Réponse rapide
Une régression peu fiable se détecte par résidus élevés ou biaisés, intervalle trop optimiste, sortie hors domaine, dérive temporelle, incohérence capteurs ou erreur dans les cas critiques.
La moyenne peut cacher un risque local
Examinez résidus, biais et confiance par personne, limite, vitesse et scénario et réduisez l’action lorsque le modèle sort du domaine.
Suivre l’erreur
Comparez prédiction et mesure de référence et examinez moyenne, dispersion, quantiles, biais par classe, distance et vitesse.
Détecter l’inconnu
Entrée atypique, confiance basse, résidu impossible ou désaccord multi-capteurs déclenche abstention ou repli.
Relier au risque
Une petite erreur moyenne peut être dangereuse à proximité d’une personne ou d’une limite ; définissez seuils par situation.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST