L’ENSIASD présente FedTwin, une plateforme innovante combinant apprentissage fédéré et jumeaux numériques pour les environnements industriels.

Le projet vise à permettre à plusieurs entreprises de collaborer à l’entraînement de modèles d’intelligence artificielle tout en préservant la confidentialité de leurs données sensibles. Grâce à cette approche, FedTwin offre une solution sécurisée pour l’optimisation des performances des machines industrielles sans échange direct de données.

Développé par nos étudiants, FedTwin s’inscrit dans une nouvelle génération de systèmes intelligents distribués, répondant aux enjeux critiques de sécurité, de confidentialité et de collaboration dans l’industrie 4.0.