Etudiant : NOUIOUAR YOUSSEF

Filière : Machine Learning Avancé et Intelligence Multimédia (MLAIM)

Encadrant : Pr. SATORI KHALID

Annèe : 2025

Résumé : L’intelligence artificielle (IA) collaborative nécessite le partage de données sensibles entre organisations, créant des défis majeurs en termes de confidentialité, de sécurité et de gouvernance. Ce mémoire propose une architecture innovante intégrant trois technologies complémentaires : la blockchain privée (Hyperledger Fabric), l’apprentissage fédéré et la confidentialité différentielle. Notre contribution principale consiste en la conception d’un système distribué permettant l’entraînement collaboratif de modèles d’IA sans centralisation des données. La blockchain assure la traçabilité et la gouvernance décentralisée, l’apprentissage fédéré permet l’entraînement distribué, et la confidentialité différentielle apporte des garanties mathématiques de protection de la vie privée.