“Si la performance des algorithmes d’analyse de données et l’intelligence artificielle ont fait un bond remarquable ces dernières années, on comprend encore mal les principes mathématiques qui permettent à ces techniques de fonctionner et on ne sait donc pas toujours correctement qualifier leurs résultats. Il faut pourtant pouvoir s’assurer scientifiquement de la non-existence de comportements aberrants, quand il s’agit par exemple de continuer à développer des applications médicales ou des applications utilisées pour la conduite de voitures autonomes. Un des enjeux fondamentaux est d’être capable de généraliser, d’acquérir la certitude que l’algorithme d’apprentissage ne se trompera pas face à un cas qu’il n’a jamais analysé et donc de comprendre la nature des régularités sous-jacentes” précise le Collège de France.