Que faut-il savoir sur « Détection d’anomalies et apprentissage machine » ?
Extrait de Gouvernance des données
Les progrès en apprentissage machine se répercutent aussi sur la détection d’anomalies.
Des algorithmes peuvent analyser un large volume d’informations et repérer des valeurs atypiques, des motifs inhabituels ou des erreurs subtiles qui passeraient inaperçues avec des règles strictes.
Cela s’applique tant à la qualité (par exemple, une suite de chiffres incorrecte) qu’à la sécurité (accès répétés à un répertoire sensible en dehors des heures de bureau).
La mise en place de ces dispositifs contribue à la gouvernance en permettant une réactivité accrue : au lieu d’attendre qu’un collaborateur tombe par hasard sur un problème, on agit proactivement pour signaler des dérives éventuelles.
Cet usage de la technologie ne remplace pas le jugement humain, mais il l’assiste de manière significative, notamment dans les environnements très étendus ou dynamiques.