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chapitre 7 Epistémologie et méthodes de la modélisation IA
Il serait idéal, si en science politique, on pouvait mettre sur pied un groupe de travail chargé de développer des langages communs pour tout type de modélisation et si nécessaire des passerelles entre ces langages. Les systèmes de représentation constituent la pierre angulaire des systèmes à bases de connaissances et l'expressivité d'un dispositif de modélisation en dépend fortement. Des langages standardisés nous permettraient de créer des bases de données communes (comme c'est déjà le cas en relations internationales) et d'échanger des "briques" de modélisation entre chercheurs.
Nous avons dit qu'il existe une différence importante entre l'IA du type "science cognitive" ou "pure" et l'IA pratique ou appliquée. La deuxième doit fournir des systèmes capables de résoudre de façon optimale une certaine classe de tâches. La première modélise certains processus cognitifs ou le phénomène de l'intelligence en soi. Le critère de succès dans ce cas est la question de savoir si le système est un bon modèle, voire une bonne théorie. La modélisation IA en sciences sociales se situe entre ces deux filières. Avec les IA plus fondamentales, on partage le souci d'une certaine homomorphie structurelle ou fonctionnelle du modèle (il doit décrire quelque chose). Toutefois, selon notre opinion, on n'opère pas au même niveau de description (les processus cognitifs détaillés) et on ne s'attache pas à la même fidélité structurelle du modèle. Avec l'IA pratique, on partage le souci d'une certaine "completeness", de l'inspectabilité, de la modularité et de la communicabilité du modèle au défaut d'une complexité plus adéquate mais ingérable.
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