Vérification de la capacité d’un modèle d’IA/ML à maintenir des performances fiables lorsqu’il est exposé à des données non vues pendant l’entraînement, y compris les entrées hors distribution, la dérive temporelle et les scénarios limites (edge cases). Couvre les techniques de validation pour la robustesse prédictive, la gestion des anomalies statistiques et la dégradation contrôlée des performances sur des jeux de données évolutifs.