Pour que l’intelligence artificielle (IA) détermine si le raisonnement est juste et si la réponse est correcte, plusieurs facteurs doivent être pris en compte en fonction de l’approche utilisée. Différentes approches ont des mécanismes variés pour valider la justesse du raisonnement et des réponses. Examinons comment cela fonctionne pour chaque approche principale.
1. Approche symbolique (ou logique)
Comment elle fonctionne :
Dans une approche symbolique, le raisonnement est basé sur des règles logiques prédéfinies. Le système suit un ensemble de règles explicites pour arriver à une conclusion. Pour vérifier si le raisonnement est juste, le système doit s’assurer que toutes les étapes du raisonnement obéissent aux règles formelles de la logique (par exemple, la logique des prédicats ou des syllogismes).
Validation du raisonnement :
- Vérification de la cohérence : Le système vérifie si le raisonnement est cohérent avec les règles et les faits dans la base de connaissances. Un raisonnement logique erroné peut être détecté si une règle est mal appliquée ou si une conclusion contradictoire est atteinte.
- Inférence correcte : L’IA compare les inférences générées à partir des prémisses aux règles logiques disponibles pour s’assurer qu’elles sont valides.
Validation de la réponse :
- Comparaison avec les faits : Si le raisonnement aboutit à une conclusion spécifique, le système peut la valider en la comparant avec les faits connus dans sa base de connaissances.
- Vérification par l’utilisateur : Dans certains systèmes experts, la validation ultime est effectuée en demandant à un expert humain de vérifier si la réponse est correcte par rapport à la réalité.
Exemple :
- Un système médical expert peut conclure qu’un patient a la grippe sur la base de symptômes comme la fièvre et la toux. Pour valider cette conclusion, il vérifie que ces symptômes sont bien associés à la grippe dans sa base de règles.
2. Approche connexionniste (réseaux neuronaux)
Comment elle fonctionne :
Dans une approche connexionniste, comme les réseaux neuronaux, le raisonnement n’est pas explicite. Le modèle « apprend » à partir de données et crée des connexions entre des entrées et des sorties en ajustant les poids des connexions internes des neurones. Le raisonnement n’est pas formellement vérifié comme dans l’approche symbolique, mais l’IA doit tout de même évaluer si le modèle généralise correctement les données d’entraînement aux nouveaux cas.
Validation du raisonnement :
- Évaluation des performances sur les données d’entraînement : Pendant l’entraînement, le modèle apprend en ajustant ses poids pour minimiser une fonction de perte qui mesure l’écart entre les prédictions et les vraies valeurs.
- Tests sur des données de validation : Le modèle est ensuite testé sur des données de validation (différentes des données d’entraînement) pour évaluer s’il est capable de généraliser correctement.
- Courbe d’apprentissage : Si le modèle apprend correctement, sa performance doit s’améliorer progressivement sur les données d’entraînement et de validation.
Validation de la réponse :
- Taux de précision : La justesse de la réponse est déterminée en calculant le taux de précision sur les données de validation ou de test. Une réponse correcte est une prédiction qui correspond à la réponse correcte dans les données test.
- Fonction de coût : La fonction de perte (ou fonction de coût) permet de quantifier l’écart entre la réponse fournie par le modèle et la réponse attendue. Si cet écart est faible, on considère que la réponse est proche de la vérité.
Exemple :
- Un réseau neuronal entraîné à reconnaître des images de chats. Pendant l’entraînement, le modèle ajuste ses paramètres en fonction des erreurs observées dans ses prédictions. Il évalue ensuite la justesse de ses prédictions sur de nouvelles images pour déterminer si les réponses sont correctes.
3. Approche bayésienne (raisonnement probabiliste)
Comment elle fonctionne :
Dans une approche bayésienne, le raisonnement est basé sur des probabilités et des mises à jour de croyances en fonction de nouvelles informations. Le système détermine la probabilité qu’une hypothèse soit vraie en fonction de données et ajuste cette probabilité à mesure que de nouvelles informations arrivent.
Validation du raisonnement :
- Théorème de Bayes : Le système applique le théorème de Bayes pour mettre à jour la probabilité d’une hypothèse (ou d’un raisonnement) en fonction des nouvelles données.
- Calcul des distributions : L’IA vérifie si les mises à jour probabilistes sont cohérentes avec les données disponibles, ce qui permet de déterminer si le raisonnement (basé sur des probabilités) est juste.
Validation de la réponse :
- Vérification de la probabilité : La réponse est considérée comme correcte si la probabilité calculée dépasse un certain seuil. Par exemple, si un diagnostic médical basé sur un réseau bayésien donne une probabilité de 90 % pour une certaine maladie, le système peut considérer cette hypothèse comme correcte.
- Prise en compte des erreurs : En plus de donner une réponse, l’approche bayésienne prend en compte la possibilité d’erreurs en fournissant une distribution de probabilité associée à chaque hypothèse.
Exemple :
- Un système bayésien utilisé pour le diagnostic d’une maladie peut calculer la probabilité qu’un patient ait une maladie donnée en fonction des symptômes et des résultats de tests. La probabilité est ensuite mise à jour avec de nouvelles informations pour ajuster le diagnostic.
4. Approche évolutionniste (algorithmes évolutionnaires)
Comment elle fonctionne :
Dans une approche évolutionniste, le système utilise des algorithmes génétiques ou d’autres techniques évolutionnaires pour explorer un espace de solutions et optimiser une réponse. Les solutions sont évaluées en fonction de leur fitness par rapport à un critère donné, et les meilleures solutions sont sélectionnées pour la génération suivante.
Validation du raisonnement :
- Critère de fitness : L’IA valide le raisonnement en évaluant les solutions générées à l’aide d’une fonction de fitness. Plus la solution est proche de l’objectif, plus elle est jugée correcte.
- Sélection : Le système ne garde que les solutions les plus performantes à chaque génération, validant ainsi le processus d’évolution des solutions.
Validation de la réponse :
- Performance sur le critère d’optimisation : La réponse est validée en fonction de la performance de la solution par rapport au problème à résoudre. Par exemple, une conception d’aile d’avion sera validée si elle minimise la traînée tout en maximisant la portance.
- Comparaison des générations : Le système compare les performances des différentes générations de solutions pour vérifier que l’algorithme converge vers une solution optimale.
Exemple :
- Un algorithme évolutionnaire qui optimise la conception d’un moteur jettera les bases de plusieurs générations de solutions en fonction de critères de performance. La solution finale est validée en vérifiant si elle satisfait ou surpasse les critères attendus.
5. Approche par raisonnement basé sur les cas (RBC)
Comment elle fonctionne :
Dans une approche par raisonnement basé sur les cas, l’IA compare un nouveau problème à des cas similaires déjà résolus dans sa base de données. Le système adapte ensuite la solution passée au nouveau problème.
Validation du raisonnement :
- Correspondance des cas : L’IA vérifie si le raisonnement est valide en cherchant un cas similaire dans la base de données de cas et en s’assurant que les caractéristiques clés correspondent.
- Adaptation des cas : Si les cas sont similaires mais pas identiques, le système évalue si les adaptations faites sont logiquement valides.
Validation de la réponse :
- Succès de la solution adaptée : La réponse est considérée comme correcte si la solution adaptée au nouveau cas fonctionne bien en pratique. Dans certains systèmes, la validation est faite par des experts humains qui testent les solutions.
Exemple :
- Un système de gestion de projet utilisant des cas passés peut trouver un projet similaire au vôtre et suggérer un calendrier et une stratégie. La réponse est validée en comparant les résultats obtenus dans le projet actuel avec ceux des projets passés.
Conclusion
Les différentes approches en IA ont des mécanismes spécifiques pour valider à la fois le raisonnement et la justesse de la réponse. Les approches logiques et symboliques valident le raisonnement en vérifiant la cohérence avec les règles formelles, tandis que les approches empiriques comme les réseaux neuronaux s’appuient sur la performance statistique et l’évaluation des données. Les systèmes probabilistes comme les réseaux bayésiens utilisent des probabilités pour estimer la justesse des réponses, tandis que les algorithmes évolutionnaires optimisent des solutions par itération. Enfin, les systèmes basés sur des cas valident la justesse en adaptant des solutions passées à des problèmes nouveaux.
