Actuellement ingénieure de recherche au sein de Kereval, je finalise une thèse sur le test des systèmes utilisant de l'intelligence artificielle.

Avec le développement croissant des systèmes critiques basés sur l'intelligence artificielle, des méthodes ont été proposées et évaluées dans le monde académique pour tester la fiabilité de ces systèmes. Dans le contexte de la vision par ordinateur, certaines approches utilisent la génération d'images altérées par des transformations réalistes pour évaluer la robustesse des systèmes. Pour mieux comprendre les forces et les limites de ces approches, nous présentons les résultats obtenus sur un cas industriel de système de détection d'objets pour la surveillance routière. Nous identifions ainsi des points d'amélioration du processus de test et des éléments qui le composent, comme les métriques.