Comment détecter une dérive de perception après le déploiement d’un robot ?

Réponse rapide

Une dérive de perception se détecte en surveillant distributions, erreurs, confiance, conditions et décisions dans le temps, puis en comparant à une référence et à des données récentes annotées.

Avertissement de sécurité

Une dérive peut rester discrète tout en contaminant les décisions. Surveillez conditions et erreurs, réduisez l’autonomie et revenez à une version validée si le doute persiste.

Surveiller

Suivez changements de luminosité, météo, capteurs, population d’objets, scores, latence et taux d’inconnu. Reliez alerte à version et zone plutôt qu’à un seul indicateur.

Confirmer

Échantillonnez les cas signalés, rejouez une référence et mesurez précision, rappel et calibration avec annotations fiables. Séparez dérive du monde, du capteur et du logiciel.

Réduire

Dégradez le mode, demandez supervision ou revenez à une version validée selon l’impact. N’adaptez ni seuil ni modèle en ligne sans contrôle et revalidation.

Sources et références

  1. [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST

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