Réponse rapide
Valider une architecture neuronale avant déploiement robotique exige de figer modèle, données, prétraitement, matériel, seuils et contrôleur, puis d’éprouver performance, pire délai, énergie, perturbations, modes de panne et repli. Simulation, banc et terrain contrôlé se complètent. Une sortie correcte en image ne suffit pas si la commande ou la reprise échoue.
Construire une campagne représentative
Éclairage, distance, mouvement, occlusion, météo, capteurs masqués, charge, redémarrage et perte de réseau sont inclus. Mesures de précision, confiance, latence, température, énergie et effet physique sont associées. Versions et hypothèses sont conservées.
Vérifier marges et généralisation
Jeux indépendants, cas hors domaine, perturbations graduées et répétitions donnent erreur et incertitude par scénario. Le modèle est comparé à une référence simple ou à une version précédente. Les critères d’acceptation et d’arrêt sont établis avant essai.
Ne pas déployer après un seul test nominal
Nominal peut masquer saturation, chauffe, délai, dérive ou défaut rare. Le retour arrière et l’abstention sont testés sur le robot réel. Une limite non couverte reste une condition de non-déploiement.
Sources et références
- [1] Artificial intelligence and robotics — NIST