Glossaire IA
Le dictionnaire complet de l'Intelligence Artificielle
Induction de règles
Processus automatique de découverte de règles générales à partir de données spécifiques en identifiant des schémas récurrents et des relations logiques. Cette technique transforme des exemples bruts en connaissances structurées applicables à de nouvelles situations.
Règles IF-THEN
Formalisation logique simple où une condition (partie SI) déclenche une conclusion ou action (partie ALORS) lorsqu'elle est satisfaite. Ces règles constituent le fondement des systèmes experts et de nombreux modèles d'IA interprétables.
Règles floues
Extensions des règles logiques classiques incorporant des degrés d'appartenance pour gérer l'incertitude et l'imprécision dans le raisonnement. Ces règles permettent des transitions graduelles entre les états plutôt que des décisions binaires strictes.
Extraction de motifs fréquents
Processus de découverte automatique de schémas, d'items ou de sous-structures apparaissant régulièrement dans des ensembles de données massifs. Cette technique identifie des relations cachées significatives pour générer des règles interprétables.
Systèmes à base de règles
Architectures logicielles utilisant un ensemble de règles conditionnelles pour modéliser des connaissances et prendre des décisions automatisées. Ces systèmes combinent une base de connaissances avec un moteur d'inférence pour appliquer les règles appropriées.
Apprentissage par règles
Paradigme d'apprentissage automatique où le modèle final est représenté comme un ensemble de règles logiques plutôt que comme une fonction mathématique complexe. Cette approche privilégie l'interprétabilité tout en maintenant des performances prédictives compétitives.
Règles de classification
Ensemble de conditions logiques qui partitionnent l'espace des caractéristiques en régions associées à des classes spécifiques. Ces règles permettent des décisions transparentes et facilement vérifiables dans les systèmes de classification supervisée.
Simplification de modèles
Processus de réduction de la complexité d'un modèle tout en préservant ses performances prédictives essentielles pour améliorer l'interprétabilité. Cette transformation produit des modèles plus compacts avec des règles plus simples et généralisables.
Règles logiques propositionnelles
Formalismes logiques utilisant des variables propositionnelles et des connecteurs logiques pour représenter des connaissances sous forme de déductions automatiques. Ces règles permettent un raisonnement automatisé avec des garanties de cohérence logique.
Règles de décision optimisées
Ensemble de règles générées par des algorithmes d'optimisation visant à maximiser un compromis entre précision prédictive et simplicité interprétable. Ces règles sont souvent obtenues par programmation mathématique ou métaheuristiques avancées.
Extraction de règles symboliques
Conversion de modèles numériques complexes (réseaux de neurones, SVM) en représentations symboliques compréhensibles par des experts du domaine. Cette technique crée un pont entre l'apprentissage statistique et le raisonnement symbolique humain.
Règles de décision bayésiennes
Cadre décisionnel intégrant des probabilités conditionnelles et des coûts associés pour déterminer les actions optimales sous incertitude. Ces règles quantifient les risques et bénéfices de chaque décision possible selon le théorème de Bayes.