ML fédéré et architecture IA
À jour au 2026-08-16
Le ML/IA fédéré exécute le ML là où c'est pertinent par rapport aux données — amener le compute aux données (ou partager en live) au lieu de réflexer vers tout copier au même endroit. À l'ère BDC (partage zéro-copie M041; SAP↔Databricks M034), la fédération est souvent la meilleure architecture. Question centrale par cas d'usage : déplacer les données ou le compute ? Par défaut la fédération; copier seulement pour raisons concrètes (réutilisation de features, snapshots point-in-time). La résidence des données (RGPD M082, utilities/banque M099/M097) fait de la fédération une exigence — centraliser pour le ML est non conforme; entraîner/scorer là où les données résident, ne déplacer que modèles/agrégats. Couches : produits gouvernés (M033) source de features → feature store → entraînement dans Databricks → inférence réembarquée dans SAP. La gouvernance doit tenir à travers la jointure (M077/M081/M034). Embarquer l'aller-retour (les sorties atteignent les décisions), ne pas isoler le ML dans un labo. Réserve honnête : la fédération ajoute de la complexité — nommer les arbitrages. Compétence frontière d'architecte cross-stack.
Ce que vous apprendrez
- Comprendre les concepts clés de ml fédéré et architecture ia
- Appliquer ML dans une mission SAP typique
- Reconnaître les 3-5 erreurs fréquentes et comment les éviter
- Positionner cette compétence dans sa marque et sa négociation de TJM
Aperçu du module
L'architecture de ML et d'IA fédérée est la discipline d'exécuter le machine learning là où c'est pertinent par rapport aux données — amener le compute aux données, ou partager les données en live, au lieu du réflexe « tout copier au même endroit d'abord ». À l'ère BDC, avec les données métier SAP et le ML Databricks côte à côte sous partage zéro-copie, la fédération n'est plus un compromis — c'est souvent la meilleure architecture.
La question centrale : déplacer les données ou déplacer le compute ? Le pattern ML legacy extrait les données SAP vers une plateforme ML séparée — une copie, avec toute la duplication, la dérive, la latence et la perte de gouvernance que cela implique. Le pattern fédéré utilise le partage zéro-copie (module compagnon M041 Delta Sharing) pour que le ML tourne contre les données SAP en place, avec la sémantique préservée (module compagnon M034). La décision d'architecture senior par cas d'usage : a-t-on réellement besoin d'un feature set matérialisé, ou le modèle peut-il entraîner/scorer contre des données partagées en live ? Par défaut, la fédération; copier seulement quand il y a une raison concrète (réutilisation de features, snapshots point-in-time).
Module complet réservé aux abonnés. Le module complet ajoute : le cadre de décision · le cas guidé de bout en bout · la grille de KPI · les anti-patterns · les blocs de code · le contrôle de connaissances · les schémas.