Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Graphes Causaux
Représentation graphique des relations de cause à effet entre variables utilisant des DAGs et autres structures.
Modèles Structurels Causaux
Formalisme mathématique combinant équations structurelles et graphes pour modéliser les mécanismes causaux.
Contre-factuels
Analyse des scénarios hypothétiques pour déterminer ce qui se serait produit sous différentes conditions.
Découverte Causale
Algorithmes automatiques pour identifier les relations causales à partir de données observationnelles.
Score de Propension
Technique statistique pour réduire le biais de sélection dans les études observationnelles non randomisées.
Variables Instrumentales
Méthode d'estimation causale utilisant des variables corrélées avec le traitement mais indépendantes de l'outcome.
Do-Calculus
Système formel de règles pour manipuler les expressions causales et identifier les effets estimables.
Inférence Causale en Séries Temporelles
Application des méthodes causales aux données séquentielles pour identifier les relations temporelles.
Médiation Causale
Analyse des mécanismes intermédiaires à travers lesquels une cause affecte son effet.
Inférence Causale Robuste
Méthodes résistantes aux violations d'hypothèses et aux données bruitées ou incomplètes.
Apprentissage par Renforcement Causal
Intégration des principes causaux dans les algorithmes de RL pour améliorer la généralisation.
Inférence Causale en Haute Dimension
Techniques adaptées aux données avec un grand nombre de variables par rapport aux observations.