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Détection d'anomalies

Taxonomy/Algorithme ou modèle

Détection d'anomalies

Détection d'anomalies

Systèmes d'IA qui signalent des événements, motifs ou valeurs inhabituels s'écartant d'une référence apprise du comportement normal. Utilisés pour la prédiction de pannes d'équipement, la détection de fraude, la détection d'intrusion, la surveillance des fuites d'eau et les alertes de flux de foule inhabituels. Les sorties sont en général des scores seuillés plutôt que des décisions directes.

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Raw JSON

Live API response from GET /schemas/ai@2026-08-24-beta/elements/anomaly_detection.

element "anomaly_detection"50 lines
{
  "id": "anomaly_detection",
  "category_id": "processing",
  "title": [
    {
      "locale": "en",
      "value": "Anomaly Detection"
    },
    {
      "locale": "fr",
      "value": "Détection d'anomalies"
    }
  ],
  "description": [
    {
      "locale": "en",
      "value": "AI systems that flag unusual events, patterns, or values that depart from a learned baseline of normal behavior. Used for equipment-failure prediction, fraud screening, intrusion detection, water-leak monitoring, and unusual crowd-flow alerts. Outputs are typically thresholded scores rather than direct decisions."
    },
    {
      "locale": "fr",
      "value": "Systèmes d'IA qui signalent des événements, motifs ou valeurs inhabituels s'écartant d'une référence apprise du comportement normal. Utilisés pour la prédiction de pannes d'équipement, la détection de fraude, la détection d'intrusion, la surveillance des fuites d'eau et les alertes de flux de foule inhabituels. Les sorties sont en général des scores seuillés plutôt que des décisions directes."
    }
  ],
  "authoring_guidance": [],
  "examples": [],
  "sources": [],
  "symbol_id": "dm_anomaly-detection",
  "variables": [
    {
      "id": "additional_description",
      "label": [
        {
          "locale": "en",
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        },
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      "required": false,
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    "dark"
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