Cet article présente une approche fondée sur la théorie des catégories pour lever l'ambiguïté conceptuelle entourant la prédiction conforme (PC). Bien que la PC soit une technique de représentation de l'incertitude fournissant un espace de prédiction corrigé par échantillon fini, nous soulignons ses limites en matière de quantification quantitative de l'incertitude. En structurant la PC en deux catégories nouvellement définies, nous démontrons qu'elle est essentiellement un mécanisme de quantification de l'incertitude (QI), établissant un pont entre les approches bayésienne, fréquentiste et basée sur l'incertitude. De plus, en démontrant que la PC est une image d'une fonction covariante, nous démontrons que le bruit de confidentialité ajouté localement ne viole pas les garanties d'applicabilité globale.
