Randomisation de domaine

Randomisation de domaine

La randomisation de domaine consiste à varier délibérément les conditions dans lesquelles un modèle est entraîné en simulation. On modifie des éléments comme les textures, l'éclairage, la masse des objets, ou le bruit des capteurs. L'idée est d'exposer l'algorithme à une grande diversité de situations afin qu'il ne devienne pas dépendant d'un seul scénario précis. En agissant ainsi, on réduit le risque que le modèle échoue lorsqu'il est confronté à la réalité, qui diffère toujours de la simulation. Cette technique est importante car elle améliore la robustesse et la généralisation des systèmes automatisés. Elle est souvent utilisée pour préparer des contrôleurs de robots ou des systèmes de vision à fonctionner en dehors du laboratoire. La randomisation de domaine est complémentaire à d'autres méthodes, comme l'augmentation de données et la calibration des capteurs. Malgré ses avantages, elle nécessite de choisir judicieusement quelles variations introduire pour ne pas rendre l'entraînement inutilement long. Bien appliquée, elle réduit l'écart entre apprentissage en simulation et performance réelle, rendant les déploiements plus fiables.