Le temps de la réconciliation ?

 

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L’IA symbolique (IAS) s’appuie sur la possibilité d’automatiser un processus de déduction à partir de règles logiques. Elle offre de nombreux atouts complémentaires à l’approche connexionniste qu’incarne aujourd’hui le Deep Learning (DL) auquel on assimile trop souvent l’IA. Parmi les atouts de l’IAS figure en particulier la possibilité de définir un processus d’induction par lequel on peut découvrir des règles susceptibles d’expliquer de manière concise la structure de certains jeux de données. Effectuer la synthèse de ces deux approches, qui incarnent chacune un processus cognitif différent, l’apprentissage par les exemples pour le DL et la déduction logique pour l’IAS, est un problème ouvert au cœur de l’IA. Cet article introduit le sujet en présentant deux tentatives récentes en ce sens. La première vise à incorporer des règles métiers interprétables à un réseau de neurones. La seconde tente de construire un mécanisme d’induction logique capable d’exploiter des données mal définies.

 

Auteur

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Pirmin Lemberger

Pirmin est directeur scientifique, physicien théoricien de formation (EPFL), il anime la communauté IA de onepoint x weave.
Ses tribunes paraissent dans IT for Business, le JDN et le site groupeonepoint.com
Il est l’auteur principal du livre Big Data et Machine Learning paru chez Dunod en 2016.

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