Compréhension de l'inférence bayésienne en IA

Qu'est-ce que l'inférence bayésienne ?

L'inférence bayésienne est une méthode statistique utilisée pour mettre à jour les probabilités en fonction de nouvelles preuves. Les systèmes d'IA utilisent l'inférence bayésienne pour affiner leurs prédictions à mesure qu'ils collectent davantage de données.

Imaginez que vous prédisiez la météo. S'il fait généralement beau dans votre ville mais que vous voyez des nuages sombres se former, vous ajustez votre prévision et anticipez de la pluie. C'est ainsi que fonctionne l'inférence bayésienne : en partant d'une croyance initiale (a priori), en intégrant de nouvelles données, puis en mettant à jour cette croyance en conséquence.

où :

• $P(H|D)$ est la probabilité a posteriori, la probabilité mise à jour de l'hypothèse $H$ étant donné les données $D$ ;
• $P(D|H)$ est la vraisemblance, représentant dans quelle mesure l'hypothèse $H$ explique les données $D$ ;
• $P(H)$ est la probabilité a priori, la croyance initiale avant d'observer $D$ ;
• $P(D)$ est la vraisemblance marginale, servant de constante de normalisation.

Énoncé du problème : Un filtre anti-spam d’IA utilise la classification bayésienne.

• 20 % des courriels sont des spams (P(Spam) = 0.2) ;
• 80 % des courriels ne sont pas des spams (P(Pas Spam) = 0.8) ;
• 90 % des courriels indésirables contiennent le mot « urgent » (P(Urgent | Spam) = 0.9) ;
• 10 % des courriels normaux contiennent le mot « urgent » (P(Urgent | Pas Spam) = 0.1).

Question :
Si un courriel contient le mot « urgent », quelle est la probabilité qu’il s’agisse d’un spam (P(Spam | Urgent)) ?

Processus de Markov : Prédire l’avenir

Qu’est-ce qu’une chaîne de Markov ?

Une chaîne de Markov est un modèle mathématique dans lequel l’état suivant dépend uniquement de l’état actuel et non des états précédents. Elle est largement utilisée en IA pour modéliser des données séquentielles et des processus de prise de décision. Voici les formules clés utilisées dans les processus de Markov :

1. Formule de probabilité de transition
La probabilité qu’un système soit dans l’état $S_j$ au temps $t$ étant donné son état précédent $S_i$ au temps $t-1$ :

où $T_{ij}$ est la probabilité de transition de l’état $S_i$ à l’état $S_j$ ;

2. Mise à jour de la probabilité d’état
La distribution de probabilité sur les états au temps $t$ :

où :

• $P_t$ est la probabilité d’état au temps $t$.
• $P_{t-1}$ est la probabilité d’état au temps $t-1$.
• $T$ est la matrice de transition.

3. Probabilité à l'état stationnaire (Comportement à long terme)
Pour un processus de Markov fonctionnant sur une longue période, la probabilité à l'état stationnaire $P_s$ satisfait :

Cette équation se résout pour trouver la distribution d'équilibre où les probabilités ne changent pas au fil du temps.

Énoncé du problème : Dans une certaine ville, le temps alterne entre des journées ensoleillées et pluvieuses. La probabilité de transition entre ces états est donnée par la matrice de transition suivante :

Où :

• 0.7 est la probabilité qu'après une journée Ensoleillée, il fasse à nouveau Ensoleillé ;
• 0.3 est la probabilité qu'une journée Ensoleillée devienne Pluvieuse ;
• 0.6 est la probabilité qu'une journée Pluvieuse devienne Ensoleillée ;
• 0.4 est la probabilité qu'après une journée Pluvieuse, il fasse à nouveau Pluvieux.

Si le temps est ensoleillé aujourd'hui, quelle est la probabilité qu'il soit pluvieux dans deux jours ?

Processus de Décision de Markov (MDP) : Enseigner à l’IA à Prendre des Décisions

Les MDP étendent les chaînes de Markov en introduisant des actions et des récompenses, permettant à l’IA de prendre des décisions optimales au lieu de simplement prédire des états.

Exemple : Un robot dans un labyrinthe

Un robot naviguant dans un labyrinthe apprend quels chemins mènent à la sortie en considérant :

• Actions : se déplacer à gauche, à droite, en haut ou en bas ;
• Récompenses : atteindre l’objectif, heurter un mur ou rencontrer un obstacle ;
• Stratégie optimale : choisir les actions qui maximisent la récompense.

Les MDP sont largement utilisés dans l’IA de jeu, la robotique et les systèmes de recommandation pour optimiser la prise de décision.

Modèles de Markov Cachés (HMM) : Comprendre les Schémas Invisibles

Un HMM est un modèle de Markov où certains états sont cachés, et l’IA doit les déduire à partir de données observées.

Exemple : Reconnaissance Vocale

Lorsque vous parlez à Siri ou Alexa, l’IA ne voit pas directement les mots. Elle traite plutôt les ondes sonores et tente de déterminer la séquence de mots la plus probable.

Les HMM sont essentiels dans :

• Reconnaissance vocale et textuelle : l’IA déchiffre le langage parlé et l’écriture manuscrite ;
• Prédictions boursières : l’IA modélise des tendances cachées pour anticiper les fluctuations du marché ;
• Robotique et jeux vidéo : les agents contrôlés par l’IA déduisent des états cachés à partir d’événements observables.

Conclusion

L’inférence bayésienne fournit une méthode rigoureuse pour mettre à jour les croyances dans les modèles d’IA, tandis que les processus de Markov offrent des outils puissants pour modéliser les dépendances séquentielles. Ces principes sous-tendent des applications clés de l’IA générative, notamment l’apprentissage par renforcement, les modèles graphiques probabilistes et la génération structurée de séquences.