L'apprentissage par transfert fédéré est une méthode où plusieurs ordinateurs ou appareils apprennent sans partager leurs données entre eux.
Imagine que différentes cliniques souhaitent entraîner ensemble un programme informatique qui détecte des maladies, mais qu'elles ne peuvent pas échanger leurs données patients.
Avec l'apprentissage par transfert fédéré, ces cliniques peuvent partager leurs connaissances sans divulguer de données personnelles.
Chacun entraîne le programme avec ses propres données, et le programme apprend globalement mieux car il apprend de tous ensemble, mais les données restent sécurisées et privées.
Ainsi, de nombreux endroits différents peuvent collaborer sans avoir de problèmes de confidentialité.