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Évaluer l’impact sur la vie privée avant de déployer un robot demande de décrire les données, les personnes concernées, les risques, les mesures de réduction et les responsabilités.
Un biais algorithmique dans un robot est un comportement systématiquement moins juste ou moins fiable pour certains cas, groupes ou contextes.
Un biais des données vient de la représentation ou des annotations utilisées pour apprendre, tandis qu’un biais du capteur vient d’une mesure déformée par le matériel ou son installation.
Mesurer les performances d’un robot par sous-groupe ou par contexte révèle les situations où une moyenne globale masque des erreurs importantes ou inégalement réparties.
Le chiffrement protège la confidentialité d’un message, tandis que l’authentification vérifie son origine et son intégrité : les deux répondent à des risques différents.
Informer les usagers des capacités d’un robot de service leur permet d’anticiper ses réactions, d’éviter les situations dangereuses et de savoir quand intervenir.
On protège les personnes vulnérables autour d’un robot de service en adaptant vitesse, distance, force, détection et supervision aux enfants, personnes âgées ou en situation de handicap.
En cas de perte de communication, un robot de service met sa mission en pause ou dans un état sûr selon le risque, signale la perte et n’attend pas indéfiniment une commande.
Les actifs à protéger dans un robot connecté comprennent actionneurs, capteurs, logiciels, clés, données, interfaces, comptes et accès physiques.
Appliquer le moindre privilège signifie donner à chaque compte de robot uniquement les droits nécessaires à sa tâche, pendant la durée nécessaire.
Protéger une mise à jour logicielle contre une falsification consiste à vérifier son origine, son intégrité et sa compatibilité avant de l’installer sur un robot.
Segmenter le réseau d’un robot industriel consiste à séparer commandes, supervision, maintenance et bureautique afin de limiter propagation d’une panne ou d’une intrusion.
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