Merci de me donner les implications potentielles de l'overfitting décrit dans le texte suivant
Please give me  the potential implications of overfitting described in the following text
The potential implications of overfitting are:
- poor performance of the validation set.
- a function that is overfitted is likely to request more information about each item in the validation dataset.
- A overfitted function is likely to be less portable than a simple one.
- it may be possible to reconstruct details of individual training instances from an overfitted machine learning model's  training set.
Les implications potentielles d'un surajustement sont les suivantes
- une mauvaise performance de l'ensemble de validation.
- une fonction surajustée est susceptible de demander davantage d'informations sur chaque élément de l'ensemble de données de validation.
- Une fonction surajustée sera probablement moins portable qu'une fonction simple.
- il peut être possible de reconstituer les détails des instances de formation individuelles à partir de l'ensemble de formation d'un modèle d'apprentissage automatique surajusté.
summarization
Conséquences

La conséquence la plus évidente d'un surajustement est une mauvaise performance sur l'ensemble de données de validation. Les autres conséquences négatives sont les suivantes :

Une fonction surajustée est susceptible de demander plus d'informations sur chaque élément de l'ensemble de données de validation que ne le fait la fonction optimale ; la collecte de ces données supplémentaires inutiles peut être coûteuse ou sujette à des erreurs, en particulier si chaque élément d'information doit être recueilli par observation humaine et saisie manuelle des données.

Une fonction plus complexe et surajoutée sera probablement moins portable qu'une fonction simple. À un extrême, une régression linéaire à une variable est tellement portable que, si nécessaire, elle pourrait même être effectuée à la main. À l'autre extrême, on trouve des modèles qui ne peuvent être reproduits qu'en dupliquant exactement l'ensemble de la configuration du modélisateur original, ce qui rend la réutilisation ou la reproduction scientifique difficile.

Il peut être possible de reconstruire les détails des instances d'apprentissage individuelles à partir de l'ensemble d'apprentissage d'un modèle d'apprentissage automatique surajusté. Cela peut s'avérer indésirable si, par exemple, les données d'apprentissage comprennent des informations personnelles identifiables (IPI) sensibles. Ce phénomène pose également des problèmes dans le domaine de l'intelligence artificielle et du droit d'auteur, les développeurs de certains modèles génératifs d'apprentissage profond tels que Stable Diffusion et GitHub Copilot ayant été poursuivis pour violation du droit d'auteur parce que ces modèles se sont révélés capables de reproduire certains éléments protégés par le droit d'auteur à partir de leurs données d'apprentissage.
fr