Скачать или смотреть Causal AI : Au-delà de la Corrélation vers la Causalité

🔍 L'IA traditionnelle excelle à trouver des corrélations, mais peut-elle vraiment comprendre les causes ? Le Causal AI révolutionne cette approche en modélisant explicitement les relations de cause à effet, ouvrant la voie à des prédictions robustes et des décisions expliquables.

📚 Dans cette vidéo :
✓ Différences fondamentales entre corrélation et causalité en IA
✓ Graphes causaux (DAG) et leur construction
✓ Do-calculus et intervention de Judea Pearl
✓ Applications concrètes : médecine, économie, recommandations
✓ Counterfactuals et analyse what-if
✓ Limites et défis actuels du Causal AI

🔗 RESSOURCES COMPLÈTES SUR NOTEBOOKLM
Toutes les sources académiques, papers et implémentations mentionnés sont disponibles sur : https://notebooklm.google.com/noteboo...

📖 Sources mentionnées :
• Papers fondateurs de Judea Pearl
• Bibliothèques Python : DoWhy, CausalML
• Applications industrielles récentes
• Comparaisons avec l'IA prédictive classique

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