Ce projet développe une solution d'apprentissage fédéré pour optimiser les performances des réseaux 5G à grande échelle. Il permet à plusieurs clients (appareils ou serveurs) de collaborer pour entraîner un modèle de machine learning sans partager leurs données locales, améliorant ainsi la précision et l'efficacité des réseaux tout en préservant la confidentialité.