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Faut-il avoir peur du Federate Learning ?

Comment le Machine Learning et les autres avancées technologiques vont-ils devenir une réelle opportunité pour l’économie du savoir ? 

Tout commence par l’installation d’une application !

J’étais en train de bidouiller sur mon smartphone.

Je souhaitais installer un nouveau compte Google (pour l’association), et j’ai vu cet étrange écran :

Avant d’approuver l’installation de l’application “Private Compute Services“, je me suis posé une question.

Ce billet est aussi dans le même registre que celui-ci “Vous allez être recruté grâce aux jeux en ligne et aux robots !“.

Qu’est-ce que l’application “Private Compute Services” de Google ?

A priori le but de cette fonction que Google puisse apprendre de nous, ceci pour qu’il puisse nous fournir de meilleurs services.

Certains disent aussi qu’Uber a mis en place son Machine Learning pour prédire plusieurs choses, et je pense pour avoir suffisamment de données pour les futures voitures autonomes (qu’elle pourra revendre ou utiliser).

Notre une vie privée devient-elle une donnée ?

Google a également introduit et plus récemment mis en libre accès Private Compute Services (PCS), qui est décrit comme une « voie privée » permettant de mettre à jour et d’améliorer les modèles de machine learning sans porter atteinte à la vie privée des utilisateurs.

Alors Google a fait une bande dessinée pour nous expliquer tout cela.

Comme si la meilleure façon d’expliquer l’informatique était de nous parler comme si nous étions des enfants !

En tout cas, c’est très bien fait et voici un extrait :

L’entreprise a maintenant donné une description plus détaillée de l’architecture de PCC, et notamment un document technique récemment publié qui vise à instaurer la confiance par la transparence.

« PCC permet aux fonctionnalités de communiquer avec un serveur afin de recevoir des mises à jour de modèles et de contribuer à la formation de modèles globaux par le biais de services de calcul privés (PCS), dont le noyau a été mis en libre accès », explique Google dans ce document. :  [dflip id=”12683″ type=”thumb” ][/dflip]

C’est assez technique, mais les ingénieurs de Google Dave Kleidermacher, Dianne Hackborn et Eugenio Marchiori expliquent dans un billet de blog qu’ils utilisent le Federate Learning pour mettre à jour les modèles de Machine Learning, tout en préservant la confidentialité des données. C’est donc un nouveau concept “La confiance distribuée” !

« Le paradigme de la confiance distribuée, où la crédibilité se construit à partir de la vérification par de multiples sources de confiance, continue d’étendre cette valeur fondamentale. L’ouverture des mécanismes de protection des données et des processus est un pas vers la vérification de la vie privée ».

Nous voici rassurés.

Le concept de confiance distribuée

La blockchain, ou la confiance distribuée est le nom d’une note écrite par Yves Caseau, membre de l’Académie des technologies et Serge Soudoplatoff Expert de l’Internet, cofondateur de Sooyoos et Scanderia.

Voici son introduction :

Les grandes innovations sont le fruit du croisement de nouvelles possibilités technologiques et d’un contexte sociologique propice qui transforme ces technologies en usages. Ainsi, la blockchain est née, d’une part, de la rencontre de la cryptographie asymétrique et des systèmes distribués, et, d’autre part, d’un terreau sociologique opportun. Ce dernier résulte de la crise de confiance des citoyens envers les institutions, les amenant à chercher de nouvelles formes de gouvernance.

En conséquence, il est précisé que ce type de technologies (ici la blockchain) remet totalement en question le rôle des institutions, banques, études notariales, et modifie en profondeur l’administration. C’est vrai. Et d’ajouter :

Les premières expérimentations, qui vont bien au-delà du bitcoin, comme les organisations décentralisées autonomes, montrent le caractère radicalement disruptif de la blockchain.

Je n’aime pas le mot “disruptif“. En économie, la disruption désigne le bouleversement d’un marché sur lequel les positions sont établies avec une stratégie inédite. Celui qui fait couler beaucoup d’encre en ce moment, c’est lui (ChatGPT, pas Korben) :

Et faire attention à ce type d’annonce, bien entendu… :

Enjeux d’Internet, comme un espace politique

Comme tous les marchés mondiaux, les marchés technologiques échappent en partie aux décisions politiques nationales.

La question est donc de savoir si confier à Google nos données est une bonne chose ou non.

J’en avais discuté avec Stéphane Bortzmeyer, informaticien qui a écrit “Cyberstructure, L’Internet, un espace politique“.

Ceci dans le cadre du projet “Quitter Facebook ?“.

Notons le dernier billet de Stéphane, intitulé “Un modeste avis sur ChatGPT“. J’aime bien le terme “Modeste”.

La Tech et l’Économie du savoir

Je résume mon questionnement, afin de préparer un prochain billet : comment le Machine Learning et les autres avancées technologiques vont-ils devenir une réelle opportunité pour l’économie du savoir ?

De lire l’introduction de ce texte “Les marchés de technologies dans l’économie du savoir” sur Cairn :

C’est désormais un lieu commun que de dire que nous vivons dans une économie du savoir. Comme tous les clichés, celui-ci a quelque chose de faux dans la mesure où il laisse entendre que les économies précédentes ne s’appuyaient pas sur du savoir. Si quelque chose a changé dans le système économique qui caractérise la majorité des pays industrialisés depuis deux siècles et demi, c’est sans doute l’importance croissante que le savoir scientifique et technologique revêt pour l’activité économique.

Ce que nous soutenons, nous, c’est que ce qui distingue l’économie dite « du savoir » par rapport à ce qui existait aux époques précédentes, c’est le rôle croissant du savoir en tant que produit économique, acheté et vendu sur les marchés de technologies.

Je pense que je vais installer cette application et on verra si je deviens plus intelligent ou non ! Pardon, je voulais dire : si mon smartphone me fournira de meilleurs services…

Sources utilisées :

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