Détection des valeurs aberrantes
Techniques permettant d'identifier les points de données ou les prévisions du modèle qui s'écartent de manière significative des modèles attendus, déclenchant des actions de révision ou d'atténuation.
Définition
Les méthodes incluent des seuils statistiques (score z), des algorithmes basés sur la distance (score aberrant k-NN) ou une analyse résiduelle basée sur un modèle. La détection des valeurs aberrantes signale des anomalies dans les données d'entrée (par exemple, des lectures de capteurs corrompues) ou des sorties (par exemple, des prédictions improbables). La gouvernance définit des taux d'anomalies acceptables, configure des alertes automatisées ou des solutions de secours en mode sécurisé et établit des flux de travail pour l'investigation et la correction des éléments signalés.
Exemple concret
Une IA de qualité industrielle surveille les flux de capteurs des équipements. Il utilise un détecteur d'anomalies à forêt aléatoire pour signaler toute lecture de température au-delà de trois écarts types. Lorsque des valeurs aberrantes apparaissent, le système alerte les opérateurs, interrompt la chaîne de montage et enregistre l'événement pour une analyse des causes premières, évitant ainsi la production de lots de produits défectueux.
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