Architecture de suites de test cloud-natives pour valider les modèles de machine learning là où l'analyse par arbre de pannes (FTA) classique échoue.
L'échantillonnage statistique borne le risque résiduel non observé à moins de 10^-9 défaillance critique par heure de fonctionnement.