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La logique floue

mardi 15 mars 1994

Nous vivons dans un monde d’une complexité et d’une variété merveilleuses, un monde dans lequel aucun événement ne se reproduit exactement. Mais, bien que les phénomènes ne soient jamais identiques, ils ne sont pas complètement différents. La continuité, la similarité et la prévisibilité nous incitent souvent à inférer des expériences passées les événements futurs. Considérons le problème de la catégorisation : qu’est-ce qui nous permet de reconnaître un objet que nous n’avons jamais vu et de dire qu’il s’agit d’une chaise par exemple ? Une première approche de la catégorisation pourrait consister à établir une liste de propriétés pour le concept de « chaise » et à vérifier ensuite si l’objet examiné possède ces propriétés. Mais on découvre rapidement que cette approche est impraticable : les chaises peuvent avoir des formes très différentes ; elles peuvent être en bois, en plastique, en métal ; elles peuvent avoir un nombre quelconque de pieds, etc. Il est pratiquement impossible d’établir une liste de propriétés qui permettrait d’exclure tout objet qui n’est pas une chaise et d’inclure toutes les chaises. Une autre approche consiste à élaborer un modèle prototypique du concept retenu. Au lieu de former une liste de propriétés définissant le concept, on peut mémoriser quelques « bons » modèles de la catégorie. Il faut ensuite mesurer la « distance » entre l’objet et le modèle et situer l’objet par rapport au modèle. La théorie des ensembles flous et les réseaux neuronaux utilisent cette deuxième approche de la catégorisation.

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