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Chapitre 3

partir de ces nouvelles connaissances qu'un nouveau cas est couvert par cette définition abstraite.

Les généralisations "de haut niveau" extraites à partir des cas sont utiles pour comparer des concepts différents, les valider les uns par rapport aux autres (notamment par rapport à ceux élaborés de manière classique), mais aussi pour identifier rapidement une nouvelle observation. Ce raisonnement nécessite donc une classification préalable.

Une autre forme de raisonnement logique, introduite par Peirce (1965), est l'abduction.Elle est l'opération qui consiste à choisir une hypothèse explicative obtenue en faisant la trace arrière des règles du domaine, compte tenu des conclusions supposées vraies. Par exemple, soit la règle suivante (modus ponens) qui permet de déduire que si l'on observe du feu, alors on a de la fumée :

R : "x [!] {lieux}, feu(x) => fumée(x)

Dire qu'il n'y a pas de fumée sans feu, c'est faire de l'abduction : on fait l'hypothèse qu'il y a un feu du fait que l'on observe de la fumée et que l'on connait R. La déduction est le raisonnement inverse exprimé par la règle R. Pour l'induction, on doit observer qu'à chaque fois qu'il y a un feu quelque part, on observe aussi de la fumée à ces endroits, et on construit donc la règle générale R.

Une autre forme de raisonnement fait aujourd'hui l'objet de recherches actives : elle repose sur les exemples eux-mêmes sans chercher à les généraliser. L'idée consiste à interpréter une nouvelle observation à l'aide d'un cas similaire extrait du système et choisi comme guide [Bareiss, 1990]. C'est le principe du raisonnement par cas.

Raisonner consiste à comparerla proximité des cas avec la nouvelle observation par une mesure de distance. Il ne nécessite donc qu'un classement des individus au préalable (individus pré-classés par un nom de classe). Pour résumer, nous donnons la figure 3.8 suivante :

Fig. 3.8 : Les modes principaux de raisonnement en apprentissage automatique