Raisonnement inductif

Nous pratiquons le raisonnement inductif tous les jours, souvent sans même nous en rendre compte. Il commence par une prémisse, telle que "tous les étudiants en anatomie que je connais ve^ulent étudier la médecine", qui conduit à une conclusion, telle que "tous les étudiants en anatomie veulent faire des études de médecine". Bien entendu, ce n'est pas nécessairement le cas ; il se peut qu'un étudiant en anatomie veuille poursuivre une carrière universitaire ou changer complètement de domaine d'études. La conclusion pourrait être renforcée en supprimant l'absolu et en modifiant le raisonnement de la manière suivante : toutes les personnes que je connais qui étudient l'anatomie veulent étudier la médecine, donc la plupart des étudiants en anatomie veulent étudier la médecine.

Le raisonnement inductif est un outil que nous utilisons tous les jours pour comprendre le monde qui nous entoure. Cependant, il est également à la base de la méthode scientifique, qui constitue le fondement de la conduite de la recherche. Les chercheurs recueillent des données - des observations spécifiques - à partir desqu^elles ils formulent des hypothèses - des généralisations - qui servent de base à d'autres recherches.2

Il est important de faire la distinction entre le raisonnement inductif et le raisonnement déductif. Alors que le raisonnement inductif est appelé "raisonnement ascendant", parce qu'il part d'observations spécifiques qui conduisent à une généralisation, le raisonnement déductif est connu sous le nom de "raisonnement descendant", parce qu'il part de principes génér^aux qui conduisent à des conclusions spécifiques.3 Voici un exemple de raisonnement déductif : tous les étudiants de la faculté des sciences doivent suivre un cours d'introduction à la biologie, et le département d'anatomie et de biologie cellulaire se trouve au sein de la faculté des sciences. Par conséquent, tous les étudiants en anatomie doivent suivre un cours d'introduction à la biologie.

Échantillon et population

Un échantillon est un petit groupe de personnes issues d'une population donnée, tandis qu'une population englobe un groupe entier de personnes. Par exemple, toute personne vivant au Canada représente la population canadienne, tandis qu'un groupe de 1 000 Canadiens constitue un échantillon de la population canadienne. Dans le raisonnement inductif, les modèles observés au sein des échantillons sont utilisés pour faire des déductions sur la population.

Généralisations inductives

Cette forme de raisonnement inductif se produit lorsqu'une tendance observée au sein d'un échantillon est généralisée à ^l'ensemble de la population4 , comme dans l'exemple précédent concernant les étudiants en anatomie.

Induction statistique

Un exemple d'induction statistique serait de dire que "95 % des joueurs de basket-ball que j'ai vus mesurent plus d'un mètre quatre-vingt-dix, donc 95 % de tous les joueurs de basket-ball mesurent plus d'un mètre quatre-vingt-dix". Elle est similaire à une généralisation inductive, sauf qu'elle utilise une statistique spéci^fique d'un échantillon pour faire une généralisation à propos d'une population.5

L'induction statistique peut être poussée plus loin grâce à l'induction statistique bayésienne. L'induction bayésienne augmente la force de votre conclusion en prenant en compte des informations s^upplémentaires.6 L'exemple des joueurs de basket-ball pourrait être affiné en spécifiant l'âge, le lieu, ou en précisant que vous n'examinez que les joueurs de basket-ball professionnels.

Induction analogique

On parle d'induction analogique lorsqu'une déduction est faite sur la base des points communs entre deux groupes simil^aires mais distincts.7 Un exemple de ce type de raisonnement inductif serait "les oies sont similaires aux canards, et les canards volent, donc les oies volent aussi".

Induction prédictive

Un autre type de raisonnement inductif est l'induction prédictive, qui est utilisée pour faire une prédiction sur l'avenir en utilisant les informations recueillies à partir d^es observations passées d'un échantillon.8 Par exemple : Au cours des dernières années scolaires, de nombreux employés ont acheté leur déjeuner à la cafétéria du bureau. Par conséquent, de nombreux employés achèteront leur déjeuner à la cafétéria du bureau cette année.

Inférence causale

On parle d'inférence causale lorsqu'une causalité est déduite entre la prémisse et la coⁿclusion.9 En voici un exemple : La circulation dans la ville augmente au début de la nouvelle année scolaire, par conséquent, le début d'une nouvelle année scolaire entraîne une augmentation de la circulation.

Au XVIIe siècle, Sir Francis Bacon, philosophe anglais, a développé la méthode baconienne, un cadre pour la conduite de la recherche scientifique. Les étapes qu'il propose sont la description des faits, la classification des faits et, enfin, l'identification de ce qui semble lié au phénomène en question et le rejet de ce qui n'est pas pertinent. Tout comme la méthode scientifique moderne qui l'a remplacée, la méthode baconienne est un exemple d'application du raisonnement inductif.10

David Hume est un autre philosophe du début de l'ère moderne qui a joué un rôle important dans l'histoire du raisonnement inductif. En raison de son manque de certitude logique, il n'a pu trouver aucune justification logique en faveur de l'induction, tout en affirmant qu'il s'agit d'une nécessité de la vie humaine.8 Hume a fait une distinction célèbre entre le raisonnement inductif et le raisonnement déductif, qua^lifiant le premier de "question de fait" et le second de "relation d'idées".11 Selon lui, les questions de fait sont acceptées telles quelles - ainsi, si tous les cygnes que vous voyez sont blancs, vous pouvez en conclure que tous les cygnes sont blancs. Les relations d'idées, en revanche, résultent d'un examen l^ogique ; ainsi, si tous les oiseaux ont des plumes et que tous les cygnes sont des oiseaux, on peut conclure que tous les cygnes ont de^s plumes.12 Hume raisonne que les questions de fait résultent d'associations tirées d'expériences passées, ce qui constitue la base du raisonnement inductif.13

En 1912, le philosophe Bertrand Russell a publié un livre intitulé Les problèmes de la p^hilosophie14 . Il affirme que, pour comprendre quoi que ce soit en dehors de nos expériences personnelles, nous devons faire des déductions. Bien qu'il n'y ait aucune garantie quant à l'exactitude de nos déductions, Russell soutient qu'elles sont utiles pour étendre nos connaissances en dehors du domaine de nos expériences immédiates.

Russell donne l'exemple du soleil qui se lève chaque jour. Il affirme qu'il est normal de s'attendre à ce que le soleil continue à se lever chaque jour, mais il se demande si cette attente est raisonnable. Nous nous attendons à ce qu'il se lève tout d'abord parce qu'"il s'est déjà levé chaque jour", un raisonnement qui suppose de manière illogique que le passé peut prédire l'avenir. Nous nous attendons également à ce qu'il se lève parce que nous faisons confiance aux lois du mouvement qui font que la Terre est en orbite et que le soleil se lève. Mais qu'est-ce qui nous fait croire que les lois du mouvement se maintiendront d'un jour à l'autre ?

Il semble raisonnable de s'attendre à ce que la nature maintienne ses modèles constants, mais il n'existe aucune preuve de cette hypothèse. Cette découverte a conduit Russell à développer son principe d'induction, qui est le suivant : "Lorsqu'une chose d'une certaine sorte A a été associée à une chose d'une certaine autre sorte B, et n'a jamais été trouvée dissociée d'une chose de la sorte B, plus grand est le nombre de cas dans lesquels A et B ont été associés, plus grande est la probabilité qu'ils soient associés dans un nouveau cas où l'on sait que l'un d'entre eux est présent. Dans les mêmes circonstances, un nombre suffisant de cas d'association rendra la probabilité d'une nouvelle association presque certaine, et la fera approcher de la certitud^e sans limite "15.

Grâce au raisonnement inductif, les scientifiques ont pu faire progresser les connaissances humaines et favoriser l'innovation. La méthode scientifique, cadre dans lequel s'inscrit toute recherche scientifique, est basée sur le raisonnement inductif. Sans induction, les chercheurs ne pourraient pas formuler d'hypot^hèses à partir de leurs observations.16 Les hypothèses sont essentielles pour orienter les recherches futures et développer de nouvelles théories, c'est pourquoi le progrès scientifique dépend de l'inférence inductive.

En outre, les déductions inductives que nous faisons dans notre vie quotidienne, et que nous formons souvent sans grand effort conscient, sont incroyablement utiles pour élargir notre compréhension du monde. En identifiant des modèles dans notre environnement, nous comprenons non seulement comment le monde fonctionne, mais aussi comment nous devrions nous comporter. Une chose aussi simple que de savoir que l'on peut trouver les ingrédients nécessaires à la préparation d'un sandwich dans son réfrigérateur parce que c'est là qu'on les a trouvés la veille est un exemple de raisonnement inductif.

Les philosophes ont affirmé que l'induction était inférieure à la déduction. En ce qui concerne les inductions, si la prémisse est vraie, la conclusion l'est probablement aussi. Cependant, ce qui pousse certains philosophes à privilégier la déduction, c'est le fait que lorsque la prémisse d'une déduction est vraie, la conclusion est certainement vraie.

L'induction suppose que les événements passés sont prédictifs des événements futurs, ce qui n'est pas une hypothèse logique. Le philosophe écossais David Hume est célèbre pour son "problème de l'induction", qui pose la question de savoir comment justifier l'utilisation du raisonnement inductif. Il souligne que nous tirons souvent des conclusions à partir d'un ensemble limité d'observations et que, bien que la conclusion puisse sembler correcte, elle manque de certitude logique. Il en résulte un paradoxe dans lequel le raisonnement inductif ne peut être justifié par le raisonnement déductif, mais peut l'être par le raisonnement inductif. Hume conclut de cet argument circulaire que le raisonnement inductif ne peut être justifié. Malgré cela, il affirme qu'il existe des vérités essentielles à l'existence humaine qui ne peuvent être prouvé^es par la déduction, comme la croyance que notre personnalité reste stable d'un jour à l'autre.17

S'il est nécessaire de reconnaître ses limites, nous ne devons pas pour autant négliger l'importance de l'induction dans notre vie quotidienne, ni son rôle dans l'innovation et la découverte. Malgré la certitude logique du raisonnement déductif, il arrive que les conclusions probables issues du raisonnement inductif soient plus précieuses.

Intelligence artificielle

L'intelligence artificielle est définie comme la capacité des ordinateurs à effectuer des tâches qui requièrent géné^ralement l'intelligence humaine.18 Le terme "intelligence" est très large. L'intelligence est généralement considérée comme un facteur général, composé de diverses sous-composantes. En ce qui concerne l'intelligence artificielle, la plupart des recherches effectuées à ce jour se sont concentrées sur une poignée de sous-composantes spécifiqu^es de l'intelligence : le langage, la perception, la résolution de problèmes, l'apprentissage et le raisonnement.19

Si le raisonnement déductif a connu plus de succès, l'intelligence artificielle peut désormais être programmée pour tirer des conclus^ions inductives.20 Cela est possible grâce à des méthodologies telles que les réseaux neuronaux, qui permettent aux ordinateurs d^e rassembler une grande quantité de données.21 Il s'agit d'un domaine d'innovation prometteur, mais l'un des plus grands obstacles à surmonter est le défi de programmer l'intelligence artificielle non seulement pou^r tirer des conclusions, mais aussi pour tirer des conclusions pertinentes.22

L'objectif de l'automatisation du raisonnement inductif dans l'intelligence artificielle est de permettre à ces programmes d'élaborer des hypothèses et d'utiliser le raisonnement inductif pour étayer ces hypothèses. Une fois que l'intelligence artificielle aura atteint cet objectif, la recherche scien^tifique pourra s'accélérer grâce à l'automatisation des compétences en matière de raisonnement et de résolution de problèmes.23

Nassim Taleb

Nassim Taleb est un auteur à succès et un universitaire renommé, spécialisé dans le domaine du risque et de l'incertitude. L'un de ses livres, Black Swan, traite des erreurs d'induction, en utilisant le célèbre exemple de raisonnement inductif dans lequel les gens déduisent que, parce qu'ils n'ont jamais vu que des cygnes blancs, tous les cygnes sont blancs. Cependant, aussi rares qu'ils soient, les cygnes noirs existent, et Taleb s'en sert pour souligner les failles du raisonnement inductif. Dans ce livre, il développe les idées de Hume et conclut que même nos meilleurs efforts ne sont pas toujours suffisants pour faire des prédictions exactes.

1. Qu'est-ce que le raisonnement inductif ? Apprenez la définition du raisonnement inductif avec des exemples, ainsi que 6 types de raisonnement inductif. MasterClass. https://www.masterclass.com/articles/what-is-inductive-reasoning#3-ways-inductive-reasoning-is-used
2. Voir 1
3. Voir 1
4. Exemples de raisonnement inductif. Votre dictionnaire. https://examples.yourdictionary.com/examples-of-inductive-reasoning.html
5. Voir 4
6. Voir 1
7. Voir 1
8. Voir 1
9. Voir 1
10. Méthode baconienne. Encyclopaedia Britannica. https://www.britannica.com/science/Baconian-method
11. Cranston, M. (2020). David Hume. Encyclopaedia Britannica.https://www.britannica.com/biography/David-Hume
12. Voir 1
13. Voir 11
14. Russell, B. (2001). The problems of philosophy (2e éd.). Oxford University Press.
15. Sur l'intronisation. Public Consulting Media. https://www.publiconsulting.com/wordpress/theproblemofphilosophy/chapter/on-induction/
16. Voir 1
17. Raisonnement inductif. Termes de philosophie. https://philosophyterms.com/inductive-reasoning/
18. Intelligence artificielle. Lexico. https://www.lexico.com/definition/artificial_intelligence
19. Copeland, B.J. (2020). L'intelligence artificielle. Encyclopaedia Britannica. https://www.britannica.com/technology/artificial-intelligence
20. Voir 19
21. Littlefield II, W.J. (2019). Un type de raisonnement que l'IA ne peut pas remplacer. MindMatters News. https://mindmatters.ai/2019/10/a-type-of-reasoning-ai-cant-replace/
22. Voir 19
23. Laskey, K.B., et Levitt, T.S. (2001). Artificial Intelligence : Uncertainty. International Encyclopedia of the Social & Behavioral Sciences. 799-805. https://doi.org/10.1016/B0-08-043076-7/00395-8