Comment détecter des intrusions réseau sans jamais avoir vu d'exemple d'attaque à l'entraînement ? J'ai conçu et implémenté un benchmark contrôlé de six classifieurs one-class (Autoencoder et Deep SVDD codés from scratch en PyTorch/NumPy, Isolation Forest, One-Class SVM, PCA-RE, MCD), évalués sur deux datasets publics (UNSW-NB15, CIC-IDS-2018). Pipeline rigoureusement sans fuite de données : prétraitement calibré uniquement sur du trafic normal, seuils de décision fixés sur un split de validation séparé. Meilleur modèle (Autoencoder) : AUC de 0.85 à 0.93.