La généralisation d’un exemple au rang de principe répétable (via un raisonnement inductif) et appliqué tant que le contraire n’est pas rencontré, peut produire des erreurs et des confusions. Alors pourquoi chercher à en faire des algorithmes ?
En intelligence artificielle, on cherche à réaliser des raisonnements complexes de façon massive et rapide en vue de résoudre des problèmes avec fiabilité. En revanche, en psychologie cognitive on cherche à reproduire le raisonnement de l’homme avec ses contraintes et ses imperfections afin d’anticiper son comportement. Si l’homme induit, l’algorithme doit aussi induire.
A notre connaissance, jusqu’en 2006, une seule université européenne, celle de Genève, disposait d’un cursus faisant une large place aux approches inductives. Depuis les cycles universitaires en technologies de l’information et systèmes complexes intègrent des modules plus ou moins détaillés de logique inductive.
Le web est une plateforme ou cohabitent une multitude d’acteurs simultanés qui interagissent de façon volumique et terriblement fluide sur une scène situationnelle démesurée. Les grands acteurs cherchant à gérer de manière opérationnelle les flux de connaissance ont dû prendre en compte très tôt les dimensions culturelles, territoriales, céléristes, holistes et systémiques du web.
La compréhension à posteriori de ce qui s’est passé sur un site web peut faire la part belle aux logiques statistiques et déductives.
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Mais la capacité à interagir, en temps réel et de façon pertinente, avec les internautes ne peut que s’appuyer sur des logiques inductives eu égard au formidable volume de données à prendre en compte et à la fugacité potentielle de la visite. Mettre un vendeur virtuel à la disposition de chaque internaute implique donc l’utilisation d’algorithmes inductifs.
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