Résilience et robustesse des modèles d’IA face aux attaques adverses, à l’empoisonnement des données, à l’extraction de modèles et à la manipulation des entrées : techniques de durcissement, entraînement adverse, assainissement des entrées et surveillance de la détection de dérive. Stratégies de défense pour assurer la fiabilité opérationnelle et l’intégrité prédictive dans des environnements hostiles.