Qu'est-ce que le raisonnement basé sur un modèle?
Le raisonnement basé sur un modèle consiste à utiliser un modèle de travail et à accompagner des observations du monde réel pour tirer des conclusions. Il joue un rôle important dans les systèmes logiques artificiels ainsi que dans le raisonnement scientifique. La création du modèle représente l’aspect fastidieux de cette approche, car il est nécessaire de rendre le modèle aussi profond, complexe et détaillé que possible pour obtenir les meilleurs résultats. Une fois qu'un modèle de travail a été établi, il peut également nécessiter des mises à jour périodiques.
Dans un exemple de raisonnement basé sur un modèle, une entreprise pourrait développer un modèle neurologique de travail du corps humain. Le modèle devrait normalement inclure des informations sur le réseau de connexions existant dans les systèmes nerveux central et périphérique. Des données sur les symptômes de problèmes neurologiques pourraient être intégrées au système, en utilisant des observations pour créer une matrice d'informations connues. Un utilisateur pourrait potentiellement interagir avec le modèle en saisissant les symptômes du patient, tels qu'un trouble de l'élocution et une dilatation inégale des pupilles, ce qui renverrait un diagnostic potentiel, tel qu'un accident vasculaire cérébral.
De tels systèmes peuvent avoir un large éventail d'applications dans les sciences. Les systèmes artificiels peuvent permettre aux chercheurs d'explorer et de tester des hypothèses. Le raisonnement basé sur un modèle peut également être le pilier d'un système de surveillance qui envoie des alertes en fonction d'entrées. La modélisation du climat, par exemple, permet aux ordinateurs de prendre des informations sur les conditions météorologiques actuelles et de les analyser selon un modèle afin de fournir des informations sur les tempêtes tropicales en herbe et autres événements météorologiques préoccupants. L'automatisation de certaines tâches peut permettre aux chercheurs de se concentrer sur d'autres sujets nécessitant un raisonnement plus complexe.
Le même concept peut également être à la base de certaines formes de pensée scientifique. Les chercheurs entretiennent des modèles de travail sur des concepts scientifiques, tels que le fonctionnement des plaques tectoniques, et effectuent des observations pour renforcer le modèle et élaborer un recueil d'informations complémentaires. Cela leur permet de tirer des conclusions sur les événements scientifiques en se basant sur ce qu’ils savent du modèle et des observations qu’ils ont faites. Si, par exemple, les chercheurs surveillent un volcan, le raisonnement basé sur un modèle peut leur permettre d'émettre un avertissement d'évacuation si le comportement du volcan est compatible avec une éruption imminente.
Développer des modèles peut prendre du temps, de la patience et des contributions de plusieurs sources. Plus le nombre de points de données est élevé, plus le raisonnement basé sur un modèle est précis et détaillé. Cela peut aider les modélisateurs à éviter des erreurs potentiellement coûteuses, comme échouer à anticiper un problème qui aurait été apparent avec plus de données. Lorsque les observations arrivent, elles peuvent être ajoutées au corpus de connaissances, ce qui peut entraîner des modifications du modèle. Par exemple, une observation pourrait prouver qu'une règle basée sur le modèle est en réalité incorrecte ou ne prend pas en compte une variable particulière.