Propagation de l'information dans les réseaux bayésiens: la méthode des messages paramétrés

ABSTRACT

The basic notions concerning bayesian networks (modeling uncertainty with probability, local computation within a tree graphical representation) are presented and the problems of dealing with directed acyclic graphs are explained. The analysis of the various existing methods providing a means of treatment of such networks is then given. We finally introduce the ≪ parametred ≫ messages method and discuss the assets of this new method.

RÉSUMÉ

Les notions de base relatives aux réseaux bayésiens (modélisation de l'incertain par des probabilités, calculs effectués localement au sein d'une représentation graphique arborescente) sont présentées et les problèmes posés par la gestion des graphes sans circuit sont expliqués. L'analyse des différentes méthodes capables de traiter ce type de réseau précède la présentation de la méthode des messages paramétrés et la discussion des avantages de cette nouvelle méthode.

KEY WORDS:

• artificial intelligence
• bayesian network
• causal probabilistic network
• conditioning
• method of parametred messages
• reasoning under uncertainty

MOTS-CLÉS:

• conditionnement
• graphe causal probabiliste
• intelligence artificielle
• méthode des messages paramétrés
• raisonnement dans l'incertain
• réseau bayésien