Réponse rapide
La dérive des données est un changement dans les entrées reçues par le robot par rapport à celles utilisées pour entraîner ou valider le modèle. Capteur remplacé, éclairage, site ou comportement humain peuvent la provoquer et réduire la fiabilité sans panne logicielle visible.
Comparer les distributions
Histogrammes, taux de valeurs manquantes, qualité des images et catégories de scènes sont comparés à une référence. La comparaison est ventilée par robot, lieu et période pour ne pas masquer un problème local.
Relier l’écart au terrain
Une nouvelle optique, une saison différente ou une modification du parcours peut changer les entrées. Les journaux de maintenance et de mission aident à distinguer dérive d’usage et défaut de capteur.
Adapter sans masquer le risque
Selon l’impact, on recalibre, collecte des exemples ciblés, réduit le domaine ou revient à une version sûre. Une alerte de dérive ne doit pas être désactivée simplement parce que le robot continue à fonctionner.