Biais

<aside> ➡️ Il pourrait confondre certaines espèces avec d'autres comme des abeilles et des guêpes par exemple.

</aside>

<aside> ➡️ Nous nous assurerons que notre modèle n'est pas biaisé en le testant plusieurs fois avec des photos d'espèces semblables tout en faisant attention qu'on prenne bien des vrais photos et non des dessins ou modélisation 3D.

</aside>

Surapprentissage

<aside> ➡️ Nous nous assurerons que notre modèle ne soit pas surentraîné en ayant un nombres égale d'images pour chaque espèces.

</aside>

Mésusage

<aside> ➡️ Nous devons garder à l'esprit que notre application pourrait à mauvais escient être utilisé par des braconnier pour faire du trafic d'animaux.

</aside>

Fuite de données

Parmi les options suivantes, choisissez la plus pertinente :

<aside> ➡️ Dans un scénario catastrophique, où tous nos jeux de données d'entrainement seraient volés ou récupérés à partir de notre modèle, le risque serait le braconnage des espèces en voie d'extinction et la destruction des espèces en surpopulation.

</aside>

OU

<aside> ➡️ Nous avons décidé que notre jeu de données de formation sera entièrement en libre accès, mais avant cela, nous nous sommes assurés que...

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Piratage

<aside> ➡️ Si quelqu'un trouvait le moyen de "tricher" avec notre modèle et de lui faire faire n'importe quelle prédiction au lieu de la vraie, le risque serait qu'on ne pourra pas protéger les espèces qui en ont vraiment besoin, donc accéléré leurs disparition.

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