
Développer l'intelligence artificielle est complexe. La faire fonctionner en production l’est encore plus.
Les modèles d’IA sont généralement développés et validés dans des environnements contrôlés : simulations, laboratoires ou processus hors ligne, où les lois physiques sont simplifiées, les données des capteurs maîtrisées et les contraintes de temps plus souples.
En production, la réalité est tout autre. Les robots doivent réagir en temps réel. Mouvements, forces, vision et état du système sont étroitement liés. Les interactions physiques évoluent en permanence, tandis que les capteurs introduisent du bruit et de la latence. Les capteurs peuvent générer du bruit et de la latence, tandis que les systèmes de sécurité sont conçus pour intervenir lorsque nécessaire.
Dans ce contexte, chaque cycle de contrôle doit être déterministe, sans nouvelle tentative, blocage ni perte de trame, car un système physique ne peut ni se mettre en pause ni repartir de zéro.
















