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Relier les données à un modèle robotique exploité passe par collecte, annotation, séparation, entraînement, évaluation, déploiement et surveillance en situation réelle.
Il faut réentraîner un modèle utilisé par un robot lorsque ses performances baissent dans les cas utiles, que les données changent ou qu’une nouvelle classe importante apparaît.
Conserver une version de référence lors d’une mise à jour permet de comparer les résultats et de revenir rapidement à un modèle connu si la nouvelle version déçoit.
Une fiche de modèle pour un robot doit préciser sa version, son usage, ses données, ses limites, ses performances, ses dépendances et les conditions de déploiement.
Prévoir une validation humaine avant de promouvoir un modèle robotique signifie faire vérifier ses résultats, ses limites et son contexte par une personne responsable avant l’usage opérationnel.
Déployer progressivement une nouvelle version de modèle robotique permet de comparer son comportement, limiter l’impact d’un défaut et arrêter avant que toute la flotte ne soit touchée.
Avant de déployer un modèle sur un robot embarqué, il faut vérifier mémoire, calcul, énergie, capteurs, versions logicielles, températures, latence et comportement en repli.
Préparer le retour arrière d’un modèle déployé consiste à conserver l’ancienne version, vérifier sa disponibilité et définir comment la réactiver sans créer une nouvelle situation dangereuse.
Signer et vérifier un paquet de modèle avant son installation permet de confirmer qu’il vient de la source attendue et n’a pas été modifié pendant le transfert.
Limiter les hallucinations d’une IA générative utilisée par un robot consiste à vérifier ses sources, contraindre ses sorties et empêcher une réponse non confirmée de devenir une commande.
Un chatbot échange surtout des messages, tandis qu’un agent robotique relie perception, mémoire, outils et actions dans un environnement physique avec des conséquences réelles.
La sûreté de fonctionnement vise à éviter qu’une panne blesse, tandis que la cybersécurité protège le robot contre des actions ou données malveillantes; les deux doivent coopérer.
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