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Éviter une fuite de données entre entraînement et test demande de séparer les sources, les personnes ou les scènes corrélées et de vérifier les doublons avant l’évaluation.
La dérive des données pour un robot apparaît lorsque les entrées ou les situations rencontrées s’éloignent de celles qui ont servi à entraîner son modèle.
Versionner les données d’apprentissage d’un robot permet de savoir exactement quels exemples, annotations et corrections ont produit un modèle donné.
Un registre de modèles en robotique recense les versions disponibles, leurs performances, leurs validations, leur matériel cible et leur état de déploiement.
Une IA générative peut aider un robot à formuler une réponse, résumer une scène ou proposer un plan, mais elle ne doit pas commander directement un mouvement sans contrôles.
Combiner un modèle de langage avec des outils robotiques contrôlés permet de profiter du langage tout en laissant capteurs, planificateur et sécurités vérifier chaque action.
La récupération de documents pour un agent robotique sert à lui fournir des informations pertinentes et à jour avant qu’il formule une réponse ou prépare une action.
Simuler collisions et contacts d’un robot permet d’anticiper forces, arrêts, dommages et trajectoires impossibles avant de tester avec une personne ou un équipement réel.
On utilise une simulation pour régler une commande robotique en testant gains, limites et perturbations sans risquer le matériel, puis en confirmant le réglage sur la machine.
Une boucle simulation-réalité améliore un système robotique en confrontant prédictions et mesures, puis en corrigeant modèle, commande ou données à chaque cycle.
On sépare code de contrôle et code de mission pour isoler les fonctions temps réel et de sécurité des objectifs qui changent selon la tâche.
On choisit entre C++ et Python selon temps réel, performance, bibliothèques, rapidité de développement, intégration matérielle et compétences de l’équipe.
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