Marty & IA fédérée — existant Calendrier Grainerie + cadre conceptuel

Projet : PRISME — France 2030

Application : Calendrier Grainerie (Marty)

Complète : Edge computing & Nœud IA Expérimental · Expérimentations actuelles · 05 ia responsable · Labo IA & création pure

1. Pourquoi l'IA fédérée dans PRISME ?

1.1 Le paradoxe des données (référence Cranium)

Le collectif juridique Cranium formule le paradoxe central de l'IA contemporaine :

Nous avons besoin de beaucoup de données pour des modèles performants, mais nous ne pouvons ni ne voulons centraliser librement des données sensibles (vie privée, RGPD, souveraineté des structures ICC).

L'apprentissage fédéré (Federated Learning) inverse le flux classique :

Cycle type (Cranium, adapté Marty) :

1. Modèle global partagé avec les participants
2. Chaque participant entraîne localement sur ses données
3. Mises à jour locales renvoyées au coordinateur
4. Agrégation (ex. moyenne pondérée FedAvg) → modèle global amélioré
5. Répétition — les données brutes ne quittent jamais l'environnement local

Limites assumées (Cranium) : qualité hétérogène des jeux de données, infrastructure plus complexe, risques d'inversion de modèle ou d'inférence d'appartenance sur les gradients — d'où le besoin de chiffrement, agrégation sécurisée et consentement explicite. PRISME intègre ces garde-fous dans Marty.

Référence : Cranium — L'apprentissage fédéré : une IA plus intelligente sans centraliser les données (26/05/2026)

2. Trois niveaux de « fédération » dans le Calendrier Grainerie

Le projet Calendrier articule trois registres distincts — ne pas les confondre :

3. Niveau 1 — Architecture fédérée multi-instance

Spec : architecture fédérée multi-instance (Calendrier Grainerie)

Topologie hub-and-spoke : un hub central (registre instances, OIDC) et des spokes autonomes (association + Baserow + Qwik).

Lien PRISME : modèle de mutualisation sans centralisation des données métier — cohérent avec Serveur Outils Grainerie / Nœud IA POC et le réseau CIRC-INO. Complété par PRISME-Mesh (partage de capacité GPU/CPU en créneaux libres) — voir Axe entrepreneurial & edge §4.

4. Niveau 2 — Defaults fédérés & webmail Marty

4.1 Formulaires — learner L2 fédéré (MAC / add-entity)

Agrégation anonymisée des choix de valeurs par défaut dans les formulaires Baserow (préremplissage intelligent) :

Mécanisme : les structures contribuent des histogrammes / top valeurs (FederatedDefaultItem : valeur, adoption, n) — pas les lignes brutes. Seuil k-anonymat et budget ε DP dans le bundle (kAnonymityFloor, epsilonDp).

4.2 Webmail — suggestions Marty fédérées

Module : webmail Marty — apprentissage fédéré des suggestions et templates

Vision produit : Vision — module Webmail — parcours webmail, sync par briques, templates L0–L3.

Tickets livrés : WEBMAIL-037 (suggestions fédérées), WEBMAIL-038 (templates L0–L3), WEBMAIL-039 (UI sources et confiance).

Garde-fou : mergeSuggestionWithLocal — la suggestion fédérée n'est appliquée que si sa confiance dépasse le template local ; pas de décision automatique opaque.

4.3 Contributions & consentement

Alignement Cranium / RGPD : consentement granulaire, minimisation, pas de contribution sans federatedTraining: "granted".

5. Niveau 3 — Réseau fédéré ML (FedAvg, DP, P2P)

Spec maîtresse : amélioration continue Marty §6 (FedAvg, DP, P2P)

5.1 Composants fédérables (têtes légères uniquement)

Les modèles lourds (encodeur, NLI base) restent figés sur Nœud IA POC / Serveur Outils Grainerie — seules les têtes et adaptateurs sont fédérés. Cohérent avec la stratégie SLM / petits modèles PRISME.

5.2 Implémentation code (modules fédérés)

5.3 Cycle d'un round (spec §6.1.2)

sequenceDiagram
  participant Coord as Coordinateur<br/>Serveur Outils Grainerie
  participant Client as Client<br/>navigateur · GPU idle · consentement

  Coord->>Client: Publie manifest_round_R
  Client->>Coord: GET round fédéré (manifest)
  Coord->>Client: Clés secure aggregation (SA)
  Note over Client: Entraînement local k ≤ 5 steps
  Note over Client: Clip delta + bruit Gaussien (DP)
  Note over Client: Masque secure aggregation
  Client->>Coord: POST upload-delta + sa-share
  Note over Coord: FedAvg + robust check
  Coord-->>Client: Modèle promu (si golden set OK)

Plafond de confidentialité : le bruit ajouté à chaque round limite ce que le modèle agrégé peut révéler sur les données locales d'une structure. Sur toute la durée de vie du modèle (tous les rounds cumulés), la spec retient un budget très serré — équivalent à un risque de ré-identification inférieur à 1 sur 100 000 (paramètres DP : ε ≤ 8, δ ≤ 10⁻⁵).

5.4 UI admin

6. Lien avec l'edge (Nœud IA Expérimental (Nœud IA POC)) et PRISME

flowchart TB
  SOG["Serveur Outils Grainerie<br/>API · coordinateur fédération"]
  Marty["Nœud IA Expérimental (Nœud IA POC)<br/>GPU · vLLM / Hermes"]
  Clients["Clients ICC<br/>Calendrier Grainerie"]
  Global["Modèle global léger<br/>têtes fédérées"]

  SOG -->|"modèle base figé"| Marty
  Marty -.->|"inférence locale<br/>données brutes non exportées"| Clients
  Clients -->|"deltas · defaults<br/>consentement F05"| SOG
  SOG -->|"agrégation FedAvg"| Global
  Global -->|"mises à jour"| Clients

Distinction F05 / labo création pure : l'IA fédérée Marty concerne l'administration et l'UX métier (defaults, intents, mails) — pas la génération artistique, qui relève du labo encadré (Labo IA & création pure).

7. Alignement réglementaire (Cranium ↔ PRISME)

8. TRL & feuille de route PRISME

Livrables dossier :

• Fiche architecture « Marty fédéré » (ce document + schéma §6)
• Mention Word §5–7 : IA fédérée comme réponse au paradoxe données / performance
• Indicateurs F08 : structures contributrices fédération, rounds complétés

9. Formulations dossier

IA fédérée

Le Calendrier Grainerie expérimente un apprentissage fédéré pour Marty sur le site pilote : amélioration collective de modèles légers (intentions, préremplissage, suggestions mail) sans centraliser les données — seules des mises à jour consenties et agrégées (FedAvg) transitent. Un round fédéré multi-structures documenté reste un jalon M36 ; l'approche prépare une désescalade maîtrisée : edge pour l'inférence, fédération pour l'amélioration collective sous gouvernance.

Lien souveraineté

La fédération Marty complète le nœud edge : l'inférence reste locale (Nœud IA POC) ; l'intelligence collective se construira par rounds fédérés entre instances autonomes — trajectoire reproductible pour CIRC-INO et la filière ICC, à démontrer au-delà du site pilote.

10. Références