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== Définition ==
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L'intelligence artificielle causale est une technique d''''[[intelligence artificielle]]''' qui construit des modèles de causalité et assiste les décisions humaines en identifiant la cause et l'effet. Elle permet à l''''[[apprentissage automatique]]''' de décrire les raisons cognitives des résultats prédits basées sur une interprétation semblable à celle de l'homme et elle assure l'inférence en utilisant la causalité, sur des données existantes, et pas seulement la corrélation.
L'intelligence artificielle causale est une technique d''''[[intelligence artificielle]]''' qui construit des modèles de causalité et assiste les décisions humaines en identifiant la cause et l'effet.  
 
L'intelligence artificielle causale permet aux systèmes d'[[intelligence artificielle]] de décrire les raisons cognitives des résultats prédits basées sur une interprétation semblable à celle de l'homme. Elle assure ainsi l'inférence en utilisant la causalité, sur des données existantes, et pas seulement la corrélation.
 
Voir [[apprentissage automatique causal]]


== Français ==
== Français ==

Dernière version du 20 novembre 2024 à 02:35

Définition

L'intelligence artificielle causale est une technique d'intelligence artificielle qui construit des modèles de causalité et assiste les décisions humaines en identifiant la cause et l'effet.

L'intelligence artificielle causale permet aux systèmes d'intelligence artificielle de décrire les raisons cognitives des résultats prédits basées sur une interprétation semblable à celle de l'homme. Elle assure ainsi l'inférence en utilisant la causalité, sur des données existantes, et pas seulement la corrélation.

Voir apprentissage automatique causal

Français

intelligence artificielle causale

IA causale

Anglais

causal artificial intelligence

causal AI

Causal artificial intelligence is a technique in artificial intelligence that builds causal models and helps human decisions by identifying the cause and effect. It lets machine learning describe the cognitive reasons for predicted output based on human-like interpretation and ensures inference using causality on existing data instead of correlation only.

Sources

Source : Wikipédia

Source : ResearchGate

Contributeurs: Arianne , Claude Coulombe, wiki