En logique, la déduction est une inférence menant d'une affirmation générale à une conclusion particulière. La déduction est une opération par laquelle on établit au moyen de prémisses une conclusion qui en est la conséquence nécessaire, en vertu de règles d'inférence logiques. Ces règles sont notamment l'objet des Premiers Analytiques d'Aristote. On l'oppose généralement à l'induction, qui consiste au contraire à extraire d'un nombre fini de propositions données par l'observation, une conclusion ou un petit nombre de conclusions plus générales. Le syllogisme suivant est correct : Tous les hommes sont mortels. Or tous les Athéniens sont des hommes. Donc tous les Athéniens sont mortels. Le syllogisme suivant est incorrect : Tous les criminels sont contre le gouvernement. Or tous les membres de l'opposition sont contre le gouvernement. Donc tous les membres de l'opposition sont des criminels. Ce dernier raisonnement est incorrect, car les hypothèses ne parviennent pas à relier l'appartenance au parti de l'opposition et le fait d'être un criminel. Il s'agit d'une sorte de sophisme amené par un argument fallacieux : il confond « certains contre le gouvernement » (les membres de l'opposition, les criminels), et conclut sur une égalité entre tous ces individus particuliers sous prétexte qu'ils appartiennent à la même catégorie. Seulement, s'il est possible d'être à la fois membre de l'opposition et criminel, on ne peut en déduire que l'un implique nécessairement l'autre ; c'est ce que l'on appelle le sophisme du milieu non distribué (fallacy of the undistributed middle). Dans ce genre de cas, les deux prémisses peuvent être vraies sans que la conclusion soit correcte, car la forme logique est incorrecte. D’autres théories logiques définissent le raisonnement déductif comme une inférence dont la conclusion est aussi certaine que les prémisses, tandis que dans un raisonnement inductif la conclusion peut être moins certaine que les prémisses. Dans les deux approches, la conclusion d'une inférence déductive découle des prémisses ; celles-ci ne peuvent être vraies si la conclusion est fausse.

À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Cours associés (22)
CS-330: Artificial intelligence
Introduction aux techniques de l'Intelligence Artificielle, complémentée par des exercices de programmation qui montrent les algorithmes et des exemples de leur application à des problèmes pratiques.
CS-101: Advanced information, computation, communication I
Discrete mathematics is a discipline with applications to almost all areas of study. It provides a set of indispensable tools to computer science in particular. This course reviews (familiar) topics a
MATH-232: Probability and statistics
A basic course in probability and statistics
Afficher plus
Séances de cours associées (102)
Quantum Machine Learning : théorie et applications
Explore l'apprentissage automatique quantique, les représentations des molécules, la régression du noyau et l'interaction entre la physique et l'apprentissage automatique.
Raisonnement logique : Quiz d'analyse
Analyse un quiz sur le raisonnement logique, en discutant des réponses correctes et incorrectes.
Intégrales de courbes non fermées
Couvre le calcul des intégrales sur des courbes non fermées, en se concentrant sur les singularités essentielles et le calcul des résidus.
Afficher plus
Publications associées (109)

Infusing structured knowledge priors in neural models for sample-efficient symbolic reasoning

Mattia Atzeni

The ability to reason, plan and solve highly abstract problems is a hallmark of human intelligence. Recent advancements in artificial intelligence, propelled by deep neural networks, have revolutionized disciplines like computer vision and natural language ...
EPFL2024

Language Model Decoding as Likelihood–Utility Alignment

Boi Faltings, Robert West, Maxime Jean Julien Peyrard, Martin Josifoski, Valentin Hartmann, Debjit Paul, Jiheng Wei, Frano Rajic

A critical component of a successful language generation pipeline is the decoding algorithm. However, the general principles that should guide the choice of a decoding algorithm re- main unclear. Previous works only compare decoding algorithms in narrow sc ...
2023

REFINER: Reasoning Feedback on Intermediate Representations

Boi Faltings, Robert West, Maxime Jean Julien Peyrard, Antoine Bosselut, Beatriz Maria Borges Ribeiro, Debjit Paul, Mahammad Ismayilzada

Language models (LMs) have recently shown remarkable performance on reasoning tasks by explicitly generating intermediate inferences, e.g., chain-of-thought prompting. However, these intermediate inference steps may be in- appropriate deductions from the i ...
2023
Afficher plus
Concepts associés (33)
Généralisation
La généralisation est un processus cognitif qui consiste à abstraire un ensemble de concepts ou d'objets en négligeant les détails de sorte qu'ils puissent être considérés de façon comparable. Si la généralisation s'effectue de façon discrète, elle s'accompagne d'une transition à un niveau où la granularité des éléments de la structure considérée est plus grande. À l'inverse, la spécialisation permet de se focaliser davantage sur certains objets ayant des caractéristiques communes.
Modus tollens
En logique propositionnelle, le modus tollens (aussi nommé modus tollendo tollens, du Latin : « mode qui, en niant, nie ») est une forme d'argument valide et une règle d'inférence. Celui-ci est une application de la vérité générale selon laquelle, si une proposition est vraie, alors il en est de même pour sa proposition contraposée. Les premiers à décrire explicitement le modus tollens étaient les stoïciens. La règle d'inférence modus tollens est l'inférence selon laquelle « P implique Q » et la négation du conséquent Q entraînent la négation de l'antécédent P.
Logique
La logique — du grec , qui est un terme dérivé de signifiant à la fois « raison », « langage » et « raisonnement » — est, dans une première approche, l'étude de l'inférence, c'est-à-dire des règles formelles que doit respecter toute argumentation correcte. Le terme aurait été utilisé pour la première fois par Xénocrate. La logique antique se décompose d'abord en dialectique et rhétorique. Elle est depuis l'Antiquité l'une des grandes disciplines de la philosophie, avec l'éthique (philosophie morale) et la physique (science de la nature).
Afficher plus
MOOCs associés (5)
Neuronal Dynamics 2- Computational Neuroscience: Neuronal Dynamics of Cognition
This course explains the mathematical and computational models that are used in the field of theoretical neuroscience to analyze the collective dynamics of thousands of interacting neurons.
Neuronal Dynamics 2- Computational Neuroscience: Neuronal Dynamics of Cognition
This course explains the mathematical and computational models that are used in the field of theoretical neuroscience to analyze the collective dynamics of thousands of interacting neurons.
Parallel programming
With every smartphone and computer now boasting multiple processors, the use of functional ideas to facilitate parallel programming is becoming increasingly widespread. In this course, you'll learn th
Afficher plus

Graph Chatbot

Chattez avec Graph Search

Posez n’importe quelle question sur les cours, conférences, exercices, recherches, actualités, etc. de l’EPFL ou essayez les exemples de questions ci-dessous.

AVERTISSEMENT : Le chatbot Graph n'est pas programmé pour fournir des réponses explicites ou catégoriques à vos questions. Il transforme plutôt vos questions en demandes API qui sont distribuées aux différents services informatiques officiellement administrés par l'EPFL. Son but est uniquement de collecter et de recommander des références pertinentes à des contenus que vous pouvez explorer pour vous aider à répondre à vos questions.