d'agrégation effectue un moyennaee (450), dans le domaine homomorphe, des paramètres respectifs des modèles partiels ainsi Cranschiffrés Méthode d'apprentissage fédératif d'un modèle de réseau de neurones artificiels selon l'une des revendications 4 à 7 caractérisée en ce que les clés secrètes des différents fournisseurs les fournisseurs de données sont identiques, la clé secrète commune ayant été partagée entre les différents fournisseurs de données au moyen d'un protocole d'échange de clés multipartitc. Méthode d'apprentissage fédératif d'un modèle de réseau de neurones 19 [Revendication 10] artificiels selon la revendication 3 ou 7, caractérisée en ce que la platcforme effectue un moyennage en parallèle des différents paramètres des modèles partiels, au moyen d'un traitement par lots sur un chiffré homomorphe représentant un composite des différents paramètres des modèles partiels. Méthode d'apprentissage fédératif d'un modèle de réseau de neurones artificiels selon la revendication 3 ou 7, caractérisée en ce que la platcforme effectue un moyennage des paramètres de même rang des modèles partiels, au moyen d'un traitement par lots sur un chiffré homomorphe représentant un composite des paramètres dc ce rang des modèles partiels des différents fournisseurs de données.