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Un robot doit acquérir des images adaptées à sa mission pour voir les détails, mouvements, contrastes et distances réellement nécessaires à sa décision.
On choisit résolution et cadence d’une caméra selon taille minimale des détails, vitesse des objets, distance, latence, mémoire et puissance de calcul disponibles.
Les performances générales d’un robot se évaluent sur la réussite de sa tâche, sa précision, sa rapidité, son énergie, sa robustesse et la sécurité de ses échecs.
Avant un essai, on documente la configuration du robot : versions logicielles, paramètres, outils, capteurs, charge, carte, batterie et conditions de test.
Les fondations communes d’une intelligence artificielle sont des données, une représentation du problème, une méthode d’apprentissage ou de décision et une évaluation adaptée au but.
L’apprentissage supervisé utilise des exemples étiquetés, le non supervisé recherche des structures sans étiquette et le renforcement apprend par essais et récompenses.
Une métrique d’IA doit correspondre à la décision du robot, car une bonne note moyenne peut cacher l’erreur qui déclenche l’action la plus dangereuse.
On évite la fuite de données en séparant strictement les exemples d’entraînement et d’évaluation, y compris les personnes, scènes, dates ou objets presque identiques.
Après son déploiement, une IA robotique doit être surveillée pour détecter dérive des données, erreurs inhabituelles, changement de contexte et dégradation de la décision.
En robotique, un système autonome perçoit, décide et agit avec une intervention directe limitée, tout en restant borné par un objectif et des règles de sécurité.
Séparer planification et supervision permet de chercher une suite d’actions tout en laissant un niveau indépendant vérifier les limites, les fautes et l’arrêt.
On vérifie qu’un système autonome reste dans son domaine de validité en surveillant ses entrées, ses conditions, ses marges et les situations qu’il n’a pas été conçu pour traiter.
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