La détection d’anomalie est un sujet important de la data science. Elle permet de détecter des évènements rares ou des observations différentes de la majorité des données.

Cette application est aujourd’hui étudiée dans des domaines différents comme des transactions financières frauduleuses, des problèmes médicaux ou des intrusions de réseaux.

Cette présentation aborde des approches du machine learning supervisées et non supervisées permettant de détecter des anomalies.