IA : Owkin démontre dans une étude la pertinence de l’apprentissage fédéré

La biotech française Owkin, spécialisée dans l’IA appliquée à la recherche médicale a annoncé le 19 janvier que l’une de ses dernières études consacrée à l’apprentissage fédéré venait d’être publiée dans la prestigieuse revue Nature Medicine. Cette étude démontre, pour la première fois en conditions réelles, que l’apprentissage fédéré peut être utilisé pour entraîner des modèles de deep learning sur des données d’histopathologie provenant simultanément de plusieurs hôpitaux, ces dernières restant à l’abri derrière les pare-feux des hôpitaux. Owkin a ainsi pu construire sans transfert de données des modèles d’IA capables de générer une prédiction de la réponse future des patientes atteintes d’un cancer du sein triple négatif (TNBC) à une chimiothérapie néoadjuvante. 

À noter : L’Inria et le groupe La Poste ont annoncé le 28 novembre le lancement du Défi Fed-Malin, un projet de recherche pour faire progresser les connaissances sur l’apprentissage fédéré.