Glossaire

Robustesse des modèles

Qu’est-ce que Robustesse des modèles ?

La robustesse d’un modèle décrit sa fiabilité lorsque les entrées sont bruitées, incomplètes, inhabituelles ou délibérément manipulées. Un modèle robuste fournit malgré tout des résultats stables, par exemple une reconnaissance d’images par faible luminosité ou un modèle de langage face aux fautes de frappe. On l’évalue par des tests de résistance, des données d’entraînement variées et des essais contre des tentatives de tromperie ; elle est essentielle dans les applications critiques pour la sécurité.

Thèmes

fiabilité
qualité du modèle
sécurité

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Termes associés

Apprentissage automatique antagoniste

L'apprentissage automatique antagoniste (adversarial machine learning) étudie comment des modèles d'IA peuvent être trompés par des entrées ou des données d'entraînement délibérément manipulées, et comment les en protéger. Exemples connus : des modifications d'image presque invisibles qui faussent une classification, ou des données d'entraînement empoisonnées. Le sujet devient important dès que l'IA appuie des décisions sensibles. Les parades incluent un entraînement robuste, le contrôle des entrées, la surveillance et des tests de sécurité réguliers.

Sécurité de l'IA
Robustesse
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Dérive de modèle (model drift)

La dérive de modèle (model drift) désigne la baisse progressive de la qualité des prédictions d’un modèle en production, parce que la réalité évolue par rapport aux données d’entraînement. On distingue les changements dans les données d’entrée (data drift) et ceux dans la relation entre entrées et résultat (concept drift). Exemple : un modèle de détection de fraude ne repère plus de nouveaux schémas de fraude. Les remèdes sont la surveillance continue des indicateurs et un réentraînement régulier.

MLOps
qualité du modèle
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Erreur de généralisation

L’erreur de généralisation mesure à quel point un modèle d’IA se trompe sur des données nouvelles, jamais vues, par opposition à son erreur sur les données d’entraînement. Un écart important entre les deux signale un surapprentissage : le modèle a mémorisé des exemples au lieu d’apprendre des régularités générales. On l’estime avec des données de test mises de côté ou par validation croisée. C’est la grandeur décisive, car en production le modèle ne rencontre presque que des cas nouveaux.

Apprentissage automatique
Évaluation de modèle
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Surapprentissage (overfitting)

Le surapprentissage (overfitting) se produit lorsqu’un modèle mémorise les données d’entraînement, y compris leurs aléas et leur bruit, au lieu de saisir des régularités générales. Il paraît alors très précis sur les données connues, mais donne de mauvais résultats sur de nouvelles données. Un écart important entre erreur d’entraînement et erreur de test en est le signe typique. Les remèdes : davantage de données ou des données plus variées, des modèles plus simples, la régularisation, le dropout et la validation croisée.

qualité du modèle
entraînement
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