Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Inférence Causale
Ensemble de méthodes statistiques pour estimer les effets causaux à partir de données observationnelles ou expérimentales.
Graphes Causaux DAG
Représentation mathématique des relations de cause à effet sous forme de graphes acycliques dirigés.
Modèles Structurels Causaux
Framework formel combinant équations structurelles et graphes pour modéliser les mécanismes causaux.
Calcul Causal de Pearl
Système de règles (do-calculus) permettant de dériver des effets causaux à partir de corrélations observées.
Analyse Contre-factuelle
Étude des scénarios hypothétiques et de ce qui se serait produit si différentes actions avaient été prises.
Découverte de Causalité
Algorithmes pour identifier automatiquement les structures causales à partir de données brutes.
Variables Instrumentales
Technique utilisant des variables externes pour identifier les effets causaux en présence de confusion.
Médiation Causale
Analyse des mécanismes intermédiaires par lesquels une cause produit son effet.
Biais de Confusion
Étude et correction des facteurs qui influencent à la fois la cause et l'effet, créant des associations spurieuses.
Scores de Propension
Méthode d'estimation de la probabilité de traitement pour corriger les biais de sélection dans les études observationnelles.
Causalité Temporelle
Analyse des relations de cause à effet dans les séries temporelles et les données longitudinales.
Inférence Causale en Haute Dimension
Méthodes adaptées aux données avec de nombreuses variables et échantillons limités.
Apprentissage par Renforcement Causal
Intégration des principes causaux dans les algorithmes de RL pour améliorer la généralisation.
Tests de Causalité de Granger
Tests statistiques pour déterminer si une série temporelle prédit une autre série temporelle.
Modèles d'Equations Structurelles
Approche statistique combinant analyse factorielle et régression pour modéliser les relations causales complexes.