La Bayesian Program Synthesis (BPS) désigne une approche en intelligence artificielle qui vise à générer automatiquement des programmes informatiques à partir de spécifications ou de données, en utilisant des méthodes statistiques bayésiennes. Contrairement à la programmation classique ou à l'apprentissage automatique conventionnel, la BPS intègre explicitement l'incertitude et la structure probabiliste dans le processus de synthèse des programmes. Cela implique de traiter la création de programmes comme un problème d'inférence probabiliste, où l'on cherche à identifier, parmi un espace très vaste de programmes possibles, ceux qui sont les plus probables compte tenu des données observées et de connaissances a priori. La BPS se distingue des méthodes déterministes par sa capacité à exploiter la flexibilité et la robustesse de l'inférence bayésienne, ce qui permet notamment de générer des programmes capables de s'adapter à des contextes variés ou incertains, et d'intégrer naturellement l'apprentissage incrémental.
La BPS fonctionne généralement en définissant une grammaire probabiliste ou un espace de recherche de programmes, en spécifiant des prioris bayésiens sur la structure ou les paramètres de ces programmes, et en utilisant des algorithmes d'inférence pour explorer efficacement cet espace. Elle permet ainsi, par exemple, de générer des modèles probabilistes complexes ou d'automatiser la découverte d'algorithmes adaptés à un problème donné.
Cas d'usages et exemples d'utilisation
La BPS trouve des applications dans de nombreux domaines : génération automatique de modèles pour l'analyse de données, automatisation de la modélisation statistique, création de programmes d'extraction de connaissances à partir de données structurées ou non structurées, et synthèse de plans d'expérience ou de stratégies de contrôle en robotique. Par exemple, elle peut être utilisée pour automatiser la découverte de modèles explicatifs dans des données scientifiques, ou pour générer des scripts de traitement optimaux dans le cadre de la data science.
Dans l'industrie, la BPS peut accélérer le développement de logiciels personnalisés, automatiser des tâches de modélisation complexes, ou encore optimiser des processus en générant des stratégies adaptatives.
Principaux outils logiciels, librairies, frameworks, logiciels
Les outils et frameworks utilisés pour la BPS comprennent : Gen (MIT), un langage probabiliste flexible intégrant la BPS ; Anglican, un langage probabiliste pour la synthèse de programmes basé sur Clojure ; Pyro (Pytorch), Stan et Edward (TensorFlow) qui, bien qu'orientés vers l'inférence probabiliste, peuvent être adaptés à certaines formes de synthèse bayésienne de programmes. Pour la recherche avancée, des outils comme Bayesian Program Learning (BPL) et Probabilistic Programming Languages sont également utilisés.
Derniers développements, évolutions et tendances
Les avancées récentes portent sur l'amélioration de l'efficacité des algorithmes d'inférence et sur l'intégration de la BPS avec les modèles de deep learning, permettant d'hybrider les approches symboliques et statistiques. On observe également un intérêt croissant pour l'interprétabilité et la vérifiabilité des programmes synthétisés, ainsi que pour l'automatisation de tâches complexes en science des données et en intelligence artificielle. Les tendances incluent la démocratisation des outils de BPS pour la data science industrielle, et l'exploration de la BPS comme composant clé des systèmes autonomes et adaptatifs.
