Qu'est-ce que le VAE pour la détection d'anomalies ?

VAE (Autoencodeur Variationnel) est un type de réseau neuronal génératif utilisé pour la détection d'anomalies en entraînant un modèle de distribution normale des données. Dans le contexte de la détection d'anomalies, le VAE apprend à reconstruire les données d'entrée via un espace latent compressé, en minimisant la différence entre l'entrée et la sortie.

L'idée est que le modèle restaure bien les données normales (fréquemment rencontrées), tandis que pour les objets anormaux, la reconstruction sera mauvaise, ce qui se manifeste par une erreur de reconstruction élevée ou une faible probabilité de la représentation latente. Cela permet de détecter des anomalies sans étiquettes explicites.

Exemple d'utilisation :

• Entraîner le VAE sur des données normales.
• Pour de nouvelles données, calculer l'erreur de reconstruction.
• Si l'erreur dépasse un seuil, considérer l'objet comme une anomalie.

# Pseudocode pour la détection d'anomalies avec VAE
reconstruction, z_mean, z_log_var = vae_model(x)
reconstruction_error = ((x - reconstruction) ** 2).mean()
if reconstruction_error > threshold:
    print("Anomalie détectée")