La robustesse en intelligence artificielle désigne la capacité d'un modèle à maintenir ses performances face à des variations, des bruits ou des attaques dans les données d'entrée.
La robustesse (IA) est une propriété essentielle des systèmes d'intelligence artificielle qui mesure leur résistance face aux perturbations, erreurs ou manipulations des données. Un modèle robuste produit des résultats cohérents même lorsque les données sont bruitées, incomplètes, ou légèrement modifiées. La robustesse inclut plusieurs dimensions : robustesse statistique (résistance au bruit aléatoire), robustesse aux attaques adversariales (capacité à résister aux entrées malicieusement modifiées), et robustesse opérationnelle (stabilité dans des environnements réels et dynamiques). Dans des contextes critiques comme la santé, la finance, la cybersécurité ou le transport autonome, un manque de robustesse peut entraîner des erreurs graves et mettre en danger la sécurité des personnes. Des approches comme l'entraînement adversarial, la régularisation, l'augmentation de données et la détection d'anomalies sont utilisées pour renforcer la robustesse.
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