Réseau Bayésien : définition et cas d'application

Un réseau bayésien est un modèle graphiste probabiliste, très courant dans le domaine de l'intelligence artificielle (IA) et du machine learning. Cette représentation des connaissances apporte une véritable aide à la décision, en déterminant en amont des hypothèses fiables.

Qu'est-ce qu'un réseau bayésien ?

Un réseau bayésien est un modèle graphique probabiliste simple, couramment utilisé en classification, ainsi qu'en informatique dans le domaine du machine learning et de l'IA.

Un réseau bayésien est un graphe de type acyclique, qui contient des nœuds correspondant à des variables aléatoires. Les nœuds contiennent ainsi le nom d'une variable, mais aussi une table de probabilités (ou des propositions associées à cette variable en fonction de valeurs proches). Les arcs reliant les nœuds entre eux peuvent être comparés à des liens interdépendants (souvent de causalité). Un réseau bayésien combine ainsi le système des graphes avec la théorie des probabilités.

Quel est le rôle de l'apprentissage bayésien ? (estimer la structure d'un réseau, ou estimer les tables de probabilités d'un réseau)

Le machine learning (apprentissage automatique) dans les réseaux bayésien a deux finalités : l'estimation de la structure d'un réseau, et l'estimation des les tables de probabilités d'un réseau.

Il est possible d'estimer la structure d'un réseau en utilisant des approches différentes. On peut utiliser des variables contraignantes, puis déterminer des liens de causalité entre elles. Un autre modèle consiste à fonctionner en termes de scores, associés aux réseaux utilisés, qui mesurent les liens de causalité ou d'indépendance entre les variables.

L'inférence bayésienne, c'est quoi ?

L'inférence bayésienne est le procédé permettant de calculer la probabilité d'une hypothèse. Celle-ci aide à la décision en représentant le degré de confiance à accorder à une cause hypothétique. L'inférence bayésienne découle du théorème de Bayes (un résultat de base en théories des probabilités).

L'inférence bayésienne repose sur des énoncés probabilistes, avec pour objectif de partir des causes et des conséquences pour obtenir une analyse des effets ayant conduit à ces causes. Il s'agit d'étudier différentes variables pour créer des liens de dépendance et formuler des hypothèses ou conclusions.

Pour résumer, l'inférence bayésienne en apprentissage automatique est un procédé permettant de déduire la possibilité qu'un événement intervienne ou non.

Qu'est-ce qu'un réseau bayésien dynamique ?

Un réseau bayésien dynamique est une extension d'un réseau bayésien classique. Il s'appuie sur les mêmes bases : il s'agit bien d'une modélisation de type acyclique, contenant différents nœuds.

Sa différence réside dans le fait de déterminer une séquence discrète entre les variables aléatoires. Plus spécifiquement, les réseaux bayésiens dynamiques sont des représentations des connaissances prenant en compte l'évolution des variables dans le temps. Les réseaux bayésiens dynamiques se révèlent plus complexes, et les hypothèses obtenues varient selon la temporalité.

Dictionnaire de l'intelligence artificielle