Inférence causale
Une méthode d'IA et de statistiques utilisée pour déterminer les relations de cause à effet, aidant à comprendre l'impact des interventions ou des changements de variables.
Définition
Va au-delà de la corrélation en utilisant des techniques (par exemple, essais randomisés, variables instrumentales, scores de propension) pour isoler l'effet d'un seul facteur. Dans le domaine de l'IA, les modèles causaux aident à prévoir ce qui se passera si vous modifiez une politique ou une caractéristique, permettant aux décideurs d'agir sur la base d'informations fiables « hypothétiques » plutôt que de simples associations.
Exemple concret
Une équipe de recherche médicale utilise l'inférence causale à partir des données des patients pour déterminer que la réduction de 10 % de la posologie d'un médicament spécifique entraîne une baisse de 5 % des taux d'effets secondaires, ce qui permet de définir des directives de prescription plus sûres.
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