Bien que plusieurs études se soient penchées sur les systèmes basés sur l’apprentissage automatique, l’ingénierie de fiabilité de tels systèmes reste à explorer en profondeur.
Les systèmes basés sur l’apprentissage automatique sont devenus de plus en plus populaires dans divers domaines qui impliquent une analyse avancée des données. En ce qui concerne l’utilisation de systèmes basés sur l’apprentissage automatique dans des domaines critiques, où une petite erreur peut conduire à un désastre, comme les véhicules autonomes et les soins de santé intelligents, il existe un besoin important de systèmes fiables qui peuvent générer des résultats dignes de confiance. Ce qui fait de l’ingénierie de fiabilité des systèmes basés sur l’apprentissage automatique un défi, c’est qu’elle nécessite une expertise à la fois en génie logiciel et en apprentissage automatique. En outre, les techniques d’ingénierie de fiabilité qui fonctionnent bien pour les systèmes logiciels traditionnels sont insuffisantes et inefficaces pour les systèmes basés sur l’apprentissage automatique. Notre objectif est de caractériser les erreurs et les attributs de qualité de ces systèmes.
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