Construire une bibliothèque de cas et raisonner à partir d'elle

Accumulez un ensemble diversifié de cas aux résultats connus, et retrouvez ceux structurellement similaires face à un nouveau problème.

Why it works

Le raisonnement par cas — un cadre formel en IA et sciences cognitives — modélise comment pensent les experts : ils accumulent une grande bibliothèque de cas aux résultats connus et retrouvent le cas structurellement le plus similaire face à un nouveau problème. L'analogie est implicite : le cas retrouvé est le domaine de base.

How to do it

1. Après toute décision ou événement significatif, écrivez une brève note de cas : « ceci était un cas de [structure relationnelle], cela a produit [résultat]. »
2. Face à un nouveau problème, demandez : « quels cas de mon expérience ont cette même structure relationnelle ? »
3. Pondérez les cas par similarité de structure relationnelle, pas par familiarité de surface ou récence.
4. Mettez à jour les cas quand les résultats les infirment ou quand une nouvelle information révise la leçon.

Données probantes

Le raisonnement par cas est un modèle cognitif formel soutenu par la recherche sur la performance experte : les décideurs experts en médecine, aux échecs, et en lutte contre les incendies récupèrent et adaptent des cas connus plutôt que de raisonner à partir de premiers principes à chaque fois. (observational)

Les bibliothèques de cas d'experts se construisent sur des années ; cette pratique accélère la construction de cette bibliothèque mais exige une annotation honnête des cas (incluant les échecs) pour être utile plutôt que complaisante.

Sources

• Klein (1999), Sources of Power: How People Make Decisions — recognition-primed decision model in expert practitioners

Erreur fréquente

N'encoder que les cas réussis et ignorer les échecs, ce qui produit une bibliothèque biaisée qui surestime systématiquement l'efficacité de vos approches typiques.