Détection de Nouveautés
Techniques pour identifier les entrées ou scénarios qui diffèrent significativement des données d'entraînement, déclenchant une révision ou un mode de fonctionnement sécurisé afin de prévenir des défaillances inattendues.
Également appelée détection hors distribution, elle utilise des distances statistiques, des erreurs de reconstruction d'autoencodeur ou des estimations d'incertitude (par exemple, les réseaux bayésiens) pour signaler les entrées anormales. La gouvernance configure les seuils pour les modes de secours, enregistre les événements de nouveauté pour l'analyse des incidents et met régulièrement à jour les modèles de détection pour refléter l'évolution des distributions de données.
Une IA d'imagerie médicale signale tout scan dont la distribution des pixels diverge de plus de deux écarts-types par rapport à l'ensemble d'entraînement. Lorsqu'une nouveauté est détectée, le système dirige le scan vers un spécialiste pour un examen manuel et consigne l'événement pour une analyse ultérieure, empêchant ainsi le modèle de produire des diagnostics confiants mais erronés sur des cas atypiques.
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