Le Réseau de Neurone (RN) est l’une des principales méthodes d’apprentissage automatique supervisé. La vérification de son comportement, c’est-à-dire l’évolution de ses sorties en fonction de la variation de ses entrées, représente un réel défi.
Néanmoins, cette vérification est nécessaire dans un environnement incertain où les entrées du RN sont bruitées. Dans cet article, Mohamed Ibn Kheder (Ingénieur-chercheur confirmé, IRT SystemX) introduit l’importance de la vérification du RN, donne quelques exemples d’applications et décrit la formulation de leur vérification.
