Ce projet propose un benchmark dédié à l'évaluation des performances des modèles de détection d'objets en conditions hors distribution. Il permet de mesurer la robustesse et la généralisation des algorithmes d'intelligence artificielle face à des données non conformes à leur entraînement initial. L'objectif est d'identifier les forces et faiblesses des approches actuelles pour améliorer leur fiabilité dans des scénarios réels.