L’utilisateur veut comprendre la détection d’anomalies dans le contexte de la sécurité et des risques de l’IA et l’appliquer à des travaux pratiques de gouvernance ou de conformité de l’IA.
La détection d’anomalies est le processus d’identification d’observations, d’événements ou de motifs qui diffèrent fortement du comportement attendu. En IA et en analyse de données, elle sert à signaler des valeurs aberrantes pouvant indiquer des erreurs, fraudes, incidents de sécurité, défaillances système ou autres conditions inhabituelles.
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