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Validité interne et externe
Définition :
La validité interne fait référence à la solidité des conclusions d'une étude, c'est-à-dire si les résultats observés sont vraiment dus à la variable étudiée et non à des biais ou des facteurs de confusion. La validité externe, quant à elle, concerne la capacité à généraliser les résultats de l'étude à d'autres contextes ou populations.
La validité interne et externe en intelligence artificielle
Dans le domaine de la recherche en intelligence artificielle et en informatique, il est essentiel de comprendre et de prendre en compte les concepts de validité interne et externe. Ces deux notions sont cruciales pour garantir la fiabilité et la généralisabilité des résultats obtenus.
La validité interne
La validité interne fait référence à la capacité d'une étude ou d'une expérience à mesurer véritablement ce qu'elle est censée mesurer, sans influence indue d'autres variables. En intelligence artificielle, il est crucial de s'assurer que les modèles et les algorithmes développés captent réellement les patterns et relations désirés, sans être biaisés par des facteurs parasites.
Il est nécessaire de mettre en place des expérimentations rigoureuses, en contrôlant les variables et en utilisant des méthodes statistiques appropriées, pour garantir la validité interne des recherches en intelligence artificielle.
La validité externe
La validité externe concerne la capacité des résultats obtenus à être généralisés à d'autres contextes ou populations. En intelligence artificielle, il est crucial de ne pas se limiter à des jeux de données spécifiques, mais de s'assurer que les modèles développés peuvent être appliqués avec succès dans des situations réelles et variées.
Il convient de tester la généralisabilité des modèles en intelligence artificielle sur des données diverses, provenant de sources différentes, pour évaluer leur validité externe et leur potentiel d'applicabilité au-delà du cadre initial.
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