Comment mettre à jour un modèle neuronal utilisé par un robot ?
Mise à jour29 août 2026
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Réponse rapide
Une mise à jour de modèle versionne données et paramètres, compare performances et risques, teste compatibilité puis déploie progressivement avec un retour arrière possible.
Identifier ce qui change
Version des données, code, poids, matériel et seuils sont associés au modèle. Les différences de classes, capteurs et prétraitement sont examinées avant comparaison.
Comparer mission et sécurité
Le nouveau modèle est testé sur cas nominaux, rares et adversariaux avec latence et consommation. Incertitude, refus et comportement de repli sont comparés à l’ancienne version.
Étendre sous surveillance
Un robot ou périmètre limité reçoit la version, avec journaux et seuils d’arrêt. Le paquet précédent reste disponible pour revenir sans perdre l’état ni l’historique.
Sources et références
- [1] Robotics and Autonomous Systems — NIST