Inférence Causale
Une méthode en intelligence artificielle et en statistiques utilisée pour déterminer les relations de cause à effet, aidant à comprendre l'impact des interventions ou des modifications des variables.
Va au-delà de la corrélation en utilisant des techniques (p. ex., essais randomisés, variables instrumentales, scores de propension) pour isoler l’effet d’un facteur unique. En IA, les modèles causaux aident à prédire ce qui se produira si vous modifiez une politique ou une fonctionnalité, permettant aux décideurs d’agir sur la base d’analyses contrefactuelles fiables (« what-if ») plutôt que de simples associations.
Une équipe de recherche médicale utilise l’inférence causale sur les données des patients pour établir qu’une réduction de 10 % du dosage d’un médicament spécifique entraîne une baisse de 5 % des taux d’effets secondaires — orientant ainsi des recommandations de prescription plus sûres.
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