Avant propos, pendant que je construisais cette série d’article sur l’approche intellectuelle de l’IA, j’ai posé des questions de différents niveaux, certaines liées à mon déroulement et d’autres non. Les réponses fournies par chatGPT m’ont plu, alors je les partage ici.
Approche empirique
L’approche empirique consiste à obtenir des connaissances en se basant sur des expériences ou des observations du monde réel. En IA, cela signifie que les systèmes apprennent directement à partir de données d’entrée, en observant des exemples et en adaptant leur comportement pour faire des prédictions ou prendre des décisions.
Contrairement à une approche logique ou formelle, où les règles sont prédéfinies, une approche empirique se fonde sur l’expérience pour dériver des modèles prédictifs. Les algorithmes ne « savent » rien d’avance, mais apprennent en analysant les données, ce qui permet d’aborder des problèmes complexes et moins bien définis.
L’approche empirique dans l’apprentissage automatique
L’apprentissage automatique (machine learning) est un exemple classique d’approche empirique. Les modèles d’apprentissage automatique sont entraînés sur des jeux de données contenant de nombreux exemples, puis ajustés pour fournir des prédictions sur de nouveaux cas non observés. Cela repose sur des observations plutôt que sur des règles logiques prédéfinies.
Algorithmes d’apprentissage supervisé
Dans l’apprentissage supervisé, un algorithme est entraîné à partir d’un ensemble de données étiquetées, où chaque exemple est associé à une réponse correcte (ou label). L’algorithme apprend alors des patterns dans les données et ajuste ses paramètres pour faire des prédictions sur de nouvelles données.
Exemple : Un modèle de classification d’images peut être entraîné pour reconnaître des chats en analysant des milliers d’images étiquetées comme « chat » ou « non chat ». Le modèle utilise l’expérience acquise en observant ces données pour reconnaître des images de chats qu’il n’a jamais vues auparavant.
Algorithmes d’apprentissage non supervisé
Dans l’apprentissage non supervisé, l’algorithme travaille avec des données non étiquetées et tente de découvrir des structures cachées ou des patterns à partir de ces données. L’approche empirique se manifeste ici par la capacité de l’algorithme à identifier des groupes, des relations ou des anomalies dans les données.
Exemple : Un algorithme de clustering non supervisé peut, par exemple, être utilisé pour segmenter des clients d’une entreprise en groupes distincts en fonction de leurs comportements d’achat, sans avoir de labels prédéfinis.
Apprentissage par renforcement
Dans l’apprentissage par renforcement, un agent apprend à interagir avec un environnement en recevant des récompenses ou des punitions pour ses actions. L’agent utilise son expérience passée pour maximiser les récompenses dans le futur, ajustant continuellement ses actions en fonction des résultats obtenus.
Exemple : Un agent d’apprentissage par renforcement pourrait apprendre à jouer à un jeu vidéo en recevant des récompenses pour atteindre certains objectifs (par exemple, gagner des points). L’agent n’a pas de règles explicites au départ, mais apprend en interagissant de manière empirique avec l’environnement.
Avantages de l’approche empirique en IA
L’approche empirique offre plusieurs avantages, notamment dans des environnements complexes où il est difficile de définir des règles fixes à l’avance. Voici quelques avantages clés :
Flexibilité
Les systèmes empiriques sont flexibles et peuvent s’adapter à de nouveaux types de données sans avoir besoin de redéfinir manuellement des règles. Cela permet à ces systèmes d’être plus performants dans des environnements évolutifs où les règles changent ou sont trop complexes pour être spécifiées explicitement.
- Exemple : Les systèmes de recommandation sur des plateformes comme Netflix ou Amazon utilisent des approches empiriques pour ajuster leurs recommandations en fonction des nouveaux comportements d’utilisateurs. Ces systèmes n’ont pas de règles fixes, mais s’adaptent en fonction des observations.
Efficacité dans les tâches complexes
Dans de nombreux cas, il est trop difficile ou inefficace de programmer manuellement des règles pour toutes les tâches complexes ou les variations possibles dans les données. L’approche empirique permet de traiter des problèmes pour lesquels il serait difficile, voire impossible, de définir explicitement des règles.
Exemple : La reconnaissance d’images ou la traduction automatique de langues sont des tâches extrêmement complexes, car les variations sont infinies (par exemple, différentes manières de parler ou de représenter des objets visuellement). L’apprentissage automatique permet de gérer ces variations sans avoir à coder manuellement des règles pour chaque cas.
Amélioration continue
Un des grands avantages des systèmes empiriques est leur capacité à s’améliorer avec le temps. Plus un modèle est exposé à de nouvelles données, mieux il peut ajuster ses prédictions et ses actions. L’apprentissage continu est un aspect essentiel des systèmes basés sur des approches empiriques.
Exemple : Les systèmes de reconnaissance vocale, comme ceux utilisés par Siri ou Google Assistant, s’améliorent au fur et à mesure qu’ils sont exposés à davantage d’exemples de voix humaines et de langages. Avec chaque interaction, le modèle peut mieux comprendre et prédire les mots et les phrases.
Limites de l’approche empirique en IA
Bien que l’approche empirique présente de nombreux avantages, elle n’est pas exempte de limitations :
Dépendance aux données
Les systèmes empiriques dépendent fortement des données sur lesquelles ils sont entraînés. Si les données sont biaisées, incomplètes, ou mal représentatives, les modèles d’IA produiront des résultats erronés ou biaisés. Un modèle empirique est aussi performant que la qualité des données dont il dispose.
Exemple : Si un système de reconnaissance faciale est entraîné uniquement sur des photos de personnes d’un groupe ethnique particulier, il sera moins performant pour reconnaître des visages de personnes d’autres groupes ethniques.
Interprétabilité limitée
Les modèles empiriques, en particulier les modèles complexes comme les réseaux neuronaux profonds, peuvent être des boîtes noires, ce qui signifie qu’il est souvent difficile de comprendre comment ils prennent leurs décisions. Cela pose un problème dans des domaines critiques comme la médecine, où il est important de pouvoir expliquer pourquoi un système a fait une recommandation ou un diagnostic.
Exemple : Un réseau de neurones utilisé pour prédire le risque de cancer peut faire des prédictions très précises, mais les médecins peuvent avoir du mal à comprendre quels facteurs spécifiques ont influencé la décision du modèle.
Besoin de grandes quantités de données
Les approches empiriques, en particulier dans le domaine de l’apprentissage profond, nécessitent de grandes quantités de données pour être efficaces. Cela peut poser problème dans des situations où les données sont rares, coûteuses à obtenir, ou soumises à des restrictions éthiques ou légales.
Exemple : Les systèmes de conduite autonome ont besoin de milliards de kilomètres de données de conduite pour devenir fiables. Cependant, dans certaines situations, comme la médecine, obtenir des données étiquetées peut être difficile ou coûteux.
Approche déterministe
Un système ou un algorithme déterministe est un système où, étant donné un état initial et un ensemble de règles, les résultats sont entièrement prédictibles. Autrement dit, pour une entrée donnée, le système produit toujours le même résultat ou la même sortie. Dans un raisonnement déterministe, il n’y a aucune place pour le hasard ou l’incertitude.
Dans un contexte d’IA, un raisonnement déterministe signifie que la machine suit un ensemble précis de règles logiques ou d’algorithmes pour traiter les données et prendre des décisions. Les systèmes d’IA basés sur des approches déterministes appliquent des règles rigides et fournissent des résultats prévisibles si les conditions sont les mêmes.
Certaines approches traditionnelles de l’intelligence artificielle sont strictement déterministes, en particulier celles basées sur des systèmes de règles ou la logique symbolique. Voici quelques exemples :
Systèmes experts
Les systèmes experts utilisent des règles logiques prédéfinies pour tirer des conclusions à partir d’un ensemble d’entrées. Ce type de raisonnement est déterministe : si les mêmes faits sont donnés, le système fournira toujours la même réponse. Un exemple courant est un système médical expert qui, sur la base de symptômes donnés, déduira toujours le même diagnostic s’il est configuré avec des règles fixes.
Exemple :Si un patient a de la fièvre et tousse, et si une règle dit que la combinaison de ces deux symptômes implique une grippe, le système conclura toujours qu’il s’agit d’une grippe.
Algorithmes de recherche et planification
Dans les algorithmes de recherche et de planification utilisés en IA, comme l’algorithme A* pour la recherche du chemin optimal, le raisonnement est également déterministe. Donnez à l’algorithme une configuration initiale et des règles précises, et il trouvera toujours la même solution optimale, ou suivra toujours la même séquence d’actions.
Exemple :Si vous demandez à un robot de trouver le chemin le plus court dans un labyrinthe en utilisant une carte prédéfinie, l’algorithme de planification trouvera toujours le même chemin optimal.
Logique formelle et inférence
Les systèmes basés sur la logique formelle, comme les systèmes de raisonnement automatique ou de vérification de théorèmes, suivent un raisonnement déterministe. La logique formelle repose sur des règles de déduction qui ne laissent aucune place à l’incertitude ou à l’ambiguïté. Si un ensemble de prémisses est fourni, les conclusions dérivées seront toujours les mêmes.
Exemple :Si l’on utilise un raisonnement logique basé sur des règles comme « Tous les hommes sont mortels » et « Socrate est un homme », la conclusion « Socrate est mortel » sera toujours tirée, car le raisonnement suit des règles fixes et déterministes.
Logique déterministe et IA moderne : Limites
Bien que les approches déterministes soient solides et largement utilisées dans certains domaines de l’IA, elles présentent certaines limites importantes, notamment dans des environnements plus dynamiques, où les informations peuvent être incertaines, incomplètes ou en constante évolution.
Incapacité à gérer l’incertitude
Les systèmes déterministes ont du mal à traiter l’incertitude ou des situations où toutes les informations nécessaires ne sont pas disponibles. Dans le monde réel, il est rare que toutes les données soient parfaitement définies et certaines. Les systèmes basés sur des règles déterministes peuvent donc être trop rigides ou échouer face à des environnements changeants.
- Exemple : Dans un scénario médical, un système expert pourrait échouer si les symptômes d’un patient ne correspondent pas exactement aux règles prédéfinies ou s’il existe des symptômes ambigus.
L’incapacité à apprendre ou à s’adapter
Les systèmes déterministes ne peuvent généralement pas apprendre de nouvelles informations ou s’adapter à des situations nouvelles ou inconnues. Une fois les règles définies, le système fonctionne selon ces règles et ne peut pas évoluer sans intervention humaine. Cela contraste avec les systèmes basés sur l’apprentissage automatique, qui peuvent s’améliorer en continu avec de nouvelles données.
4. Approches non déterministes dans l’IA
Pour surmonter les limites des approches déterministes, de nombreuses techniques d’IA modernes utilisent des approches non déterministes ou probabilistes. Ces approches permettent de traiter l’incertitude et l’incomplétude des données, ce qui les rend plus flexibles et efficaces dans des environnements complexes et réels.
Apprentissage automatique
L’apprentissage automatique (machine learning) repose souvent sur des algorithmes non déterministes, comme les réseaux neuronaux ou les forêts d’arbres décisionnels. Ces systèmes ne suivent pas de règles fixes, mais apprennent à partir de grandes quantités de données et adaptent leur comportement en fonction des nouvelles informations. Ils ne garantissent pas des résultats identiques à chaque fois, car l’apprentissage peut introduire des variations.
Exemple : Un modèle d’apprentissage supervisé, entraîné pour classer des images, peut ne pas toujours donner la même prédiction pour des données proches ou légèrement différentes, en fonction des paramètres appris.
Logique floue
La logique floue (fuzzy logic) est une approche non déterministe qui permet de traiter des situations où les informations sont incertaines ou imprécises. Contrairement à la logique déterministe classique, où les déclarations sont soit vraies, soit fausses, la logique floue permet des vérités partielles (par exemple, une déclaration peut être « partiellement vraie » à 70 %).
Exemple : Un thermostat basé sur la logique floue peut ajuster la température en fonction de la chaleur ambiante sans décider de manière rigide si la pièce est « chaude » ou « froide ». Il pourrait dire qu’elle est « modérément chaude » et ajuster la température en conséquence.
Réseaux bayésiens
Les réseaux bayésiens utilisent des probabilités pour modéliser l’incertitude et prendre des décisions en fonction de la probabilité de différents événements. Contrairement aux systèmes déterministes, un réseau bayésien peut mettre à jour ses conclusions au fur et à mesure que de nouvelles données sont reçues, modifiant ainsi la probabilité des résultats possibles.
Exemple : Un réseau bayésien utilisé dans la médecine pourrait calculer la probabilité qu’un patient ait une certaine maladie en fonction de plusieurs symptômes, et cette probabilité pourrait évoluer à mesure que de nouvelles informations sont disponibles.
Conclusion : L’équilibre entre le déterminisme et le non-déterminisme en IA
Les systèmes déterministes restent très utiles dans des environnements contrôlés où les règles sont clairement définies, comme dans les systèmes experts, les moteurs d’inférence logique, ou la planification de chemins. Cependant, ils sont souvent limités lorsqu’il s’agit de traiter des situations dynamiques ou incertaines.
Les systèmes d’IA modernes tendent à combiner des approches déterministes et non déterministes pour obtenir le meilleur des deux mondes : des décisions prévisibles et fiables lorsque les règles sont claires, et une flexibilité dans les environnements complexes grâce à des algorithmes probabilistes et des méthodes d’apprentissage automatique.
Conclusion : L’Approche Empirique et son Importance en IA
L’approche empirique est devenue centrale dans le développement de l’intelligence artificielle, en particulier grâce aux avancées de l’apprentissage automatique. Elle permet aux systèmes d’IA d’apprendre à partir de grandes quantités de données, de s’adapter à des environnements changeants et de résoudre des problèmes complexes sans avoir besoin de règles explicites. Cependant, cette approche n’est pas sans défis, notamment en termes de qualité des données et d’interopérabilité des modèles. En pratique, de nombreuses solutions d’IA utilisent des approches hybrides, combinant les forces de l’empirisme et du déterminisme pour créer des systèmes plus robustes et performants.
Comparaison avec les approches
Contrairement aux approches déterministes, où les règles sont définies de manière fixe et le système donne toujours le même résultat pour les mêmes entrées, l’approche empirique permet aux modèles d’apprendre des données et de s’adapter aux variations. Voici les différences principales :
- Approche déterministe : Elle repose sur des règles logiques strictes. Les résultats sont prédéterminés et ne changent pas, quelles que soient les variations dans les données si les règles sont identiques.
- Exemple : Dans un système de logique symbolique ou un système expert, les règles sont fixées. Si les règles disent que « Si X et Y, alors Z », ce résultat sera toujours le même pour X et Y.
- Approche empirique : Elle repose sur les données et les expériences passées. Les modèles ajustent leur comportement en fonction des exemples observés, et le résultat peut varier en fonction de nouveaux exemples observés.
- Exemple : Un modèle d’apprentissage automatique ajustera ses prédictions en fonction de nouvelles données, même si celles-ci ne correspondent pas aux modèles précédemment appris.
Approches hybrides : Empirisme et déterminisme
Pour bénéficier à la fois des avantages de l’approche déterministe et de l’approche empirique, certaines techniques d’IA modernes combinent ces deux approches dans des systèmes hybrides. Cela permet d’utiliser des règles explicites dans des situations bien définies tout en tirant parti de l’apprentissage à partir des données lorsque les règles ne suffisent pas.
Exemple : Les systèmes de diagnostic médical peuvent combiner des règles logiques explicites (basées sur des connaissances médicales solides) avec des modèles d’apprentissage automatique pour ajuster les recommandations en fonction des nouvelles données des patients.
Conclusion
L’approche empirique de l’IA offre des avantages considérables en permettant aux algorithmes de s’adapter continuellement en fonction des données. Elle a permis des avancées majeures dans des domaines comme la reconnaissance d’images, la traduction automatique, ou encore la prédiction. En capitalisant sur des volumes massifs de données et une optimisation itérative, cette approche est devenue une pierre angulaire du développement de systèmes d’intelligence artificielle robustes et efficaces.
