Inférence bayésienne

Définition

L'inférence bayésienne (ou raisonnement bayésien) est une méthode par laquelle on calcule les probabilités de diverses causes hypothétiques à partir de l'observation des événements connus. Le raisonnement bayésien renforce ou diminue la confiance en une hypothèse à mesure que les preuves s’accumulent en faveur de l’hypothèse ou la contredisent. L'inférence bayésienne permet de combiner de l’information a priori avec des nouvelles information de la façon la plus optimale possible.

L'inférence bayésienne s'appuie principalement sur le fameux théorème de Bayes / Laplace qui indique comment mettre à jour nos croyances chaque fois que nous voyons de nouvelles preuves. L'approche bayésienne est une des branches principales de l'apprentissage automatique.

Compléments

Le raisonnement bayésien s'intéresse aux cas où une proposition pourrait être vraie ou fausse, non pas en raison de son rapport logique à des axiomes tenus pour assurément vrais, mais selon des observations où subsiste une incertitude. On attribue à toute proposition une valeur dans l'intervalle ouvert allant de 0 (faux à coup sûr) à 1 (vrai à coup sûr). Quand un événement possède plus de deux issues possibles, on considère une distribution de probabilité pour ces issues. Cette distribution est révisée à chaque nouvelle observation et s'affine de plus en plus.

L'inférence bayésienne produit une probabilité qui s'interprète comme le degré de confiance à accorder à une cause hypothétique. On l'utilise pour l'apprentissage en intelligence artificielle. Ainsi un diagnostic indique-t-il qu'une maladie plus qu'une autre est probablement à l'origine des symptômes d'un patient.

On peut dire que le raisonnement bayésien est au cœur de la démarche scientifique avec sa formulation d'hypothèses.

Voir bayésien.

Français

inférence bayésienne

raisonnement bayésien

Anglais

bayesian inference

bayesian reasoning

Source: Wikipedia IA