Que signifie "Incertitude épistémique"?
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L'incertitude épistémique fait référence à l'incertitude qui vient d'un manque de connaissance. Ça arrive quand on n'a pas assez d'infos sur une situation ou quand nos modèles et prévisions reposent sur des données incomplètes ou imparfaites. Ce genre d'incertitude peut souvent être réduite avec plus de données ou de meilleurs modèles.
Pourquoi c'est important ?
Comprendre l'incertitude épistémique est crucial parce que ça nous aide à savoir à quel point nos prévisions sont fiables. Par exemple, dans des domaines comme la médecine ou la conduite autonome, savoir à quel point on est incertain sur une prévision peut indiquer combien on doit être prudent quand on prend des décisions.
Exemples dans la vie quotidienne
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Prévisions Météo : Quand un modèle météo fait une prédiction, l'incertitude autour de cette prédiction vient du fait qu'on ne connaît pas tous les facteurs qui influencent la météo. Cette incertitude peut mener à des prévisions différentes selon la qualité des données.
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Voitures Autonomes : Si une voiture autonome se retrouve dans une nouvelle situation qu'elle n'a jamais vue avant, elle peut ne pas savoir comment réagir. Cette incertitude vient de l'expérience et des connaissances limitées de la voiture.
Comment on gère ça ?
Pour gérer l'incertitude épistémique, les chercheurs et ingénieurs travaillent à améliorer la collecte de données et la construction de modèles. Ça veut dire rassembler plus d'infos et affiner les prévisions pour les rendre aussi précises que possible.
En comprenant et en abordant l'incertitude épistémique, on peut prendre des décisions mieux informées dans divers domaines, menant finalement à des systèmes plus sûrs et plus fiables.