L’objectif de cette thèse est de développer des méthodes visant à améliorer l’efficacité des ressources dans le cadre de l’apprentissage fédéré (FL), en tenant compte des contraintes et de l’hétérogénéité des ressources des clients. Le travail portera dans un premier temps sur l’architecture classique client-serveur de l’apprentissage fédéré, avant d’étendre l’étude aux environnements fédérés décentralisés. Les méthodes proposées seront étudiées à la fois dans le contexte de l’entraînement fédéré de modèles et dans celui de l’affinement distribué de modèles de grande taille, tels que les grands modèles de langage (LLMs).