(EN) Embodiments described herein provided methods and apparatus for executing a machine-learning model. A first machine-learning model, based on a first set of data and using a machine-learning algorithm, is developed at a first node. A second machine-learning model, based on the first machine-learning model and a second set of data, and using the machine-learning algorithm, is developed at a second node. Information about a difference between the first machine-learning model and the second machine-learning model is communicated from the second node to the first node. A request for execution of a machine-learning model is received at the first node. Responsive to receiving the request for the execution of the machine-learning model, information indicative of an execution policy is obtained at the first node. Finally, depending on the obtained information indicative of an execution policy, either, at the first node, a machine-learning model based on the first machine-learning model and the information about a difference between the first machine-learning model and the second machine-learning model is executed to obtain a result; or the first machine-learning model is partially executed at the first node, and the second machine-learning model is partially executed at the second node, to obtain a result.
(FR) Des modes de réalisation de la présente invention concernent des procédés et un appareil permettant d'exécuter un modèle d'apprentissage automatique. Un premier modèle d'apprentissage automatique, basé sur un premier ensemble de données et utilisant un algorithme d'apprentissage automatique, est développé au niveau d'un premier nœud. Un second modèle d'apprentissage automatique, basé sur le premier modèle d'apprentissage automatique et sur un second ensemble de données, et utilisant l'algorithme d'apprentissage automatique, est développé au niveau d'un second nœud. Des informations concernant une différence entre le premier modèle d'apprentissage automatique et le second modèle d'apprentissage automatique sont communiquées du second nœud au premier nœud. Une requête d'exécution d'un modèle d'apprentissage automatique est reçue au niveau du premier nœud. En réponse à la réception de la requête d'exécution du modèle d'apprentissage automatique, des informations indiquant une politique d'exécution sont obtenues au niveau du premier nœud. Enfin, en fonction des informations obtenues indiquant une politique d'exécution, soit, au niveau du premier nœud, un modèle d'apprentissage automatique basé sur le premier modèle d'apprentissage automatique et sur les informations concernant une différence entre le premier modèle d'apprentissage automatique et le second modèle d'apprentissage automatique est exécuté afin d'obtenir un résultat; soit le premier modèle d'apprentissage automatique est partiellement exécuté au niveau du premier nœud, et le second modèle d'apprentissage automatique est partiellement exécuté au niveau du second nœud, afin d'obtenir un résultat.
