LaREx est une solution innovante conçue pour détecter les décalages de distribution dans les données d'entrée des modèles d'intelligence artificielle, notamment ceux utilisés en vision par ordinateur. Elle permet d'évaluer la fiabilité des systèmes de classification d'images, de détection d'objets et de segmentation sémantique en identifiant les écarts entre les données d'entraînement et les nouvelles données. Développée par des chercheurs soutenus par des programmes publics français, cette méthode offre une approche légère et efficace pour renforcer la sécurité des applications critiques.