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Concevoir une collecte de données utile à un robot consiste à choisir les situations, capteurs, annotations et conditions qui répondent à une décision réelle.
Enregistrer les métadonnées avec une observation indique quand, où, avec quel capteur, réglage, version et contexte la donnée a été produite.
Collecter des données dans des situations rares sans mettre des personnes en danger consiste à privilégier simulation, objets instrumentés, zones contrôlées et consentement clair.
Inclure des données négatives signifie montrer au modèle des situations où l’objet ou l’événement recherché est absent, afin qu’il apprenne à ne pas déclencher partout.
Une campagne de collecte doit s’arrêter lorsque les nouveaux exemples n’apportent plus de situations utiles, que la qualité baisse ou que les contraintes de sécurité et de vie privée sont atteintes.
Une question plus précise ?