Test de robustesse aux perturbations
iaDéfinition
Un test de robustesse aux perturbations est une procedure d'evaluation qui mesure la stabilite des predictions d'un modele d'IA lorsque ses entrees subissent des modifications legeres, intentionnelles ou naturelles. Ces perturbations peuvent etre du bruit gaussien sur une image, un flou, un changement de luminosite, ou pour un texte des fautes de frappe, des synonymes ou une reformulation. Un modele robuste doit produire une sortie stable malgre ces variations mineures qui ne changent pas le sens reel de l'entree. Le test s'appuie sur des metriques comme le taux de changement de decision, la degradation moyenne de la confiance, ou des scores agreges tels que le certified radius issu de la verification formelle. Il se distingue du test adversarial classique car il vise des perturbations realistes, souvent non malveillantes, representatives des conditions d'usage reel : capteur bruite, connexion degradee, saisie utilisateur imparfaite. Ce type de test fait partie des controles qualite exiges par l'AI Act pour les systemes a haut risque, et s'integre dans les referentiels de gestion des risques comme le NIST AI RMF. En audit, il permet d'identifier les points de fragilite d'un pipeline d'inference avant deploiement, en particulier pour les systemes embarques ou temps reel ou l'environnement varie constamment.
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