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Comprendre une commande consiste à interpréter intention, objets, paramètres et contexte ; exécuter une commande consiste à vérifier état, permissions, faisabilité puis agir et contrôler le résultat.
Réduire les hallucinations demande contexte vérifié, outils bornés, récupération de sources, sorties structurées, validation d’état, refus de l’inconnu et évaluation sur cas hors domaine.
Séparer modèle de langage et contrôleur temps réel maintient des garanties de délai, stabilité, limites et arrêt même lorsque génération, réseau ou dialogue sont lents ou erronés.
Avant interaction robotique, un modèle de langage s’évalue sur compréhension, exactitude, refus, latence, robustesse, confidentialité, outils, conséquences et comportement dans les scénarios réels.
Les modèles de langage prédisent ou transforment du texte et peuvent aider un robot à comprendre demande, contexte, documentation ou dialogue, sans fournir automatiquement une commande sûre.
Un grand modèle de langage suggère ou explique des actions à partir du langage ; un contrôleur robotique calcule des commandes bornées à partir de mesures et de contraintes temporelles.
Si le modèle propose une action incompatible avec l’état du robot, l’orchestrateur doit la refuser, expliquer le conflit, conserver le robot dans un état sûr et demander une nouvelle instruction valide.
Pour éviter la troncature d’une instruction importante, on la place dans une zone prioritaire, contrôle longueur avant envoi, réserve une marge, vérifie le contexte réellement transmis et refuse une action si elle manque.
Face à des sources contradictoires, le système identifie le conflit, compare date, version, autorité et portée, puis expose la divergence ou demande une clarification au lieu de la masquer.
Les documents sont classés selon pertinence, autorité, fraîcheur, couverture de la question et compatibilité de version, puis le contexte est limité aux éléments vérifiables.
La génération augmentée par recherche récupère documents ou données pertinents avant de produire une réponse ou décision textuelle, afin d’ancrer la sortie dans un contexte fourni et identifiable.
Un grand modèle de langage produit ou comprend du texte à partir d’exemples appris ; dans un robot, il peut aider à formuler une intention mais ne remplace pas les contrôleurs qui gèrent le…
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