Quand un modèle profond doit-il être refusé par un robot ?

Réponse rapide

Un robot doit refuser ou ralentir une prédiction profonde lorsque confiance, qualité des capteurs, domaine de validité ou cohérence physique sont insuffisants. Le refus déclenche observation, règle de secours, confirmation ou arrêt selon le coût de l’erreur, plutôt qu’une action inventée.

Reconnaître une sortie non exploitable

Score élevé ne prouve pas que l’entrée ressemble aux données d’apprentissage. Bruit, objet nouveau, occultation, capteur défaillant et incohérence entre sources réduisent la marge.

Combiner les garde-fous

Qualité, incertitude, contraintes géométriques, cohérence temporelle et autres capteurs sont vérifiés. Le système peut demander une vue, passer à une règle ou s’arrêter.

Rendre le refus explicable

Opérateur reçoit raison, état et suite possible. Inventer une réponse pour éviter un refus rend le comportement plus difficile à évaluer et sécuriser.

Sources et références

  1. [1] Artificial Intelligence Risk Management Framework (AI RMF 1.0) — NIST

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