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Une analyse de menaces pour un robot connecté recense actifs, accès, adversaires, chemins d’attaque, conséquences et mesures de réduction, puis vérifie les risques résiduels.
La défense en profondeur est utile pour un robot car plusieurs barrières indépendantes peuvent limiter l’impact lorsqu’une protection est contournée.
On authentifie les messages échangés avec un robot pour vérifier leur origine et détecter une commande ou une mesure modifiée en chemin.
La réponse à un incident de cybersécurité sur un robot doit sécuriser la machine, contenir l’attaque, préserver les preuves, informer les responsables et organiser la reprise.
Documenter les limites d’un robot avant son usage permet de dire clairement ce qu’il sait faire, dans quelles conditions il échoue et quand une personne doit intervenir.
Protéger la vie privée autour d’un robot équipé de caméras et de microphones consiste à réduire la collecte, informer les personnes, sécuriser les accès et prévoir l’effacement.
Évaluer les biais d’un système de perception robotique consiste à comparer ses erreurs selon les personnes, objets, lieux et conditions, puis à corriger les écarts importants.
Une personne doit pouvoir reprendre la main sur un robot autonome avant qu’une décision incertaine ou dangereuse ne devienne irréversible.
Une recommandation robotique propose une option à partir de données, alors qu’une décision humaine engage une personne qui peut accepter, modifier ou refuser cette option.
Les normes d’un projet robotique fournissent des exigences et méthodes communes pour concevoir, tester, exploiter et documenter le système.
La séparation entraînement-test mesure si un modèle robotique fonctionne sur des exemples qu’il n’a jamais vus, au lieu de simplement mémoriser ses données.
L’apprentissage non supervisé aide un robot à regrouper ou résumer des données sans étiquette préalable, par exemple pour découvrir des situations de conduite récurrentes.
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