Federated Learning
RetiréN'est plus sur le radar
Nous avons retiré cette entrée dans la version September 2026. Un retrait n'est pas une recommandation contre — il signifie que le radar n'a plus besoin d'un avis distinct sur le sujet. Le texte ci-dessous est conservé tel qu'il a été publié la dernière fois et n'est plus mis à jour.
Cette décision est désormais couverte par :
Overview
Federated learning trains models across decentralized data without raw centralization, using frameworks like Flower (Flower).
Assess for cross-institution or on-device scenarios with strict data residency. Expect engineering overhead for aggregation, drift, and secure aggregation protocols.