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La détection d'anomalies est le processus consistant à identifier des événements, des valeurs, ou des schémas qui ne correspondent pas à un comportement attendu ou à la norme dans un ensemble de données. Ces anomalies peuvent signaler des erreurs, des fraudes, ou des événements rares qui nécessitent une attention particulière.
L'intelligence artificielle joue un rôle crucial dans la détection d'anomalies en améliorant la capacité à reconnaître des modèles complexes et à prédire des comportements anormaux. Les algorithmes d'apprentissage automatique, qui font partie de l'IA, peuvent analyser de grandes quantités de données pour identifier des anomalies de manière efficace et précise.