Comment maintenir un modèle de machine learning utilisé par un robot ?

Réponse rapide

Maintenir un modèle robotique consiste à versionner données, code et paramètres, surveiller ses performances, tester les changements et pouvoir revenir à une version sûre sans interrompre la traçabilité.

Observer en production

Erreurs, confiance, latence, abstentions et interventions sont suivies par scénario. Les journaux nécessaires au diagnostic respectent durée de conservation et protection des données.

Préparer une nouvelle version

Un modèle candidat est évalué sur des jeux figés, des cas limites et des essais représentatifs du robot. Les changements de capteurs, données et seuils sont documentés ensemble.

Garantir le retour

Déploiement progressif, critères d’arrêt et version précédente disponible limitent le risque. Toute mise à jour doit permettre d’identifier la version active et de restaurer une configuration validée.

Sources et références

  1. [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST

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