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chapitre 7 Epistémologie et
méthodes de la modélisation IA
7-1.3 Le connexionisme - complément ou alternative?
Le mot "connexionisme" se réfère à un ensemble de sous-disciplines ayant des techniques de modélisation et des sujets d'intérêts variés*1. Ils ont en commun la métaphore "neuronale":
"... un traitement fortement parallèle effectué par un réseau de nombreux "neurones formels" élémentaires connectés entre eux. Ces unités de traitement sont en grand nombre (souvent plus d'un millier par réseau) mais très simples, et la puissance de calcul est surtout due à leurs interactions au sein du réseau. Chaque unité fait la somme de ses entrées selon une fonction particulière (incluant souvant un seuil) qui détermine la réponse du neurone formel. La fonction de sortie est généralement non-linéaire et prend parfois en compte l'état passé de l'unité. Le calcul s'effectue par transmission des signaux de sortie à travers le réseau. De plus à chaque connexion entre unités est associé un poids qui module la transmission des signaux. L'ensemble des connexions avec leurs poids respectifs représente la connaissance à long terme d'un réseau, et on peut généralement modifier le poids à l'aide de diverses procédures d'apprentissage." (Memmi 90:55).
Les modèles connexionnistes n'offrent guère une alternative à la modélisation symbolique, plutôt un complément. Au plan fondamental, on peut leur adresser les mêmes critiques que celles émises à l'égard de l'encodisme car eux aussi encodent des connaissances préalables par le biais de l'architecture et de la paramétrisation des noeuds du réseau. En outre, ces systèmes:
La force de ses systèmes est sans doute leur bonne capacité à induire des invariants dans un jeu d'inputs ou encore des réflexes. A l'heure actuelle toutefois, il est dificile de savoir jusqu'où on peut pousser ce type de modélisation (cf. par ex. Bechtel: 93). Ainsi, il existe en IA aussi une tradition de systèmes hybrides déléguant par exemple la perception à une couche connexionniste et le raisonnement symbolique à une couche symbolique. L'art consiste à trouver une bonne passerelle entre ces architectures. Il est difficile d'associer une représentation symbolique à une information diffuse distribuée dans l'état d'activation d'un réseau connexionniste.
- doivent être entraînés par un jeu d'exemples bien choisis (un autre biais "encodiste");
- ils sont lents à apprendre quelque chose de vraiment nouveau;
- ils ont besoin d'un tuteur (ou encore des "fonctions" d'apprentissage préconstruites et adaptées à certains problèmes);
- ils plafonnent à un certain niveau de compétence. L'absence d'une logique combinatoire les empêche par exemple d'effectuer des tâches de résolutions de problèmes complexes (le fameux "planning" de l'IA).
THESE présentée par Daniel Schneider - 19 OCT 94
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