Réseau bayésien
En informatique et en statistique, un réseau bayésien est un modèle graphique probabiliste représentant un ensemble de variables aléatoires sous la forme d'un graphe orienté acyclique. Intuitivement, un réseau bayésien est à la fois : un modèle de représentation des connaissances ; une « machine à calculer » des probabilités conditionnelles une base pour des systèmes d'aide à la décision Pour un domaine donné (par exemple médical), on décrit les relations causales entre variables d'intérêt par un graphe. Dans ce graphe, les relations de cause à effet entre les variables ne sont pas déterministes, mais probabilisées. Ainsi, l'observation d'une cause ou de plusieurs causes n'entraîne pas systématiquement l'effet ou les effets qui en dépendent, mais modifie seulement la probabilité de les observer. L'intérêt particulier des réseaux bayésiens est de tenir compte simultanément de connaissances a priori d'experts (dans le graphe) et de l'expérience contenue dans les données. Les réseaux bayésiens sont surtout utilisés pour le diagnostic (médical et industriel), l'analyse de risques, la détection des spams et le data mining. Un opérateur travaillant sur une machine risque de se blesser s’il l’utilise mal. Ce risque dépend de l’expérience de l’opérateur et de la complexité de la machine. « Expérience » et « Complexité » sont deux facteurs déterminants de ce risque (fig. 1). Bien sûr, ces facteurs ne permettent pas de créer un modèle déterministe. Quand bien même l’opérateur serait expérimenté et la machine simple, un accident reste possible. D’autres facteurs peuvent jouer : l’opérateur peut être fatigué, dérangé, etc. La survenance du risque est toujours aléatoire, mais la probabilité de survenance dépend des facteurs identifiés. La figure 1 ci-dessous représente la structure de causalité de ce modèle (graphe). thumb|center|Fig. 1 : structure de causalité. La figure 2 représente la probabilisation de la dépendance : on voit que la probabilité d'accident augmente si l'utilisateur est peu expérimenté ou la machine complexe.
