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Comprendre le concept du modèle ML/IA – Partie 2

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Dans l’article précédent nous avions présenté 3 d’apprentissages IA. Nous allons maintenant revenir plus particulièrement sur l’apprentissage fédéré horizontal (HFL) et vertical (VLF)

Le fonctionnement du HFL et VFL pour l’IA dans les réseaux de télécommunications

Introduction à l’apprentissage fédéré

L’apprentissage fédéré est une approche d’entraînement de modèles d’IA qui permet de développer des modèles à partir de données distribuées sur différents appareils ou serveurs, sans nécessiter le transfert des données brutes vers un serveur central. Cette approche est particulièrement pertinente dans le contexte des télécommunications où la confidentialité des données, la réduction de la bande passante et la distribution géographique sont des considérations importantes.

Deux principales variantes d’apprentissage fédéré sont mentionnées dans le document de 5G Americas et développées dans la littérature scientifique: l’apprentissage fédéré horizontal (HFL) et l’apprentissage fédéré vertical (VFL).

Figure 1 : HFL (gauche) et VFL (droite)

Apprentissage Fédéré Horizontal (HFL)

Principe fondamental

Selon le document, le HFL (souvent simplement appelé « apprentissage fédéré ») est une technique où le modèle d’apprentissage automatique est entraîné sur différents « clients » (nœuds, appareils ou serveurs) qui possèdent des données avec les mêmes caractéristiques mais concernant des échantillons différents.

En termes plus simples, dans le HFL:

  • Chaque participant dispose du même type de données (mêmes features/variables)
  • Mais chacun a des exemples/échantillons différents (différentes instances)

Fonctionnement détaillé

  1. Initialisation: Un modèle global initial est créé sur le serveur central (NWDAF serveur dans le contexte des télécommunications).
  2. Distribution du modèle: Ce modèle est envoyé à plusieurs clients (par exemple, différents NWDAF locaux dans différentes zones géographiques).
  3. Entraînement local: Chaque client entraîne le modèle sur ses données locales pendant plusieurs itérations.
  4. Agrégation des paramètres: Les clients renvoient uniquement les paramètres du modèle mis à jour (pas les données) au serveur central.
  5. Mise à jour du modèle global: Le serveur central agrège ces paramètres (typiquement par une forme de moyenne pondérée) pour créer une version améliorée du modèle global.
  6. Itération: Les étapes 2-5 sont répétées à travers plusieurs cycles jusqu’à ce que le modèle converge ou atteigne des performances satisfaisantes.

Avantages dans le contexte des télécommunications

  • Confidentialité: Les données sensibles restent sur leurs appareils/serveurs d’origine.
  • Efficacité de communication: Seuls les paramètres du modèle sont transmis, pas les données brutes, réduisant considérablement la charge du réseau.
  • Adaptation locale: Le modèle peut capturer les spécificités locales tout en bénéficiant de l’apprentissage collectif.

Application dans le NWDAF (3GPP)

Dans les réseaux 5G, comme mentionné dans le document, le HFL a été introduit dans la Release 17 du 3GPP pour le NWDAF. Il permet:

  • L’entraînement collaboratif entre différentes zones d’intérêt (parties du réseau)
  • Chaque zone utilise le NWDAF le plus proche pour entraîner localement
  • L’apprentissage collectif est agrégé par une fonction centrale sur le NWDAF serveur
  • Des protocoles préservant la confidentialité comme l’agrégation sécurisée peuvent être appliqués

Apprentissage Fédéré Vertical (VFL)

Principe fondamental

Le VFL, introduit dans la Release 19 pour le NWDAF selon le document, est conçu pour des scénarios où différents participants possèdent différentes caractéristiques/features pour les mêmes échantillons (ou un chevauchement significatif des échantillons).

En termes simplifiés, dans le VFL:

  • Chaque participant a des types de données différents (features différentes)
  • Mais ils concernent le même ensemble d’utilisateurs ou d’entités (mêmes échantillons)

Fonctionnement détaillé

  1. Division du modèle: Dans le VFL, le modèle d’apprentissage est divisé en « modèle de tête » et « modèle de queue »:
    • Les modèles de tête sont déployés chez les participants (par exemple, Client A et Client B)
    • Le modèle de queue est hébergé sur un serveur central
  2. Processus d’entraînement:
    • Propagation avant: Les clients traitent leurs données locales à travers leurs modèles de tête
    • Transfert d’activations: Les résultats intermédiaires (activations) sont envoyés au serveur central
    • Concaténation: Le serveur central concatène ces activations
    • Calcul de perte: Le modèle de queue calcule une perte en utilisant les étiquettes disponibles sur le serveur
    • Rétropropagation: Les gradients sont calculés et les dérivées partielles correspondantes sont renvoyées aux clients
    • Mise à jour locale: Chaque client met à jour son modèle de tête en fonction des gradients reçus
  3. Alignement des échantillons: Pour que le VFL fonctionne, il est crucial d’aligner les échantillons entre les participants, généralement à l’aide d’identifiants uniques comme des horodatages ou des identifiants d’utilisateur (SUPI dans le contexte 5G).

Avantages spécifiques au VFL

  • Enrichissement des caractéristiques : Permet de combiner différentes perspectives ou types de données sans les partager directement
  • Architecture personnalisée: Chaque participant peut avoir sa propre architecture de réseau neural
  • Complémentarité des données: Permet d’exploiter des données complémentaires détenues par différentes entités

Application dans les réseaux 5G (NWDAF)

Selon le document, dans la Release 19 du 3GPP, le VFL est introduit pour permettre la collaboration entre:

  • Les NWDAF dans le réseau cœur
  • Les fonctions d’application (AF) qui peuvent détenir d’autres types de données

Cette approche permet notamment:

  • La prédiction de QoS en utilisant à la fois des données réseau et des données applicatives
  • Une meilleure adaptation aux besoins spécifiques grâce à des architectures de modèle personnalisées
  • L’extension des fonctionnalités existantes développées pour le HFL

Différences clés entre HFL et VFL

En synthétisant les informations du document et la littérature sur le sujet:

Aspect HFL (Horizontal) VFL (Vertical)
Partitionnement des données Même espace de features, échantillons différents Features différentes, mêmes échantillons
Architecture du modèle Modèles identiques sur tous les clients Division tête/queue avec architectures potentiellement différentes
Communication Paramètres du modèle complet Activations et gradients partiels
Confidentialité Protège la confidentialité des échantillons Protège la confidentialité des features
Cas d’usage typique dans 5G Apprentissage entre différentes zones géographiques Collaboration entre réseau cœur et applications
Complexité d’implémentation Plus simple (agrégation directe des modèles) Plus complexe (coordination entre sous-modèles)

Protection de la confidentialité dans HFL et VFL

Les deux approches intègrent des mécanismes pour renforcer la confidentialité:

Dans le HFL:

  • Agrégation sécurisée: Techniques cryptographiques pour agréger les mises à jour de modèle sans révéler les contributions individuelles
  • Distillation de connaissances: Transfert de connaissances sans partager les paramètres exacts du modèle
  • Quantification et élagage: Réduction de la précision ou de la taille des modèles pour limiter les fuites d’information

Dans le VFL:

  • Calcul multi-parties: Techniques permettant des calculs conjoints sans partager les données sous-jacentes
  • Chiffrement homomorphe: Opérations sur des données chiffrées sans les déchiffrer
  • Perturbation différentielle: Ajout de bruit aux activations partagées pour protéger la confidentialité

Implémentation dans un réseau de télécommunications

Dans le contexte spécifique des réseaux de télécommunications, le document de 5G Americas décrit l’implémentation de ces approches:

Pour le HFL:

  • Déployé entre différentes zones géographiques du réseau
  • Les NWDAF clients sont situés près des zones qu’ils desservent
  • Un NWDAF serveur central coordonne l’agrégation
  • Les modèles peuvent prédire des comportements comme la charge du réseau ou la mobilité des utilisateurs

Pour le VFL:

  • Permet la collaboration entre le réseau cœur et les applications externes
  • Les prédictions peuvent combiner des données réseau (comme les conditions du signal) avec des données applicatives (comme les exigences des applications)
  • Permet de préserver la séparation entre domaines administratifs tout en bénéficiant du partage de connaissances

Conclusion: évolution et tendances futures

L’évolution de l’apprentissage fédéré dans les réseaux de télécommunications, comme le montre le document 5G Americas, suit une progression naturelle:

  1. D’abord introduction du HFL dans la Release 17, permettant la collaboration entre différentes parties du réseau
  2. Extension au transfert de modèles entre domaines administratifs dans la Release 18
  3. Introduction du VFL dans la Release 19, permettant la collaboration entre le réseau et les applications

Cette évolution reflète une tendance plus large vers:

  • Des réseaux de plus en plus intelligents et adaptatifs
  • Une intégration plus profonde entre les réseaux et les applications qu’ils supportent
  • Une attention croissante à la confidentialité et à l’efficacité des communications

Le HFL et le VFL représentent deux approches complémentaires d’apprentissage fédéré qui, ensemble, permettent une collaboration plus riche et plus flexible entre les différentes entités d’un écosystème de télécommunications, tout en respectant les contraintes de confidentialité et d’efficacité.

Comprendre le concept du modèle ML/IA – Partie 1

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Comment fonctionne le modèle ? ML/IA : Principes fondamentaux et cycle de vie des modèles

I) Introduction

L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (machine learning ou ML) transforment notre façon d’aborder les problèmes complexes dans de nombreux domaines. Ce document explique les principes de base du fonctionnement de ces technologies et détaille leur cycle de vie, de la conception à l’exploitation.

Le cycle de vie est défini dans le document TR28.105 et sera réexpliqué dans un autre article.

Des cas d’usages sont proposés dans le document TR28.908 et seront listés dans un autre article.

L’objectif de l’IA est de pouvoir répondre au plus juste à la question posée. A chaque question, on évalue la réponse. Cela suppose donc une phase d’apprentissage et une une phase d’examen. Les phases d’apprentissage et d’inférence sont, par analogie, comme étudier pour un examen (entraînement) puis passer l’examen réel (inférence).

L’inférence traduit simplement la réponse de l’IA à de nouvelles situations en appliquant ce qu’elle a appris.

Dans le monde réel, l’inférence, c’est quand votre téléphone reconnaît votre visage, quand un assistant vocal comprend vos paroles, ou quand une application de traduction convertit un texte d’une langue à une autre. Le système utilise ce qu’il a appris pendant l’entraînement pour traiter la nouvelle entrée que vous lui donnez.

Dans le cas des réseaux mobiles, l’IA est un assistant pour détecter des pannes. Il doit donc faire une analyse, récupérer des rapports, mais surtout réaliser des actions. Les actions peuvent être rédiger un tocketing vers un prestataire (supposons que la station de base défaillante est sur un TELCO d’un autre opérateur), ou un ticketing vers une équipe spécialisée. L’IA doit ensuite suivre l’intervention de bout en bout.

A ce jour, je liste que deux solutions IA intéressantes pour automatiser (détecter, analyser et réaliser une/des actions) qui sont :

  • Agentic AI
  • Manus MI

Je parlerais des ces deux IA dans un autre articles.

II)Comprendre le ML et l’IA

L’intelligence artificielle désigne les systèmes capables d’accomplir des tâches qui nécessiteraient normalement l’intelligence humaine. Le machine learning est une sous-discipline de l’IA qui permet aux systèmes d’apprendre à partir de données sans être explicitement programmés pour chaque tâche.

Principes fondamentaux

Le ML repose sur trois approches principales :

  1. Apprentissage supervisé : le modèle apprend à partir d’exemples étiquetés (données d’entrée associées aux sorties attendues).
  2.  Apprentissage non supervisé : le modèle découvre des structures ou des motifs cachés dans des données non étiquetées.
  3. Apprentissage par renforcement : le modèle apprend par essais et erreurs, recevant des récompenses ou des pénalités selon ses actions.

Comment les modèles « apprennent »

Au cœur du ML se trouve le concept de modèle : une représentation mathématique qui transforme des entrées en sorties. L’apprentissage consiste à ajuster les paramètres de ce modèle pour minimiser l’erreur entre ses prédictions et les résultats attendus.

Ce processus s’appuie sur :

  • Des données représentatives du problème
  • Des algorithmes qui déterminent comment ajuster les paramètres.
  • Des fonctions d’objectif qui mesurent la performance
  • Des techniques d’optimisation pour améliorer progressivement les résultats.

L’entrainement peut être sur un serveur centralisé ou  sur des serveurs distribués. On parle alors d‘apprentissage fédéré.

L’apprentissage fédéré est une approche distribuée où le modèle est entraîné sur plusieurs appareils ou serveurs sans échanger les données brutes.

L’apprentissage fédéré est une décentralisation des données et permet la protection de la vie privée, quelle que soit la méthode d’apprentissage utilisée (supervisée ou non supervisée).

Le cycle de vie d’un modèle ML/IA

Un modèle d’IA/ML suit généralement un cycle de vie structuré, composé des étapes suivantes :

  1. Entraînement du modèle ML
    L’entraînement constitue la phase où le modèle « apprend » à partir des données. Cette étape comprend :
    • L’entraînement initial : exposition du modèle aux données d’entraînement pour qu’il ajuste ses paramètres.
    • La validation continue : évaluation des performances du modèle sur des données de validation distinctes.
    • Le réentraînement : ajustement du modèle si les résultats de validation ne sont pas satisfaisants
    L’objectif est d’obtenir un modèle qui capture efficacement les relations dans les données tout en évitant le surapprentissage (mémorisation des données d’entraînement sans capacité de généralisation).
  2. Test du modèle ML
    Une fois le modèle validé, il est soumis à une phase de test rigoureuse :
    • Le modèle est évalué sur un ensemble de données de test totalement nouvelles.
    • Les performances sont mesurées selon des métriques spécifiques au problème (précision, rappel, F1-score, etc.).
    • Si les performances ne répondent pas aux attentes, un retour à l’étape d’entraînement est nécessaire.
    Cette étape est cruciale pour déterminer si le modèle est capable de généraliser ses apprentissages à des données inédites.
  3. Émulation d’inférence AI/ML (optionnelle)
    Avant le déploiement en environnement réel, le modèle peut être testé dans un environnement d’émulation pour :
    • Évaluer les performances d’inférence (vitesse, latence, ressources consommées)
    • Vérifier la compatibilité avec l’infrastructure cible.
    • Identifier les potentiels impacts négatifs sur d’autres systèmes
    Cette étape, bien qu’optionnelle, permet d’anticiper les problèmes techniques qui pourraient survenir en production.
  4. Déploiement du modèle ML
    le déploiement consiste à rendre le modèle opérationnel dans son environnement cible :
    • Processus de chargement du modèle dans l’infrastructure d’inférence
    • Intégration avec les systèmes existants
    • Configuration des paramètres d’exécution
    Dans certains cas, cette étape peut être simplifiée, notamment lorsque les environnements d’entraînement et d’inférence sont co-localisés.
  5. Inférence AI/ML
    L’inférence représente l’utilisation effective du modèle en production.
    • Le modèle traite les nouvelles données entrantes et génère des prédictions.
    • Un système de surveillance évalue continuellement les performances.
    • Des mécanismes peuvent déclencher automatiquement un réentraînement si les performances se dégradent.
    Cette phase correspond à la « vie active » du modèle, où il crée de la valeur en résolvant les problèmes pour lesquels il a été conçu.

Considérations pratiques et avancées

Maintenir un système d’IA/ML en production performant implique de relever plusieurs défis :
1. Dérive des données : les caractéristiques des données réelles évoluent avec le temps, rendant progressivement le modèle moins précis.
2. Besoins computationnels : L’entraînement et l’inférence peuvent nécessiter d’importantes ressources de calcul, particulièrement pour les modèles complexes.
3. Explicabilité : comprendre pourquoi un modèle a pris une décision particulière devient crucial dans de nombreux contextes réglementaires.
4. Biais et équité : les modèles peuvent perpétuer ou amplifier les biais présents dans les données d’entraînement.

Pour maximiser les chances de succès d’un projet ML/IA :

  • Surveillance continue : mettre en place des mécanismes pour détecter les dégradations de performance
  • Réentraînement périodique : actualiser régulièrement le modèle avec des données récentes.
  • Tests A/B : comparer les performances de différentes versions du modèle
  • Documentation exhaustive : Maintenir une traçabilité complète du développement et des choix effectués

L’évolution du domaine ML/IA se caractérise par plusieurs tendances :

  • MLOps : automatisation et standardisation des processus de déploiement et de maintenance des modèles
  • Apprentissage fédéré : entraînement distribué préservant la confidentialité des données
  • Modèles auto-supervisés : réduction de la dépendance aux données étiquetées
  • ML embarqué : exécution de modèles directement sur des appareils en périphérie (edge computing)

MLOps et DevOps

MLOps est un ensemble de pratiques visant à automatiser et rationaliser le cycle de vie des modèles d’IA de leur déploiement à leur production et opération:

Surveillance et gestion de la performance

  • Surveillance en temps réel: Surveillance continue de la performance des modèles d’IA en production pour assurer qu’ils opèrent comme prévu, impliquant le suivi de métriques comme la précision, la latence et l’utilisation des ressources.
  • Boucles de feedback: Implémentation de boucles de feedback pour collecter des données de performance et le feedback utilisateur, qui peuvent être utilisés pour affiner et améliorer les modèles d’IA au fil du temps.

Automatisation

  • Réentraînement du modèle: Automatisation du processus de réentraînement pour incorporer de nouvelles données et s’adapter aux conditions changeantes, assurant que les modèles d’IA restent pertinents et efficaces à mesure que les environnements réseau évoluent.
  • Mise à l’échelle: Utilisation de la mise à l’échelle automatisée pour ajuster les ressources de calcul basées sur les demandes des tâches d’inférence et d’entraînement du modèle d’IA.
  • Pipelines CI/CD: Implémentation de pipelines CI/CD pour l’intégration continue et le déploiement des modèles d’IA, incluant l’automatisation du processus de mise à jour des modèles avec de nouvelles données, testant leur performance et les déployant dans des environnements de production.

Pratiques DevOps

Les pratiques DevOps sont essentielles pour intégrer les modèles d’IA dans le cadre plus large de gestion et d’opérations réseau:

  • Collaboration et intégration:
    • Équipes interfonctionnelles: Promouvoir la collaboration entre les data scientists, les ingénieurs réseau et les équipes opérationnelles pour assurer que les modèles d’IA sont efficacement intégrés dans les opérations réseau.
    • Flux de travail unifiés: Développer des flux de travail unifiés qui combinent la gestion réseau et les opérations du modèle d’IA, permettant une intégration et une coordination transparentes entre différents aspects de la gestion réseau.
  • Infrastructure as Code (IaC):
    • Gestion d’infrastructure automatisée: Utiliser IaC pour automatiser le provisionnement et la gestion de l’infrastructure requise pour l’entraînement et le déploiement du modèle d’IA, incluant la définition et la gestion des ressources réseau à travers le code pour assurer cohérence et efficacité.
  • Surveillance et journalisation:
    • Journalisation complète: Implémenter des pratiques de journalisation complètes pour suivre la performance du modèle d’IA et les métriques opérationnelles, aidant à identifier les problèmes, déboguer les problèmes et assurer que les modèles répondent aux standards de performance.

 

Conclusion

Le ML et l’IA représentent des technologies puissantes dont l’efficacité dépend largement de la rigueur avec laquelle leur cycle de vie est géré. De l’entraînement à l’inférence, chaque étape présente des défis spécifiques et requiert une attention particulière.
La compréhension de ce cycle de vie est essentielle pour toute organisation souhaitant tirer profit de ces technologies de manière durable et responsable. Les systèmes ML/IA ne sont pas statiques : ils nécessitent une maintenance et une amélioration continues pour rester performants face à l’évolution constante des données et des besoins.