Pourquoi combiner apprentissage et règles explicites dans un robot ?

Associer souplesse et garde-fou

Le modèle reconnaît une scène ; les règles contrôlent vitesse, zone, charge, consentement ou arrêt d’urgence.

Saisir un objet fragile

La vision propose une prise, mais une règle refuse si la force estimée dépasse la limite du verre.

Une règle mal écrite peut bloquer ou laisser passer

Conflits, exceptions et évolution de mission exigent tests, priorités et supervision des deux parties.

Sources et références

1. [1] AI Risk Management Framework — NIST
2. [2] ISO 10218 Robots and robotic devices — ISO

Questions liées

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