Réponse rapide
Une action intelligente doit tenir compte de l’incertitude parce que capteurs, modèles et prévisions peuvent être incomplets ou contradictoires. Le robot estime ce qu’il sait, mesure la confiance et choisit une action dont les conséquences restent acceptables dans plusieurs scénarios. Lorsque l’incertitude dépasse une limite, il observe davantage, demande une précision ou s’arrête.
Propager l’incertitude jusqu’au choix
Erreur de localisation, détection ambiguë, retard et variation de modèle sont représentés dans l’évaluation. Les options sont comparées sur résultat attendu et pire conséquence plausible. La marge dépend de la vitesse, de la proximité des personnes et de la réversibilité.
Acheter de l’information au bon coût
Le robot peut réduire sa vitesse, changer de point de vue ou solliciter une confirmation avant d’agir. La nouvelle observation est vérifiée contre l’hypothèse initiale. Toute attente possède une limite et un état sûr.
Ne pas convertir une confiance numérique en certitude
Un pourcentage produit par un modèle n’est pas une garantie physique. Les seuils sont validés avec des cas rares et des données hors distribution. L’interface montre quand la décision repose sur une information fragile.
Sources et références
- [1] Artificial intelligence and robotics — NIST