Comment détecter un changement de distribution dans les données d’un robot ?
Réponse rapide
Pour détecter un changement de distribution, on compare données de fonctionnement aux références, surveille statistiques et performances, puis déclenche une analyse lorsque l’écart dépasse un seuil documenté.
Définir le fonctionnement attendu
Référence couvre lieux, périodes, capteurs, charges et modes représentatifs. Distributions d’images, valeurs, classes, latence et rejets sont versionnées avec leur domaine.
Suivre l’écart
Histogrammes, taux manquants, distance statistique, confiance, erreurs et interventions sont comparés par contexte. Une moyenne globale ne doit pas masquer une dérive locale critique.
Analyser avant de corriger
Seuil, durée, conséquence et qualité de donnée déclenchent revue. Recalibrage, collecte ciblée, modèle de secours, restriction ou arrêt sont choisis après identification de la cause.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST