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SUMMARY:Thèse Mohamed Amine LEGHERABA : Protocoles pair à pair pour
  un apprentissage décentralisé efficace et résilient : théorie, c
 onception et évaluation
ORGANIZER;CN=Mohamed Amine LEGHERABA:MAILTO:Mohamed.Legheraba@lip6.fr
DESCRIPTION:Alors que l'intelligence artificielle repose encore large
 ment sur des infrastructures centralisées, les enjeux de confidentia
 lité des données, de souveraineté numérique, de résilience et de
  passage à l'échelle conduisent à repenser les mécanismes de coll
 aboration entre entités distribuées. Les architectures pair-à-pair
  offrent des propriétés attractives de robustesse et d'absence de p
 oint unique de défaillance, mais leur exploitation efficace pour l'a
 pprentissage fédéré demeure un défi majeur.
  Cette thèse répond
  à cette problématique en proposant une architecture en couches art
 iculant la communication et l'apprentissage décentralisé. Les contr
 ibutions se déclinent en quatre protocoles. Les protocoles de type p
 eer sampling Elevator et Lift font émerger, de façon totalement dé
 centralisée, une topologie multi-hubs structurée — une élection 
 auto-organisée de hubs pour Elevator, durcie contre les comportement
 s byzantins par Lift. HEAL exploite ensuite cette structure hiérarch
 ique pour réaliser un apprentissage décentralisé dont la vitesse d
 e convergence rejoint celle de l'apprentissage fédéré, tout en res
 tant résilient aux pannes et au churn. Enfin, FLAIR adapte ces princ
 ipes aux réseaux de capteurs sans fil via une élection de cluster h
 eads basée sur les capacités des nœuds.
  Ce travail combine expér
 imentations et analyse théorique. Les protocoles proposés sont éva
 lués à grande échelle par simulation (PeerSim, ns-3) et, pour Elev
 ator, par une implémentation réelle sur infrastructure TCP/IP ; en 
 complément, une analyse formelle établit la convergence d'Elevator 
 vers sa topologie multi-hubs.
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