L'Inférence Grammaticale au pays des Apprentissages Automatiques : Discussions sur la coexistence de deux disciplines
Résumé
Quand on cherche à situer l'Inférence Grammaticale dans le paysage de la Recherche, on la place volontiers au sein de l'Apprentissage Automatique, qu'on place lui-même volontiers dans le champ de l'Intelligence Artificielle. Ainsi, dans leur livre de référence, Laurent Miclet et Antoine Cornuéjols préfèrent-ils parler d'Apprentissage Artificiel plutôt que d'Apprentissage Automatique, et consacrent-ils un chapitre complet à l'Inférence Grammaticale. C'est l'histoire du Machine Learning qui explique cette hiérarchie. Pourtant, en 2010, elle n'est pas toujours facile à justifier : combien de chercheurs dans le domaine du Machine Learning connaissent-ils le paradigme d'identification à la limite ? Et combien de chercheurs en Inférence Grammaticale maîtrisent-ils la théorie de la régularisation utilisée en optimisation ? Il suffit de suivre des conférences comme ICGI ou ECML pour constater que les communautés sont différentes, tant sur le plan de leurs motivations que sur celui de leurs cultures scientifiques. En outre, lorsqu'on étudie l'histoire des deux domaines, on observe des points de divergence depuis longtemps déjà. D'un autre côté, plusieurs éléments consolident cette hiérarchie. En effet, tous les algorithmes d'identification fournissent in fine des grammaires qui acceptent les données positives et rejettent les données négatives. Donc les grammaires peuvent être vues comme des sortes de classifieurs, et un algorithme d'Inférence Grammaticale comme un apprenant visant à résoudre un problème de classification. De même, le but de l'Inférence Grammaticale Stochastique est d'identifier des distributions de probabilité, et c'est une thématique qu'on retrouve également en Machine Learning. Ainsi, dans ce manuscrit, nous avons choisi d'étudier, à la lumière de nos travaux, les relations entre Inférence Grammaticale et Classification Supervisée.
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