Jusqu’aujourd’hui, une IA à la fois performante, intelligible et explicable semble être difficilement concevable. Nous serions ainsi toujours confrontés au dilemme apparu dès la fondation de l’IA en 1956 :

– opter pour une IA Symbolique intelligible (système expert boîte-blanche), mais peu performante, car ses règles décisionnelles créées manuellement sont soumises à la limitation de l’entendement humain ;

– ou pour une IA Connexionniste qui est performante, car mobilisant l’apprentissage automatique, mais non-intelligible (réseaux de neurones boîte-noire).

Ce schisme originel est en réalité dépassé. Depuis 2003, je propose et défends l’IA Floue Augmentée (IAFA), une IA hétérodoxe hybridant des logiques floues continues, la théorie des Relations Floues d’ordre N [Zalila 1993], et des algorithmes propriétaires d’induction floue automatique reproduisant le raisonnement humain utilisé en sciences expérimentales…

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