L'apprentissage par renforcement fédéré combine deux concepts passionnants : l'apprentissage par renforcement et l'apprentissage fédéré.
L'apprentissage par renforcement signifie qu'un ordinateur apprend à prendre des décisions en apprenant à partir de récompenses et de punitions.
L'apprentissage fédéré permet à plusieurs ordinateurs d'apprendre ensemble sans partager leurs données.
Dans l'apprentissage par renforcement fédéré, de nombreux appareils ou agents travaillent ensemble pour mieux apprendre, sans échanger de données privées.
Cela permet de former des systèmes intelligents dans différents domaines de manière sûre et respectueuse de la vie privée, par exemple pour les robots, les véhicules autonomes ou les appareils domotiques.