Que faire lorsqu’un modèle robotique ne généralise pas ?
Mise à jour28 août 2026
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Réponse rapide
Lorsqu’un modèle robotique ne généralise pas, il faut arrêter l’extension, analyser les erreurs, vérifier les données et décider entre recalibration, nouvelles données, adaptation ou retour à une version sûre.
Diagnostiquer avant de réentraîner
Les erreurs par scène, classe et capteur indiquent si le problème vient du domaine, du modèle ou du pipeline.Un détecteur échoue sous pluie
Le robot ralentit, l’équipe confirme le changement de distribution et collecte des exemples avant toute mise à jour.Ajouter des images au hasard peut empirer le biais
Sécurité, validation indépendante et retour arrière doivent rester prioritaires.Sources et références
- [1] Human-robot interaction — NIST