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Un pipeline de données pour un robot est une suite d’étapes qui acquiert, transporte, nettoie, transforme, stocke et fournit des données aux algorithmes et contrôleurs.
On archive ou retire une version de modèle quand elle n’est plus adaptée, remplacée ou autorisée, en conservant son historique et la possibilité d’audit.
On associe un modèle enregistré à un matériel compatible en vérifiant architecture, mémoire, précision, accélérateur, capteurs, version logicielle et contraintes de latence.
On limite les droits de modification dans un registre de modèles pour protéger versions, données, validations et traces contre une modification accidentelle ou non autorisée.
On relie un modèle enregistré à son jeu de données avec identifiants, versions, empreintes, rôle des partitions et transformations appliquées.
Un registre de modèles conserve versions, artefacts, données, métriques, propriétaires, autorisations, compatibilités et historique des déploiements d’une équipe robotique.
On arrête un pipeline de données lorsqu’un contrôle échoue en bloquant la sortie concernée, en signalant la cause et en conservant l’état permettant une reprise sûre.
On rend un pipeline de données rejouable en figeant versions, entrées, paramètres, ordre, horodatages et aléas, afin de reproduire une décision ou un échec.
On empêche les doublons de données dans un pipeline robotique avec identifiants, timestamps, clés d’événement, contrôle de reprise et détection des répétitions.
On valide le schéma des données avant de les donner à un modèle robotique pour vérifier noms, types, unités, dimensions, valeurs admissibles et version du format.
L’infrastructure nécessaire à une IA robotique comprend calcul, stockage, réseau, déploiement, supervision, sécurité et moyens de sauvegarde adaptés à la mission.
Surveiller température et énergie d’un GPU robotique évite baisse de fréquence, panne thermique, perte de cadence et consommation incompatible avec la mission.
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