Sécurité & intégrité numérique

Détecter anomalies, manipulations et comportements adversariaux, et renforcer la résilience des systèmes data/IA.

Verrous & validation Reproductibilité & passage à l’échelle Méthodes & briques techniques

Ce que nous explorons

Détecter anomalies, manipulations et comportements adversariaux, et renforcer la résilience des systèmes data/IA.

Ce qui rend le sujet non trivial en conditions réelles.

Événements rares et forts déséquilibres (fraude, anomalies, incidents).
Comportements adversariaux et contournements : évasion, bruit ciblé, dégradation progressive.
Dérive conceptuelle et changements de contexte (sites, segments, périodes).
Évaluation orientée risque : faux positifs, coût d’investigation, seuils adaptatifs, calibration.

Comment nous abordons le problème en R&D.

Détection d’anomalies supervisée / non supervisée / auto-supervisée (représentations, reconstruction, scoring).
Modèles robustes : ensembles, régularisation, apprentissage contrastif, entraînement sous bruit contrôlé.
Stress-tests (OOD, perturbations) + monitoring de dérive data/modèle et recalibrage.
Boucles d’amélioration : analyse d’erreurs, règles de cohérence, validation humaine ciblée.

Quelques exemples de sujets traités dans ce thème.

Illustration de travaux

Scoring sous déséquilibre, seuils adaptatifs et protocoles de rappel/précision orientés risque.

Illustration de travaux

Détection de manipulations et de signaux incohérents sur images/vidéos/flux, avec tests de robustesse.

Illustration de travaux

Surveillance de drift data/modèle, alerting, recalibrage et analyse post-incident.

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Nous pouvons partager nos protocoles d’évaluation, nos retours d’expérience et nos options techniques adaptées à vos contraintes.