Évaluation statistique efficace de la robustesse de classifieurs

Nous proposons de quantifier la robustesse d'un classifieur aux incertitudes d'entrée avec une simulation stochastique. L'évaluation de la robustesse est présentée comme un test d'hypothèse : le classifieur est considéré comme localement robuste si la probabilité de défaillance estimée est inférieure à un niveau critique. La procédure est basée sur une simulation d'Importance Splitting générant des échantillons d'événements rares. Nous dérivons des garanties théoriques non-asymptotiques par rapport à la taille de l'échantillon. Des expériences portant sur des classifieurs à grande échelle mettent en évidence l'efficacité de notre méthode.