> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://avala.ai/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Couverture > Cellules de couverture, limites de concentration, contrôles de chevauchement, standard de réalisme des scènes et rapport de couverture dans chaque livraison Davantage d'heures dans la même pièce et avec le même geste apportent peu. La couverture est la façon dont Avala planifie et prouve la variété sur les dimensions qui changent ce qu'un modèle apprend. ## Cellules de couverture Une cellule de couverture est une combinaison de six dimensions. | Dimension | Exemples | | - | - | | Environnement | Cuisine en couloir, buanderie, chambre, garage, chambre d'hôtel | | Mécanisme | Panier coulissant de lave-vaisselle, réfrigérateur à portes françaises, lave-linge à chargement par le haut, socle de bouilloire sans fil | | Matériau | Céramique mouillée, sac souple, coton plié, bac en plastique rigide | | Primitive d'interaction | Ouvrir, saisir, verser, placer, plier, insérer, verrouiller | | Mode de défaillance | Glissement et nouvelle saisie, placement manqué, collision avec un obstacle, aucun | | Embodiment | Humain égocentrique, bras unique, bras bimanuel, manipulateur mobile | L'acceptation enregistre les valeurs de cellule de chaque capture. L'outil MCP `get_campaign_acceptance_coverage` indique quelles valeurs sont sous-couvertes parmi les captures acceptées. Un brief fixe un objectif d'heures acceptées par cellule. Une [expérience de capacité](/docs/fr/fleet-learning/capability-experiments.md) liste les cellules qu'elle cible. Avala planifie la collecte à partir d'un [catalogue public de 175 workflows](https://avala.ai/coverage/catalog) répartis en 26 familles de tâches. ## Limites de concentration Un brief fixe la part maximale d'heures acceptées qu'une seule valeur peut représenter. Les limites types s'appliquent à : * un lieu * un opérateur * un appareil ou une unité de mécanisme * une cellule de couverture * les actions peu variées, comme un essuyage répété Avala mesure la concentration sur chaque livraison. Une séquence qui ferait dépasser sa limite à une valeur est retenue et signalée. ## Contrôle de chevauchement Avala calcule une empreinte du contenu vidéo de chaque séquence. Le contrôle de chevauchement s'effectue en trois passes : 1. **Fichiers identiques.** Les fichiers identiques sont détectés par hachage. 2. **Empreintes de contenu.** Les copies réencodées, raccourcies ou recadrées des mêmes images filmées sont détectées par correspondance d'empreinte. 3. **Revue de similarité.** Les scènes quasi identiques provenant du même lieu et du même dispositif sont signalées à un réviseur. Le brief précise à quoi chaque livraison est comparée : la livraison elle-même, les livraisons antérieures ou des images de référence que vous fournissez. Les empreintes sont versionnées. Le rapport de couverture nomme la version et le périmètre de la recherche. ## Standard de réalisme des scènes Avala collecte de vraies tâches ménagères dans de vraies pièces. Le standard comporte quatre règles. * **Conservez les distracteurs ordinaires.** Laissez visibles des objets sans rapport et sans danger, comme du courrier, un téléphone ou des courses à côté. Personne ne vide toute une table pour déplacer un bol. * **Capturez un travail utile.** Utilisez un rythme naturel et un vrai objectif domestique. Le ralenti gratuit, les boucles d'essuyage répétées, les renversements artificiels et les piles mises en scène ne respectent pas le standard. * **Variez tout le cadre.** Répartissez la collecte entre logements, agencements, opérateurs et appareils. Changer un ustensile ou renommer la même action ne crée pas un nouvel environnement. * **Autorisez un agencement intentionnel.** Une vraie demande, comme ranger un bureau, est valide. Enregistrez l'état de départ, l'objectif et le résultat. Ne créez pas de désordre pour lancer la tâche. Les distracteurs restent visibles uniquement lorsque le consentement, la confidentialité et la sécurité le permettent. ## Le rapport de couverture Chaque livraison est accompagnée d'un rapport de couverture. Le brief fixe ses champs, ses définitions et ses seuils avant le début de la collecte. | Section | Contenu | | - | - | | Environnement et personnes | Identifiants pseudonymes des lieux et des collecteurs. Heures et séquences par identifiant. Types de pièces, agencements et concentration par rapport aux limites. | | Preuves sur les appareils | Catégorie d'appareil, format et commandes observés sur place. Couverture par appareil et par réglage. | | Couverture des tâches et des actions | Workflows. Objets, sous-tâches et primitives d'interaction. États de départ et de fin. La part des actions peu variées. | | Cellules de couverture | Heures acceptées par cellule par rapport à l'objectif, avec la liste des cellules vides et minces. | | Naturel et mouvement | Revue du rythme, des mouvements intentionnels, des boucles répétées et des conditions mises en scène. Exemples acceptés et rejetés pour l'étalonnage. | | Chevauchement et similarité | Résultats sur les fichiers identiques, les empreintes et la similarité. La version des empreintes et le périmètre de comparaison. | | Droits et acceptation | Provenance des captures et registres de consentement. Heures acceptées, heures rejetées et [motifs de rejet](/docs/fr/fleet-learning/accepted-hour.md). Version du schéma de métadonnées. | Avant la livraison, Avala compare le mélange mesuré avec le brief. Le rapport liste les lieux, opérateurs, appareils et actions surreprésentés à côté des cellules manquantes. ## Lire la couverture avec le serveur MCP L'outil MCP `get_campaign_acceptance_coverage` renvoie le nombre de captures acceptées par valeur d'axe pour un projet de campagne de capture. Passez `axes` sous forme de liste séparée par des virgules pour choisir les axes. Les valeurs à faible effectif montrent où la campagne est mince. Consultez [Utiliser Avala avec l'IA](/docs/fr/getting-started/mcp.md) pour connecter votre assistant.