Oui. En finance (puisque citée dans le 1er post), on a des historiques longs de données quotidienne ou mieux mais même comme ça, un évènement rare c'est quelque chose qui arrive tous les 5 ans, 10 ans ou plus.
Donc "apprendre" sur cette base est très difficile et il faut utiliser de nombreuses techniques documentées et trouver des "astuces".
Quand à faire ce que demandait Lyet Kynes, c'est proche de l'apprentissage non supervisé et donc de chercher des "trucs qui se ressemblent et qu'on peut regrouper". Quand il s'agit de signaux faibles, c'est vraiment au petit bonheur la chance.
On peut remarquer que la problèmatique est assez proche que ce soit un humain qui le fasse ou qu'on apprenne à une machine.
Parmi les techniques documentées, il y a de créer de "faux évènements" quand c'est possible. Là aussi, c'est ce qu'on fait pour les humains qui travaillent sur du critique : on fait des exercices pour simuler des situations exceptionnelles.
Pour les cygnes noirs, les militaires organisent des "wargames" sur le base de scénarios inventés par des extérieurs, universitaires, prévisionnistes mais aussi écrivains d'anticipation pour les forcer à se confronter à de l'imprévu.
Non, les IAs n'attribuent pas de sens. Elles apprennent à reconnaitre des patterns, c'est tout (version simple).
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