Concept

Inférence

L'inférence, c'est l'étape où un système d'IA applique des règles ou un modèle déjà entraîné pour tirer de nouvelles conclusions.

D'où ça vient

La notion vient des systèmes experts, où un moteur d'inférence appliquait des règles logiques à une base de connaissances pour en déduire de nouveaux faits. En 1965, les chercheurs ont constaté que les outils de preuve très puissants pouvaient tourner sans fin, alors ils se sont tournés vers des règles simples de type SI-ALORS. Le terme a ensuite été élargi pour désigner aussi le moment où un réseau de neurones entraîné produit des prédictions ou des décisions.

C'est quoi, concrètement

Un moteur d'inférence suit un cycle en trois temps: il repère les règles qui s'appliquent, choisit l'ordre de les exécuter, puis les exécute. Les nouveaux faits obtenus peuvent déclencher d'autres règles, et le cycle recommence jusqu'à ce qu'aucune règle ne s'applique. Dans les outils d'IA d'aujourd'hui, l'inférence désigne aussi l'étape où un modèle entraîné reçoit une donnée (une image, un texte) et produit une réponse. C'est ce qui se passe chaque fois que tu utilises un outil d'IA déjà en place.

Exemples

OPS5 : L'un des premiers moteurs à chaînage avant les plus populaires, qui utilisait l'algorithme Rete pour exécuter les règles plus efficacement.
Prolog : Un langage de programmation logique surtout axé sur le chaînage arrière, offert aussi en versions commerciales.
ClipsRules : Une implémentation à code source ouvert de moteur d'inférence.
EMYCIN : Un moteur d'inférence tiré du système expert médical MYCIN et mis à la disposition d'autres chercheurs pour bâtir leurs propres systèmes experts.
Inférence de réseaux de neurones : L'usage d'un modèle entraîné pour la reconnaissance d'images, le traitement du langage naturel ou les véhicules autonomes.

Ce que ça permet

Elle permet de tirer de nouvelles conclusions à partir de faits déjà connus.
Les règles SI-ALORS sont claires et s'exécutent efficacement avec les ressources d'un ordinateur.
Comme les connaissances sont écrites sous forme de règles, le système peut expliquer pourquoi il pose une question ou arrive à un résultat.
Le chaînage arrière permet de partir d'un objectif et de demander à l'utilisateur seulement ce qui manque.
Avec les réseaux de neurones, elle sert à plusieurs usages, comme la reconnaissance d'images et le traitement du langage.

Pièges à éviter

Des règles trop puissantes ou mal écrites peuvent faire tourner un système sans fin.
Un système à règles ne vaut que ce que contient sa base de connaissances.
Au début, les explications des systèmes experts ressemblaient beaucoup à de l'information de débogage, donc pas toujours simples à lire.
L'inférence avec des réseaux de neurones demande souvent de traiter beaucoup de données, parfois en temps réel.
Les premiers systèmes en Lisp étaient plus lents et moins robustes que ceux écrits dans des langages compilés.

Pour ta PME

Dans ta PME, tu fais de l'inférence chaque fois que tu utilises un outil d'IA qui analyse un texte, une image ou des données, ou un outil à règles qui automatise une décision simple. Avant d'y mettre des renseignements de clients ou d'employés, vérifie où vont les données et si ça respecte la Loi 25. Pour toute décision qui compte, garde une personne qui valide le résultat.

Sources : Wikipédia · mis à jour le 2026-11-06

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