Je me propose de présenter l'état actuel de mon travail sur la notion de réseau bayésien causal.
1.Un réseau bayésien sur un ensemble de variables aléatoires V est un
couple formé d'un graphe orienté acyclique G et d'une distribution de
probabilités p tous deux définis sur V et qui satisfait la condition
suivante, dite « condition de Markov » : toute variable de V est
indépendante pour p de toutes les variables de V qui ne sont pas ces
descendants dans G quand on conditionnalise sur l'ensemble de ces
parents dans G.
Un tel réseau est dit « causal » quand les flèches qui figurent dans G
représentent les relations de cause à effet entre les phénomènes
représentés par les variables de V.
2.La notion de réseau bayésien causal apparaît dans des travaux toujours plus nombreux relevant de domaines théoriques de plus en plus variés. En conséquence, elle est également de plus en plus discutée par les philosophes des sciences. Leur intérêt se porte majoritairement sur la question de savoir si la condition de Markov vaut dans le cas causal. Les éléments de réponse proposés reposent presque tous sur les propriétés des modèles représentant les systèmes causaux, et non sur ces systèmes eux-mêmes.
3.Il me semble que cette approche est deux fois insuffisante : elle omet de discuter des hypothèses antérieures à celle de la validité de la condition de Markov dans le cas causal, et relatives à la possibilité même de représenter les relations de cause à effet au sein d'un ensemble de variables par les flèches d'un graphe orienté acyclique sur cet ensemble ; elle néglige la difficulté qu'il y a à identifier des modèles représentant adéquatement le structure causale d'un système.
4.Dans un premier temps, je présenterai rapidement la notion de réseau bayésien causal et les deux types principaux d'utilisations auxquels elle donne lieu. Dans un deuxième temps, je mettrai en évidence et discuterai les hypothèses sous-jacentes à la représentation des relations de cause à effet par les flèches d'un graphe orienté acyclique. Dans un troisième et dernier temps, je justifierai l'idée selon laquelle on peut considérer que le débat sur la validité de la condition de Markov dans le cas causal porte sur les modèles causaux plutôt que sur les systèmes réels qu'ils représentent, puis j'indiquerai pourquoi il est alors nécessaire de prendre en compte le problème de la construction de ces modèles.
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