Glosario IA
El diccionario completo de la Inteligencia Artificial
Raisonnement par Cas
Méthodologie d'intelligence artificielle qui résout de nouveaux problèmes en s'inspirant de solutions de problèmes similaires déjà résolus, stockés dans une base de connaissances. Cette approche s'appuie sur le principe que des problèmes similaires ont des solutions similaires.
Base de Cas
Ensemble structuré de cas précédemment résolus stockés dans un système de raisonnement par cas, servant de référence pour résoudre de nouveaux problèmes. Elle constitue la mémoire collective du système et évolue dynamiquement avec l'ajout de nouvelles expériences.
Cas
Unité fondamentale de connaissance en raisonnement par cas, contenant la description d'un problème spécifique et sa solution associée. Un cas inclut typiquement le contexte du problème, la solution appliquée et parfois le résultat obtenu.
Similarité
Mesure quantitative permettant d'évaluer le degré de ressemblance entre le problème courant et les cas stockés dans la base de connaissances. Cette évaluation est cruciale pour identifier les cas les plus pertinents pour la résolution du problème.
Cycle CBR
Processus itératif en quatre étapes du raisonnement par cas : Retrieve (récupérer), Reuse (réutiliser), Revise (réviser) et Retain (retenir). Ce cycle permet au système d'apprendre continuellement de nouvelles expériences.
Réutilisation
Phase du cycle CBR où la solution du cas le plus similaire est adaptée pour répondre aux spécificités du nouveau problème. Cette étape peut impliquer des modifications manuelles ou automatiques de la solution originale.
Révision
Étape de validation et de correction de la solution proposée pendant la phase de réutilisation, incluant des tests et des ajustements si nécessaire. La révision garantit que la solution finale est appropriée au contexte spécifique du problème.
Rétention
Processus d'ajout du nouveau cas résolu à la base de connaissances après validation de la solution, enrichissant ainsi l'expertise du système. Cette étape est fondamentale pour l'apprentissage continu et l'amélioration des performances futures.
Indexation de Cas
Technique d'organisation des cas dans la base de connaissances utilisant des descripteurs ou des clés pour faciliter la recherche rapide de cas pertinents. Une indexation efficace est cruciale pour les performances du système de raisonnement par cas.
Adaptation de Solution
Processus de modification d'une solution existante pour l'adapter aux particularités d'un nouveau problème, tout en préservant les principes de base qui ont fait son succès. Elle peut être transformationnelle ou générative selon la nature des changements requis.
Poids des Attributs
Valeurs numériques assignées à chaque attribut d'un cas pour refléter son importance relative dans le calcul de similarité global. Ces poids permettent de personnaliser le système en donnant plus d'importance aux caractéristiques les plus pertinentes.
Cas Prototype
Cas représentatif ou central d'une catégorie de problèmes similaires, servant de référence pour l'organisation et la récupération des cas. Les prototypes facilitent la compréhension de la structure de la base de cas et accélèrent les recherches.
Maintenance de Base de Cas
Ensemble des techniques visant à optimiser la taille et la qualité de la base de cas en éliminant les cas redondants, obsolètes ou de mauvaise qualité. Une maintenance régulière préserve l'efficacité du système et améliore la pertinence des résultats.
Apprentissage par Cas
Capacité inhérente du raisonnement par cas d'améliorer ses performances en accumulant et en réutilisant des expériences passées sans programmation explicite. Cet apprentissage est incrémental et basé sur la résolution effective de problèmes.
Explication par Cas
Mécanisme permettant au système de justifier ses solutions en présentant les cas similaires utilisés comme référence, augmentant ainsi la transparence et la confiance des utilisateurs. Cette fonctionnalité est essentielle pour les applications critiques.
Cas d'Ancre
Cas de référence privilégié utilisé comme point de départ pour la recherche de solutions similaires dans des domaines complexes. Il sert de pivot pour organiser la recherche et limiter l'espace d'exploration de la base de cas.
Arbre de Décision Basé sur les Cas
Structure hybride combinant les principes des arbres de décision traditionnels avec le raisonnement par cas pour organiser hiérarchiquement les cas selon leurs attributs discriminants. Cette approche optimise la recherche et facilite l'interprétation des résultats.