 Expliquez comment des exemples contradictoires peuvent réduire les performances d'un modèle d'apprentissage automatique.
 Les exemples contradictoires sont des entrées d'un modèle d'apprentissage automatique conçues pour réduire les performances du modèle. Ces exemples sont généralement générés en ajoutant de petites perturbations aux entrées de test qui sont "invisibles" pour les humains, mais qui entraînent une classification incorrecte du modèle ou la production d'une sortie erronée. En effet, le modèle n'a pas été formé sur ces exemples et n'est donc pas en mesure de les identifier comme incorrects. En conséquence, des exemples contradictoires peuvent être utilisés pour dégrader délibérément les performances du modèle.