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Le raisonnement basé sur des cas (CBR) est une technique d’intelligence artificielle (IA) populaire utilisée pour résoudre de nouveaux problèmes sur la base d’expériences antérieures. Il s’agit d’un type d’apprentissage automatique qui repose sur le raisonnement analogique, le processus de recherche de similitudes entre des situations passées et des situations nouvelles. La CBR fonctionne en récupérant des cas similaires du passé et en les adaptant à la situation actuelle pour prendre une décision ou résoudre un problème. Cette technique est dérivée de l’approche de résolution de problèmes humains, où les gens s’appuient souvent sur l’expérience passée pour prendre des décisions dans des situations nouvelles. Le CBR est un type d’apprentissage automatique basé sur l’idée que des problèmes similaires ont des solutions similaires, et il utilise cette similitude pour trouver des solutions à de nouveaux problèmes.

Processus de raisonnement basé sur des cas

Le processus CBR comprend généralement quatre étapes principales : la récupération, la réutilisation, la révision et la conservation.

Recherche: La première étape du processus CBR consiste à récupérer les cas pertinents dans la bibliothèque de cas. Il s’agit de rechercher dans la bibliothèque des cas similaires au problème actuel. L’objectif est d’identifier les cas les plus proches possible du problème en question, car ils sont les plus susceptibles de fournir des informations utiles. Dans certains cas, l’étape de récupération peut impliquer l’utilisation de recherches par mots-clés ou d’autres formes d’exploration de données pour identifier les cas pertinents.
Réutilisation :Une fois les cas pertinents récupérés, l’étape suivante consiste à les réutiliser pour résoudre le problème actuel. Il s’agit d’adapter les solutions utilisées dans les cas passés aux problèmes actuels. L’objectif est de trouver une solution suffisamment similaire aux cas passés pour être efficace, mais suffisamment différente pour répondre aux aspects uniques du problème actuel. Cette étape peut impliquer la sélection d’un ou plusieurs cas passés comme point de départ pour une solution, ou elle peut impliquer la combinaison d’éléments de plusieurs cas passés pour créer une nouvelle solution.
Réviser:Une fois que vous avez développé une solution en utilisant des cas passés, l’étape suivante consiste à la modifier pour mieux l’adapter au problème actuel. Cela peut impliquer de modifier la solution en fonction des commentaires des utilisateurs ou de nouvelles informations disponibles. L’objectif est d’affiner la solution afin qu’elle résolve le problème posé le plus efficacement possible. Dans certains cas, l’étape de révision peut impliquer l’utilisation d’un algorithme d’apprentissage automatique pour optimiser la solution.
réserve: La dernière étape du processus CBR consiste à conserver la solution nouvellement développée pour une utilisation future. Cela implique d’ajouter le nouveau cas à la base de cas afin qu’il puisse être utilisé dans l’étape de récupération des problèmes futurs. L’objectif est d’améliorer continuellement la qualité de la base de cas et l’efficacité du processus CBR au fil du temps. L’étape de rétention peut également impliquer l’utilisation d’outils de gestion des connaissances pour aider à organiser et à maintenir la base de cas.

Comparaison avec d'autres méthodes

Le raisonnement basé sur des cas dans l'apprentissage automatique peut être comparé à d'autres approches de résolution de problèmes comme suit :

Système basé sur des règles :Les systèmes basés sur des règles constituent une approche populaire pour résoudre les problèmes d’intelligence artificielle. Contrairement au CBR, les systèmes basés sur des règles s’appuient sur un ensemble de règles prédéfinies pour résoudre les problèmes. Ces règles sont souvent créées par des experts humains et peuvent ne pas être en mesure de gérer des situations nouvelles ou inattendues. D’autre part, la CBR peut s’adapter à de nouvelles situations en réutilisant des solutions passées.
Arbre de décision :L'arbre de décision est un algorithme utilisé dans l'apprentissage automatique et l'exploration de données pour résoudre les problèmes de classification. Les arbres de décision fonctionnent en divisant de manière récursive les données en fonction de différents critères jusqu'à ce qu'une décision finale soit prise. La CBR, en revanche, s’appuie sur des cas passés pour résoudre les problèmes plutôt que de créer un arbre de décision à partir de données.
Réseaux de neurones :Un réseau neuronal est un algorithme d’apprentissage automatique capable d’apprendre à partir de données passées et de faire des prédictions basées sur ces données. Les réseaux neuronaux sont bien adaptés à des tâches telles que la reconnaissance d’images et le traitement du langage naturel. En revanche, la CBR est mieux adaptée aux tâches qui nécessitent une adaptation à de nouvelles situations en fonction de l’expérience.

Avantages et défis du raisonnement par cas

Avantages du raisonnement basé sur des cas dans l'apprentissage automatique :

Réutilisabilité : Les systèmes CBR peuvent réutiliser des solutions antérieures à des problèmes similaires, ce qui permet d'économiser du temps et des efforts par rapport au développement de solutions à partir de zéro.
Adaptabilité: Les systèmes CBR peuvent s’adapter à des situations ou des circonstances changeantes en sélectionnant et en modifiant les cas pertinents.
expliquer: Les systèmes CBR peuvent fournir des explications pour leurs solutions en fonction de cas similaires récupérés.
étude:Les systèmes CBR peuvent apprendre de nouveaux cas et améliorer leur base de connaissances au fil du temps.

Défis du raisonnement basé sur des cas dans l'apprentissage automatique :

L'affaire montre : La qualité d’un CBR dépend de la précision et de l’exhaustivité des cas utilisés pour résoudre le problème. Si le cas n’est pas bien représenté, cela peut conduire à de mauvaises solutions.
Recherche de cas : Le succès d’un système CBR dépend de la capacité à récupérer les cas pertinents à partir de la base de cas. Si le processus de récupération est inefficace ou inopérant, il peut conduire à une mauvaise solution.
adapter:L’adaptation des cas récupérés à de nouveaux domaines de problèmes peut être difficile car les cas récupérés peuvent ne pas correspondre exactement au nouveau problème.
Évolutivité :À mesure que la taille de la base de cas augmente, le temps nécessaire pour récupérer et ajuster les cas peut devenir long, ce qui peut affecter l'efficacité du système.

Applications du raisonnement par cas

Elle a été appliquée dans divers domaines, notamment :

Décisions financières : Les systèmes CBR peuvent être utilisés dans les institutions financières pour aider à prendre des décisions sur les approbations de prêts, les évaluations des risques et les stratégies d’investissement en comparant les cas passés avec les situations actuelles.
Raisonnement juridique :Le raisonnement basé sur des cas dans les systèmes d’apprentissage automatique peut être utilisé dans le domaine juridique pour aider à la recherche de jurisprudence et à la préparation d’arguments juridiques en récupérant et en adaptant des cas présentant des problèmes juridiques similaires.
Transport et logistique : Les systèmes CBR peuvent être utilisés dans le transport et la logistique pour optimiser l’acheminement, la planification et l’allocation des ressources en tirant les leçons des cas passés.

Références

【1】https://www.scaler.com/topics/artificial-intelligence-tutorial/case-based-reasoning-in-machine-learning/