Réseaux bayésiens pour la classification Méthodologie et illustration dans le cadre du diagnostic médical

RÉSUMÉ. Les réseaux bayésiens sont des outils privilégiés pour les problèmes de diagnostic. Nous dressons dans cet article un panorama des algorithmes utilisés classiquement pour la mise en œuvre des réseaux bayésiens dans le cadre du diagnostic, et plus particulièrement du diagnostic médical. Pour cela, nous passons en revue un certain nombre de questions méthodologiques concernant le choix de la représentation des densités de probabilité (faut-il discrétiser les variables continues ? utiliser un modèle gaussien ?) et surtout la détermination de la structure du réseau bayésien (faut-il utiliser un réseau naïf ou essayer d’apprendre une meilleure structure à l’aide d’un expert ou de données ?). Une étude de cas concernant le diagnostic de cancer de la thyroïde nous permettra d’illustrer une partie de ces interrogations et des solutions proposées.