Les réseaux bayésiens sont des graphes dirigés acycliques qui modélisent des distributions de probabilité sur un ensemble de variables aléatoires.
Chaque nœud du réseau représente une variable, et les arêtes indiquent des dépendances conditionnelles entre ces variables.
La distribution de probabilité est représentée par la règle du produit des probabilités conditionnelles, basée sur les nœuds parents de chaque nœud.
Les réseaux bayésiens permettent une inférence efficace, c’est-à-dire le calcul des probabilités pour des variables inconnues lorsque certaines variables sont observées.
Ils sont utilisés dans de nombreux domaines, tels que le diagnostic, la prévision ou la prise de décision en situation d’incertitude.