Combien de types d’heuristiques existent?
Heuristique de jugement
Il existe deux catégories d'heuristiques : les statistiques et les non statistiques. Les heuristiques les plus connues, telle que la représentativité, font partie de la deuxième catégorie. Les heuristiques non statistiques sont le reflet d’une incapacité des individus à appliquer des principes statistiques de base dans la vie quotidienne. Les heuristiques statistiques, elles, sont plus ou moins des équivalents intuitifs aux principes statistiques. Elles suggèrent que les individus ont une compréhension sommaire des statistiques. Par exemple, si une femme provient d'un échantillon dans lequel il y a 35 % de coiffeuses et que les individus supposent qu’elle a 35 % de chance de pratiquer cette profession, et ce, sans tenir compte d’informations supplémentaires telles que, par exemple, des informations stéréotypées, alors, il s’agit d’une heuristique statistique.
Budō
Il en existait cinquante dont plusieurs étaient théoriquement obligatoires. "Bokkuto-kenjutsu", l'escrime avec sabre en bois ; "iaijutsu", l'art de dégainer et trancher avec le sabre ; "battojutsu", l'art de la coupe au sabre ; "kyujutsu", l'art du tir à l'arc ; "hei-ho", la stratégie militaire ; "naginatajutsu", l'art de la hallebarde ; "bojutsu", la technique du bâton ; "juttejutsu", la technique de la barre de fer avec crochet ; "kodachijutsu", l'art du sabre court ; "jujutsu", l'art de la souplesse dans le combat à mains nues ; "yoroi-doshijutsu", l'art du couteau qui perce les armures ; "tessenjutsu", l'art de l'éventail de guerre ; "shurikenjutsu", l'art de lancer des projectiles ("shuriken") ; "yawarajutsu", la lutte au corps à corps avec un ou deux "yawara" (un cylindre de la largeur d'une main) ; "kusarigamajutsu", l'art de la faucille ("kama)" ; "sôjutsu", l'art de la lance avec lame droite ; "ken-bujutsu", l'art de l'escrime en combat réel. Minimisation de fonctions non convexes
Les méta-heuristiques peuvent être classifiées selon divers critères : population, mémoire, parcours, etc. Heuristique (mathématiques)
En théorie des nombres, on parle de "raisonnement heuristique" pour une approche non rigoureuse (et ne démontrant par conséquent rien) remplaçant par exemple les nombres premiers par une distribution aléatoire, et montrant que le résultat cherché a une probabilité égale à 1. Chiasme
Formellement, on peut ainsi dénombrer quatre types de chiasmes : Cette classification est utilisée dans les exemples ci-dessus avec la notation suivante : « type relation des extrêmes/relation des moyens », où la nature de la relation est l'une de celles détaillées plus bas. Ainsi, un type 4-lexical/lexical est un chiasme abstrait croisant des termes appartenant à deux mêmes champs lexicaux ; un type 4-antithétique/lexical est un chiasme croisant deux extrêmes antithétiques l'un de l'autre, et deux moyens appartenant au même champ lexical, un type 3-antithétique croise deux extrêmes antithétiques (les moyens étant, par définition du type 3, identiques). un type 2-lexical croise deux extrêmes identiques avec deux moyens appartenant au même champ lexical. Hugh Everett
Des méthodes voisines existaient déjà de façon "heuristique", mais l'apport d'Everett est d'avoir fourni un algorithme dont il démontrait et chiffrait la convergence vers les bonnes valeurs de lambda d'une itération à la suivante. Essentiellement, sa méthode consiste à modifier d'une itération à la suivante chaque composante du vecteur lambda des pénalités (qui contient autant de composantes qu'il existe de contraintes) selon que l'on est dans l'un des trois cas de figure suivants :Everett montre que si l'on satisfait une relation entre c1, c2 et c3, la convergence sera garantie quelles que soient la fonction considérée et les fonctions de contrainte. Heuristique (mathématiques)
Il distingue les niveaux opératoires, tactiques et stratégiques. Le premier regroupe des savoir-faire élémentaires, le dernier est le plus intuitif et le plus difficile. Mais l'expérience rend les niveaux inférieurs de plus en plus riches et efficaces. Biais d'optimisme
Les estimations de la probabilité associées au biais d'optimisme sont basées sur la mesure dans laquelle un événement correspond à l’idée générale de l’événement spécifique. Certains chercheurs suggèrent que l'heuristique de la représentativité est une raison du biais optimiste : les individus ont tendance à penser en catégories stéréotypées plutôt qu'en fonction de leurs objectifs réels lorsqu'ils effectuent des comparaisons. Par exemple, lorsqu'on demande aux conducteurs de penser à un accident de voiture, ils sont plus susceptibles d'associer un mauvais conducteur que le conducteur moyen à la situation. Les individus se comparent aux éléments négatifs qui leur viennent à l'esprit, plutôt qu'à une comparaison globale précise entre eux et un autre conducteur. De plus, lorsque des individus ont été invités à se comparer à des amis, ils ont choisi des amis plus vulnérables en fonction des événements qu'ils prenaient en considération. Les individus ont généralement choisi un ami spécifique en fonction de leur ressemblance avec un exemple donné, plutôt qu'un ami moyen. Les personnes trouvent des exemples directement liés à ce qui leur est demandé, ce qui se traduit par des heuristiques de représentativité. Métaheuristique
La classification hierarchique se fonde sur le niveau (bas ou haut) de l’hybridation et sur son application (en relais ou concurrente). Dans une hybridation de "bas niveau", une fonction donnée d’une métaheuristique (par exemple, la mutation dans un algorithme évolutionnaire) est remplacée par une autre métaheuristique (par exemple une recherche avec tabou). Dans le cas du "haut niveau", le fonctionnement interne « normal » des métaheuristiques n’est pas modifié. Dans une hybridation en "relais", les métaheuristiques sont lancées les unes après les autres, chacune prenant en entrée la sortie produite par la précédente. Dans la concurrence (ou "coévolution"), chaque algorithme utilise une série d’agents coopérants ensembles. Carte heuristique
La carte heuristique a de nombreuses applications potentielles dans des domaines personnels, éducatifs et professionnels. Ses possibilités incluent : Carte heuristique
C'est pourquoi certains auteurs préconisent le modèle relationnel ou schéma conceptuel pour gérer de nombreux éléments lorsque ceux-ci "n'ont pas une relation unique" qui serait de type hiérarchique, mais au contraire différentes relations entre eux, différentes caractéristiques. Métaheuristique
Les métaheuristiques sont des algorithmes « anytime », capables de proposer une solution (même mauvaise) à chaque itération. Analyse heuristique
L’analyse heuristique est une méthode utilisée dans l'algorithme A* et par les logiciels antivirus pour détecter les nouveaux virus, ainsi que les nouvelles variantes d’un virus déjà connu. L’analyse heuristique est une méthode basée sur le comportement supposé d'un programme afin de déterminer si ce dernier est ou non un virus. Cette méthode se différencie de l’analyse statistique qui se base quant à elle sur des comparaisons du programme avec des virus connus référencés dans une bibliothèque du logiciel antivirus. Les logiciels antivirus exécutent le code ou le script de fichier à analyser dans un environnement virtuel, tout en analysant les instructions du programme. Cela permet de connaître le comportement du programme tout en isolant le code du fichier suspect de la machine réelle. Si l’antivirus détecte des instructions suspectes comme la suppression de fichiers ou le lancement de processus multiples, le fichier sera reconnu comme un virus et l’utilisateur sera alerté. Une autre technique consiste à décompiler le programme en question et analyser son code source. Le code est comparé aux codes d’autres virus connus. Si une grande partie du code se retrouve dans d’autres virus, le programme sera reconnu comme une menace. L’utilisateur peut lui-même faire une analyse heuristique, sans avoir recours à un antivirus, en simulant le fonctionnement de celui-ci. Cela consiste à lancer le fichier dans une machine virtuelle pour voir le comportement du programme et l’état de la machine. Par exemple, Deep Freeze protège la configuration de l’ordinateur tout en permettant à l’utilisateur de faire tout ce qu’il veut. Les dernières versions de Kaspersky intègrent un bureau virtuel, l'utilisateur peut lancer les applications suspectes en toute sécurité. Le premier anti-virus connu à avoir implémenté une méthode d'analyse à base d'heuristiques est « Kill Them All » sur plate-forme Atari ST. Cet anti-virus a été diffusé en complément du magazine ST MAG N°74 en 1993. Algorithme A*
Si l'évaluation renvoie simplement toujours zéro, qui n'est jamais une surestimation, alors, A* exécutera une implémentation possible de l'algorithme de Dijkstra et trouvera toujours la solution optimale. La meilleure heuristique, bien qu'habituellement impraticable pour calculer, est la distance minimale réelle (ou plus généralement le coût réel) au but. Un exemple d'une heuristique admissible pratique est la distance à vol d'oiseau du but sur la carte. Problème de tournées de véhicules
Comme pour la plupart des problèmes NP-complet il est difficile de résoudre des instances de grande taille de façon optimale. On se contente alors de trouver des solutions de « bonne qualité ». Afin d'obtenir des solutions dans des temps de calculs raisonnables, on se tourne généralement vers des méthodes approchées à base d'heuristique tel que l'algorithme de Clarke et Wright. pour construire une première solution que l'on améliore ensuite avec d'autres heuristiques ou des méthodes de recherche locale. On peut remarquer que les méthodes d'amélioration utilisées pour le problème du voyageur de commerce tel que l'algorithme de Lin-Kernighan peuvent souvent être appliquées à chacune des tournées individuellement afin d'améliorer le coût global de la solution. DSATUR
Cet algorithme étant classé parmi les heuristiques il ne fournit pas forcement une solution optimale. DSATUR produit donc en temps polynomial une solution réalisable. Son auteur a montré qu'il était capable de fournir en un temps court (relativement aux autres heuristiques et aux méthodes exactes) une coloration optimale dans plus de 90 % des cas. Heuristique de jugement
L’heuristique de simulation est la tendance des individus à considérer le dénouement d’une situation qu’ils jugent être le plus probable comme celui qui aura réellement lieu. « Lorsqu’ils doivent résoudre des problèmes, les gens élaborent souvent des scénarios hypothétiques afin d’estimer ce qui en ressortira. C’est-à-dire qu’ils passent chronologiquement en revue les événements dans leur esprit afin d’en évaluer les conséquences probables. ». Selon Fiske et Taylor (2011), l’heuristique de simulation s’exerce surtout dans des scénarios de prévision et de causalité. Se représenter la façon dont les événements peuvent apparaitre permet de faire un lien avec le futur, puisque les individus formulent des plans afin de concrétiser les possibilités qu’ils imaginent. Envisager un futur peut être caractérisé par la formulation de « vœux » (« wishful thinking ») ou d’un « imaginaire » (« fantasy »). Heuristique de jugement
Dans la prise de décision et le jugement, les heuristiques permettent d'effectuer plus simplement des jugements, de faire face à l’incertitude, de préserver les efforts des acteurs et de leur faire gagner du temps. Elles servent également à généraliser et à porter des jugements abstraits. Biais de confirmation
Les explications cognitives du biais de confirmation sont basées sur des limitations de la capacité des personnes à gérer des tâches complexes, et les raccourcis, appelés « heuristiques », qu'ils utilisent. Par exemple, les individus peuvent juger la fiabilité d'informations à l'aide de l'heuristique de disponibilité, c'est-à-dire avec quelle facilité une certaine idée vient à l'esprit. Il est également possible que les gens ne puissent se concentrer que sur une seule pensée à la fois, trouvant ainsi difficile de tester en parallèle des hypothèses alternatives. Une autre heuristique est la stratégie de test positif, identifiée par Klayman et Ha, par laquelle les individus vérifient une hypothèse en examinant les cas où ils s'attendent à une propriété ou un événement. Cette heuristique permet d'éviter la tâche difficile (voire impossible) d'analyser comment diagnostiquer chaque question possible. Toutefois, cette méthode n'étant pas universellement fiable, les individus peuvent aussi ignorer les contestations envers leurs croyances existantes. Métaheuristique
On parle de "méta", du grec μετά « au-delà » (comprendre ici « à un plus haut niveau »), "heuristique", du grec εὑρίσκειν / "heuriskein", qui signifie « trouver ». En effet, ces algorithmes se veulent des méthodes génériques pouvant optimiser une large gamme de problèmes différents, sans nécessiter de changements profonds dans l’algorithme employé. Heuristique (mathématiques)
On distingue en général plusieurs temps Heuristique (mathématiques)
Une heuristique peut s'évaluer selon divers critères : Heuristique de disponibilité
L'heuristique de disponibilité ne mène pas qu'à des conclusions biaisées. Il peut s'agir d'un mode de raisonnement efficace qui permet de résoudre un problème avec un minimum d'effort cognitif. Heuristique de jugement
Dans une variante de l'étude de Tversky et Kahneman, Gigerenzer a montré que l’ignorance des taux de base ne représentait pas une incapacité à bien raisonner. Les individus font des suppositions à partir du discours du chercheur et réfléchissent à partir de celles-ci. Selon Gigerenzer, une bonne comparaison serait celle du cerveau. Tout comme le cerveau qui n'agit pas comme un automate qui respecterait les lois des probabilités peu importe le problème, les individus sont dotés d’une série d’outils qui permettent de faire face à des problèmes concrets. Les heuristiques représentent de tels outils : « rapides et économes, elles permettent de réagir face à la plupart des problèmes qui se posent dans l’environnement ». Selon Gigerenzer, les heuristiques offrent des résultats satisfaisants dans la plupart des cas où les individus s’en servent pour traiter des situations quotidiennes, même si elles ne respectent pas les lois de probabilité. En ce sens, son approche se conforme surtout au principe d’optimisation de Simon. Métaheuristique
Les métaheuristiques étant très généralistes, elles peuvent être adaptées à tout type de problème d’optimisation pouvant se réduire à une « boîte noire ». Elles sont souvent moins puissantes que des méthodes exactes sur certains types de problèmes. Elles ne garantissent pas non plus la découverte de l’optimum global en un temps fini. Cependant, un grand nombre de problèmes réels n’est pas optimisable efficacement par des approches purement mathématiques, les métaheuristiques peuvent alors être utilisées avec profit. Heuristique de jugement
À partir des années 1970, la notion d'heuristique change avec Amos Tversky et Daniel Kahneman qui en 1974 développent l’idée que les individus ne prennent pas toujours leurs décisions de manière rationnelle. Ils seraient soumis à des biais et peuvent commettre des erreurs. Leurs ressources cognitives ne leur permettant pas d’utiliser des règles rationnelles, les individus recourraient à des raccourcis cognitifs : les heuristiques, qui sont des opérations mentales « intuitives, rapides et automatiques ». Tversky et Kahneman sont les auteurs principaux ayant étudié et développé le concept d'heuristique de jugement. Ils sont par exemple à l'origine des heuristiques de représentativité, de disponibilité et d'ancrage et d'ajustement. Heuristique de jugement
L'humeur joue un rôle dans l'usage des heuristiques. En effet, la joie, plus que la tristesse ou la déprime favorise leurs utilisations. Le peu d'importance d’une tâche et ses enjeux, une grande expérience dans un domaine particulier ainsi que le développement de raccourcis mentaux dans celui-ci influencent de la même manière leur usage. Par contre, lorsque les individus doivent justifier leurs déductions, qu'ils ont réalisé des erreurs récemment ou se sont interrogés soit sur la pertinence soit sur l’exactitude de leurs cognitions, ils utilisent moins les heuristiques. Take-the-best heuristic
La question était la suivant : Comment déduire lequel des deux objets, par exemple la ville A avec le profil d’indices (100101010) et la ville B avec le profil d’indices (100010101), obtient le meilleur score sur le critère établi, c’est-à-dire la taille de la population ? La méthode du meilleur choix heuristique compare simplement les profils lexicographiquement, tout comme on compare des nombres écrits en base deux : Le premier indice est 1 pour les deux, ce qui signifie que le premier indice ne fait pas de discrimination entre A et B. Le deuxième indice a pour valeur 0 dans les deux cas, cet indice ne fait pas discrimination non plus. Il en va de même pour le troisième indice, tandis que pour le quatrième la valeur est de 1 pour A et de 0 pour B, ce qui implique que A est jugé comme ayant une valeur plus élevée sur le critère. En d’autres termes, X > X si et seulement si (100101010) > (100010101). Métaheuristique
Dans un numéro spécial de la revue scientifique "", consacré aux applications des métaheuristiques, les éditeurs ont constaté que la majorité des 20 articles publiés le furent dans deux domaines : les problèmes d'ordonnancement et de logistique. Les méthodes les plus utilisées appartiennent à la famille des algorithmes évolutionnaires, souvent hybridés avec des méthodes de recherche locale. Heuristique d'affect
En 2000, deux expériences ont été menées par Finucane, Alhakami, Slovic et Johnson pour étudier l'heuristique d'affect sous la pression de limites de temps. Ils prédisaient qu'en situation d'urgence, les sujets utiliseraient davantage leurs affects pour gagner en efficacité, ce que l'expérience confirma. Une seconde expérience donnait des informations supplémentaires sur les risques et bénéfices des options proposées ; là encore, comme prédit par la théorie, ces informations jouèrent un rôle plus important sur les décisions des sujets contraints par le temps. Système 1 / Système 2 : Les deux vitesses de la pensée
Le biais qu'induit l'heuristique de disponibilité conduit à mal estimer les risques. Parce que ce sont les événements les plus saillants qui viennent le plus aisément à l'esprit (pour des raisons autres que leur fréquence, comme leur charge émotionnelle), l'attention des individus peut être détournée par des problématiques mineures relativement aux problématiques d'une ampleur bien plus grande. Heuristique de jugement
Enfin, l’heuristique de simulation a une dimension émotionnelle, qui est abondamment exploitée dans les scénarios de films et les romans. Le spectateur ou lecteur, influencé par cette heuristique se sent d’autant plus accablé par le sort du héros (« si seulement il avait su… »). Métaheuristique
Les métaheuristiques étant généralement stochastiques, les tests doivent en principe être répétés un grand nombre de fois, puis exploités via des méthodes statistiques. Cependant, cette pratique reste relativement peu répandue dans la littérature spécialisée. Psychologie sociale
L'heuristique d'ancrage (ou d'ajustement) est une tendance des individus à s'appuyer, pour estimer une valeur chiffrée inconnue, sur d'autres chiffres qui leur sont connus ou qui leur ont été présentés précédemment (même s'ils n'ont aucun lien avec la donnée à estimer), puis d'ajuster leur estimation à partir de ces chiffres. Les biais liés à cette heuristique sont : un ajustement insuffisant, le biais d'évaluation des évènements conjonctifs/disjonctifs et le biais d'évaluation de la distribution des probabilités. Par exemple, Tversky et Kahneman ont demandé à des participants d'évaluer des pourcentages concernant des données a priori peu connues (ce qui était vérifié dans l'expérience) par la plupart des participants (ex : proportion de pays africains représentés à l'ONU). Ils présentaient la tâche sous forme de jeu : ils faisaient tourner une « roue de la fortune » en présence de participants et leur demandaient d'abord si la valeur recherchée était, d'après eux, supérieure ou inférieure au chiffre obtenu par la roue (la roue truquée tombait toujours soit sur 10 soit sur 65), enfin on leur demandait d'estimer plus précisément cette probabilité. À la question sur la proportion de pays africains représentés à l'ONU (la valeur réelle étant de 27%), la valeur moyenne estimée par les participants était de 25 % dans le groupe « roue = 10 » et de 45 % dans le groupe « roue = 65 » . Les estimations fournies par les participants ont donc été influencées par la valeur obtenue par la roue, les participants ont ajusté leur estimation à partir de cette valeur pourtant sans aucun lien avec la question posée. Heuristique (mathématiques)
Une heuristique s'impose quand les algorithmes de résolution exacte sont impraticables, à savoir de complexité polynomiale de haut degré, exponentielle ou plus. Généralement, une heuristique est conçue pour un problème particulier, en s'appuyant sur sa structure propre, mais il existe des approches fondées sur des principes généraux. Coloration de graphe
L'importance du problème a donné lieu à l'élaboration de nombreuses heuristiques spécifiques au problème, spécialement des algorithmes séquentiels de coloration sommet par sommet (DSATUR, cosine, maya, etc.). Elle a aussi suscité de nombreuses expérimentations des méthodes approchées générales : méta-heuristique (recuit simulé, recherche tabou), ou encore algorithme génétique.Remarquons que cette méthode peut aboutir à la pire des colorations possibles, par-exemple si le graphe formula_2 a la structure de couronne à n sommets, son nombre chromatique est 2 (si n est pair) tandis que Welsh-Powell donne dans certains cas (selon l'ordre dans lequel sont rangés les sommets) une coloration utilisant formula_72 couleurs ! L'heuristique DSATUR permet d'éviter ce problème et donne une coloration moins mauvaise dans le pire cas. Système d'assurage
En spéléologie sont notamment utilisés :Dans cette catégorie, on peut distinguer cinq principaux types — du plus simple, au plus complexe : le simple mousqueton avec un demi-cabestan, le dispositif d'assurage de type « huit » (héritage du descendeur de Pierre Allain), celui de type « tube », celui destiné à la spéléologie et celui assistant l'assurage. Ces systèmes nécessitent un apprentissage en tant qu'assureur car le freinage de la corde n'est actif que lorsque l'assureur bloque le brin de corde libre (généralement celui du bas en direction du sol). Minimisation de fonctions non convexes
Même si l’efficacité des heuristiques dépend fortement des problèmes et des instances, des efforts sont faits pour tenter de les comparer : AMALGAM ou CMA-ES semble donner de bon résultat sur des instances de grande taille. Méthodologie historique
Par ailleurs, la recherche et la critique des matériaux ne devraient pas se limiter aux seuls documents écrits, ce qui serait une heuristique trop simple. Algorithmique
Pour certains problèmes, les algorithmes ont une complexité beaucoup trop grande pour obtenir un résultat en temps raisonnable, même si l’on pouvait utiliser une puissance de calcul phénoménale. On est donc amené à rechercher la solution de façon non systématique (algorithme de Las Vegas) ou de se contenter d'une solution la plus proche possible d’une solution optimale en procédant par essais successifs (algorithme de Monte-Carlo). Puisque toutes les combinaisons ne peuvent être essayées, certains choix stratégiques doivent être faits. Ces choix, généralement très dépendants du problème traité, constituent ce qu’on appelle une heuristique. Le but d’une heuristique n'est donc pas d'essayer toutes les combinaisons possibles, mais de trouver une solution en un temps raisonnable et par un autre moyen, par exemple en procédant à des tirages aléatoires. La solution peut être exacte (Las Vegas) ou approchée (Monte-Carlo). Les "algorithmes d'Atlantic City" quant à eux donnent de façon probablement efficace une réponse probablement juste (disons avec une chance sur cent millions de se tromper) à la question posée. Hamarreko
Cette étude répertorie plus de trente modèles poétiques différents, répartis en sept grandes catégories. L'hamarreko est la catégorie la plus représentée, après celle du zortziko. Elle comprend un premier modèle ("nagusia", ou « majeur ») correspondant au "hamarreko handi", noté 10/8A, et un second modèle ("txikia", ou « mineur ») correspondant au "hamarreko txiki", noté 7/6A. Aulestia considère néanmoins que le modèle « classique » comportait 15 syllabes (8/7A). Logiciel antivirus
L’"analyse heuristique" est utilisée par quelques antivirus. Par exemple, l’antivirus peut analyser le début de chaque code de toutes les nouvelles applications avant de transférer le contrôle à l’usager. Si le programme semble être un virus, alors l’usager en sera averti. Toutefois, cette méthode peut également mener à de fausses alertes. La méthode heuristique permet de détecter des variantes de virus et, en communiquant automatiquement les résultats de l'analyse à l'éditeur, celui-ci peut en vérifier la justesse et mettre à jour sa base de définitions virales. Métaheuristique
Les métaheuristiques sont souvent employées pour leur facilité de programmation et de manipulation. Elles sont en effet facilement adaptables à tout type de problème d’optimisation. Toutefois, elles sont le plus judicieusement employées sur des problèmes d’optimisation "difficile", où des méthodes d’optimisation plus classiques (méthodes déterministes, notamment) montrent leurs limites. Heuristique de reconnaissance
α = C/(C+W) C’est le nombre d'inférences correctes que l'heuristique de reconnaissance ferait, calculé sur toutes les paires dans lesquelles une alternative est reconnue et l'autre non, et W est le nombre d'inférences erronées. Les domaines dans lesquels l'heuristique de reconnaissance a été appliquée avec succès comprennent la prédiction de propriétés géographiques (telles que la taille des villes, des montagnes, etc.), d'événements sportifs (tels que les championnats de Wimbledon et de football) and elections.) et d'élections. Les recherches montrent également que l'heuristique de reconnaissance est pertinente pour la science du marketing. Les heuristiques basées sur la reconnaissance aident les consommateurs à choisir les marques à acheter dans les catégories fréquemment achetées. Un certain nombre d'études se sont penchées sur la question de savoir si les gens se fient à l'heuristique de reconnaissance d'une manière rationnelle. Par exemple, la reconnaissance du nom des villes suisses est un prédicteur valable de leur population (α = 0,86) mais pas de leur distance par rapport au centre de la Suisse (α = 0,51).Pohl a rapporté que 89% des inférences s'accordaient avec le modèle dans les jugements de la population, contre seulement 54% dans les jugements de la distance. Plus généralement, il existe une corrélation positive de r = 0,64 entre la validité de reconnaissance et la proportion de jugements conformes à l'heuristique de reconnaissance dans 11 études. Une autre étude de Pachur suggère que l'heuristique de reconnaissance est plus probablement un outil pour explorer la reconnaissance naturelle plutôt que provoquée (c'est-à-dire non provoquée dans un cadre de laboratoire) lorsque les inférences doivent être faites à partir de la mémoire. Dans l'une de ses expériences, les résultats ont montré qu'il y avait une différence entre les participants dans un cadre expérimental et ceux dans un cadre non expérimental. Heuristique de jugement
Schwarz et ses collègues ont mis en évidence l’ambiguïté de l'interprétation de l'heuristique de disponibilité faite par Tversky et Kahneman. Ces derniers ont avancé l’idée que les estimations de probabilité se basent sur la facilité avec laquelle des exemples viennent à l’esprit. Cependant, selon Schwarz, l’expérience construite par Tversky et Kahneman ne leur permettait pas de distinguer deux interprétations possibles. Les résultats obtenus par les chercheurs pouvaient être expliqués par deux éléments : la fréquence d’un événement est-elle jugée sur base du nombre d’exemples en mémoire ou sur la facilité de penser à ceux-ci ? Répertoire de la pharmacologie
Il existe trois types de diurétiques, qui agissent chacun sur un segment du néphron (unité fonctionnelle du rein) : les diurétiques thiazidiques (bendrofluméthiazide, chlortalidone, clopamide, hydrochlorothiazide, xipamide), les diurétiques de l'anse (bumétanide, furosémide) et les diurétiques d'épargne potassique (amiloride, triamtérène, antialdostérones tels que le canrénoate de potassium et la spironolactone). Le mécanisme d'action général des diurétiques consiste à favoriser l'élimination des ions du plasma sanguin (surtout le sodium et le chlore), provoquant un phénomène d'osmose qui entraîne dans l'urine l'eau du plasma sanguin. Métaheuristique
En pratique, elles ne devraient être utilisées que sur des problèmes ne pouvant être optimisés par des méthodes mathématiques. Utilisées en lieu et place d’heuristiques spécialisées, elles montrent généralement de moins bonnes performances. Heuristique
En sociologie, l’heuristique est la . Le terme heuristique désigne d'une manière courante une méthode de résolution d'un problème qui ne passe pas par l'analyse détaillée du problème mais par son appartenance ou adhérence à une classe de problèmes donnés déjà identifiés. Conjecture de Goldbach
Une version très grossière de l'argument probabiliste heuristique (pour la forme forte de la conjecture de Goldbach) est la suivante. Le théorème des nombres premiers affirme qu'un entier sélectionné aléatoirement d'une manière brute possède formula_1 chance d'être premier. Ainsi, si est un grand entier pair et , un nombre compris entre 3 et , alors on peut s'attendre à ce que la probabilité que et soient tous deux premiers soit égale à formula_2. Cet argument heuristique n'est pas rigoureux pour de nombreuses raisons ; par exemple, on suppose que les événements que et soient premiers sont statistiquement indépendants l'un de l'autre. Si l'on poursuit quand même ce raisonnement heuristique, on peut estimer que le nombre total de manières d'écrire un grand nombre entier pair comme la somme de deux nombres premiers impairs vaut environ Puisque cette quantité tend vers l'infini lorsque augmente, on peut s'attendre à ce que tout entier pair suffisamment grand non seulement possède au moins une représentation sous forme de somme de deux nombres premiers, mais en fait en possède beaucoup. Carte heuristique
Une carte heuristique se construit comme suit : au centre le thème ou sujet de la carte heuristique en image et en mots. Depuis ce centre, des branches en couleur irradient dans toutes les directions en portant les idées principales sous forme de dessins et de mots-clés. Ces branches irradient à leur tour vers des idées secondaires, en image et mot-clé Métaheuristique
Une métaheuristique est un algorithme d’optimisation visant à résoudre des problèmes d’optimisation difficile (souvent issus des domaines de la recherche opérationnelle, de l'ingénierie ou de l'intelligence artificielle) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. L'Heuristique
Il est fondé en 1993 par l'Association étudiante de l'ÉTS sous le nom "JETS". À partir de 2013, les numéros sont publiés simultanément en version papier et en ligne. En 2014, à la suite d'un concours lui cherchant un nouveau nom, il devient L'Heuristique. En décembre 2020, L'Heuristique annonce être incapable de trouver une relève et cesse ses activités. Rationalité limitée
Cependant, les heuristiques peuvent être mobilisées telles des outils. En cela, ce sont des mécanismes conscients. Dans “Simple heuristic that make us smart” Gerd Gigerenzer et Peter M.Todd utilisent l’exemple du diagnostic médical à la suite d’une crise cardiaque. Afin de prendre une décision optimale et « rationnelle », il faudrait récolter et recouper dix-neuf variables quantitatives, ce qui demande du temps. Or, face à l’urgence le médecin doit prendre une décision rapidement. C’est pourquoi l’hôpital a réduit le problème à trois variables dont l’âge et la tension sanguine. Le niveau de risque étant déterminé selon un montant seuil propre à chaque variable. Avec une simple réponse binaire (oui/non) le diagnostic est établi. Divination
Hugues de Saint-Victor, vers 1135, dans son "Didascalicon", distingue cinq types de magie, dont deux divinations : la mantique, les mathématiques. La mantique regroupe la nécromancie, la géomancie, l'hydromancie, l'aéromancie, la pyromancie ; les mathématiques regroupent l'haruspicine, les augures, les horoscopes. Métaheuristique
On parle d’hybridation quand la métaheuristique considérée est composée de plusieurs méthodes se répartissant les tâches de recherche. La taxinomie des métaheuristiques hybrides se sépare en deux parties : une classification "hiérarchique" et une classification "plate". La classification est applicable aux méthodes déterministes aussi bien qu’aux métaheuristiques. Humour mathématique
Paul Renteln et Alan Dundes distinguent ses formes « ésotériques », les plaisanteries à base de concepts mathématiques, accessibles aux seuls initiés qui les connaissent, et ses formes « exotériques », davantage destinées à des publics scientifiques non mathématiciens, où on joue volontiers de parallèles entre les disciplines concurrentes. À les en croire, l'étude d'exemples d'humour mathématique « offre une fenêtre unique sur la culture mathématique en général, voire des pistes pour comprendre la nature même de la pensée mathématique ». Cet aspect est ainsi résumé par le mathématicien John Edensor Littlewood : Optimisation (mathématiques)
Pour résoudre des problèmes difficiles (par exemple ceux qui présentent de nombreux extrema locaux pauvres), des techniques ont été conçues pour déterminer des points qui ne sont pas rigoureusement optimaux, mais qui s’en approchent. Ces méthodes, appelées Heuristiques et métaheuristiques, se basent généralement sur des phénomènes physiques, biologiques, socio-psychologiques ou font appel au hasard. Les domaines d’application sont vastes et s’étendent souvent bien au-delà des problèmes pour lesquels elles ont été initialement conçues. Heuristique de jugement
Selon les observations de Tversky et Kahneman, plus il est facile de se souvenir d’un événement, plus celui-ci est considéré comme fréquent et inversement. L’heuristique de disponibilité « consiste à juger la fréquence ou la probabilité d’un événement en fonction de la facilité avec laquelle on peut se remémorer des exemples de cet événement ». Ce phénomène est expliqué par le fait que les individus se rappellent mieux des exemples d’événements très fréquents que des exemples d’événements peu fréquents. Cette heuristique peut toutefois mener à plusieurs biais. Nudge (livre)
Ils citent un ensemble d'exemples de recherches qui mettent en évidence de nombreuses limites à la rationalité supposée de certains jugements et décisions que nous faisons. Ils déclarent que, contrairement aux homo economicus, les "Homo sapiens" font des erreurs prévisibles car ils utilisent des heuristiques et parce qu'ils sont influencés par le contexte social. Métaheuristique
Les métaheuristiques sont généralement des algorithmes stochastiques itératifs, qui progressent vers un optimum global (c'est-à-dire l'extremum global d'une fonction), par échantillonnage d’une fonction objectif. Elles se comportent comme des algorithmes de recherche, tentant d’apprendre les caractéristiques d’un problème afin d’en trouver une approximation de la meilleure solution (d'une manière proche des algorithmes d'approximation). Méthode du bruitage
La méthode du bruitage est une métaheuristique, c'est-à-dire un algorithme d'optimisation visant à résoudre des problèmes d'optimisation difficile (au sens de la théorie de la complexité) pour lesquels on ne connaît pas de méthode classique plus efficace. Take-the-best heuristic
En psychologie, l'heuristique dite du meilleur choix est une heuristique (une stratégie simple de prise de décision) qui permet de choisir entre deux alternatives en se basant sur le premier indice qui les discrimine, où les indices sont ordonnés par leur validité, du plus élevé au plus faible. Dans la formulation originale, les indices étaient supposés avoir des valeurs binaires (oui ou non) ou une valeur inconnue. La logique de l'heuristique est qu'elle fonde son choix uniquement sur le meilleur indice (raison) et ignore le reste. Nombre de croisements (théorie des graphes)
Il existe des algorithmes efficaces pour déterminer si le nombre de croisements est inférieur à une constante fixe . En d'autres termes, le problème est traitable à paramètre fixe. Il existe également des algorithmes d'approximation efficaces pour approximer sur des graphes de degré borné. En pratique, des algorithmes heuristiques sont utilisés, tels que l'algorithme simple qui commence sans arêtes et ajoute continuellement chaque nouvelle arête d'une manière qui produit le moins de croisements supplémentaires possible. Ces algorithmes sont utilisés dans le projet de calcul distribué Rectilinear Crossing Number. Heuristique (homonymie)
Lheuristique (du grec ancien , ', « je trouve »), parfois orthographiée euristique, est un terme de didactique qui signifie Logique et raisonnement mathématique
L'heuristique est : ". Métaheuristique
Ces différentes catégories peuvent être combinées, la classification hierarchique étant la plus générale. Carte heuristique
Des logiciels récents, intuitifs et destinés à la cartographie heuristique : FreeMind, XMind entre autres. Rhétorique
Par ailleurs, Aristote va développer le système rhétorique, rassemblant l'ensemble des techniques oratoires. En distinguant trois types d'auditeurs, il distingue ainsi, dans la "Rhétorique", trois « genres rhétoriques », chacun trouvant à s'adapter à l'auditeur visé et visant un certain type d'effet social : Régime d'historicité
Le concept de régime d'historicité est un outil heuristique, conçu par l'historien François Hartog, et désignant les « modes d’articulation des trois catégories du passé, du présent et du futur ». Il pose la question de la manière dont les sociétés, ou les individus, pensent leur rapport au temps, notamment « les moments de crises de temps » qu'Hannah Arendt qualifie de « brèches ». Le terme seul d'historicité renvoie pour sa part à différentes définitions ; Marcel Gauchet y voit la façon dont un individu (ou une collectivité) . Métaheuristique
Il est admis que, d’un point de vue très général, aucune métaheuristique n’est réellement meilleure qu’une autre. En effet, une métaheuristique ne peut prétendre être plus efficace sur "tous" les problèmes, bien que certaines "instances" (c’est-à-dire l’algorithme lui-même, mais aussi un choix de paramètres et une implémentation donnée) puissent être plus adaptées que d’autres sur certaines classes de problèmes. Cette constatation est décrite par le théorème du "" (« pas de déjeuner gratuit »). Épître aux Hébreux
L'analyse rhétorique distingue trois types de construction symétrique : la structure en chiasme, la structure spéculaire et la structure concentrique. La première comprend quatre éléments qui s'entrecroisent (A B B' A'), la deuxième englobe plus de quatre éléments (A B C C' B' A'), et enfin la troisième, dont le nombre d'éléments est impair (A B C B' A'), contient un centre qui forme le point de focalisation du texte et, surtout, renferme l'essentiel de sa signification. Cette dernière structure, le modèle concentrique, revient fréquemment dans la Bible et représente selon Roland Meynet l'une des caractéristiques majeures de la littérature sémitique. Discours décisif
Averroès distingue dans l'ouvrage (§16-17) trois types d'arguments hérités de la logique d'Aristote, qui correspondent à , explique Alain de Libera. Il s'agit des arguments démonstratifs, dialectiques et rhétoriques. Les arguments démonstratifs sont propres aux philosophes et inaccessibles aux autres classes d'esprits. Ils reposent sur la capacité de construire et comprendre des syllogismes rationnels, sans l'intermédiaire d'images ou d'opinions courantes. Les arguments rhétoriques s'appuient sur des images, ils sont communs à tous les hommes et sont utilisés dans le Coran pour présenter les vérités religieuses au plus grand nombre. Les arguments dialectiques ne concernent que les théologiens qui sont à la fois inaptes aux raisonnements démonstratifs, et capables d'aller au-delà du sens obvie du texte révélé. Cette distinction entre trois types d'hommes et d'arguments correspond pour Averroès à la parole coranique (XVI, 125) . Carte heuristique
Des formes graphiques similaires aux cartes heuristiques apparaissent tout au long de l'histoire : au siècle l'arbre de Porphyre propose une représentation hiérarchique du savoir basé sur les "Catégories" d'Aristote, au siècle "L'Arbre de la science" de Raymond Lulle offre une représentation graphique sous la forme d'un arbre, quand au siècle Anguerrande, dans son "Traité sur les vertus de l'excellence et comment quelqu'un peut les acquérir", propose lui-aussi une représentation très proche de la carte heuristique. La carte heuristique est finalement formalisée par un psychologue anglais, Tony Buzan. L'idée lui vint alors qu'il écrivait "Une encyclopédie du cerveau et de son utilisation" ("") en 1971. Il utilisait également ce système sans lui donner de nom dans ses cours sur la chaîne BBC. Heuristique (mathématiques)
Une fois le problème bien cerné (question, contexte : données, contraintes, tenants et aboutissants), selon les cas Le premier cas se produit d'autant plus souvent qu'on a plus d'expérience ; Heuristique (mathématiques)
On parle de métaheuristique pour les méthodes approximatives générales, pouvant s'appliquer à différents problèmes (comme le recuit simulé par exemple). Minimisation de fonctions non convexes
À la différence des méta-heuristiques, les travaillent sur l'espace de recherche des heuristiques au lieu de travailler sur l'espace des solutions. Les hyper-heuristiques permettent d'automatiser le réglage des méta-heuristiques utilisées. Métaheuristique
La première classe est celle des méthodes "implicites", où la distribution de probabilité n’est pas connue "a priori". C’est le cas par exemple des algorithmes génétiques, où le choix de l’échantillonnage entre deux itérations ne suit pas une loi donnée, mais est fonction de règles locales. Heuristique de Lin-Kernighan
L'heuristique de Lin-Kernighan est une méthode itérative, qui consiste à améliorer peu à peu une solution. Au départ on choisit arbitrairement une solution, puis on l'améliore par des changements simples. C'est une généralisation de l'heuristique 2-opt. Heuristique de jugement
L’heuristique de simulation est également utilisée dans le raisonnement dit contrefactuel, c’est-à-dire « la simulation d’événements qui auraient pu avoir lieu mais qui ne se sont pas déroulés ». La frustration sera souvent plus élevée si une personne rate son avion de cinq minutes que si elle le rate de trente minutes car dans le premier cas, il lui est plus facile d’imaginer tout ce qui lui aurait permis de ne pas le manquer. Le fait d’imaginer une alternative à l'aide de la simulation contrefactuelle peut avoir un grand impact sur les attentes, l’attribution causale, les impressions et l’affect présents dans les situations concernées.  Afin d’étudier le raisonnement contrefactuel, Medvec, Madey et Gilovich ont demandé à des athlètes olympiques s’ils étaient satisfaits de leur médaille. Leurs résultats ont montré que les médaillés d’argent étaient moins heureux que les médaillés de bronze. En effet, les athlètes en deuxième place sont très proches de la victoire, et donc frustrés. Or, ceux en troisième position peuvent s’imaginer être proche du peloton n’ayant pas accédé au podium, et l’or semble plus lointain et alors inaccessible. Heuristique (sport)
Une illustration en sports de raquette (tennis, badminton, etc.) ou sports de combat de percussion (escrime, boxe, etc.) où il est question d’atteindre des cibles : dans un premier temps, [A] tend un piège à son adversaire (se laisse attaquer sur une cible) afin de pouvoir riposter brusquement dans un second temps. Ici, l'économie de la réflexion (de construction du jeu) est réalisée car l'initiative est laissée à l'adversaire dont on va exploiter le comportement. Philosophie
On peut dans une première approche, délimiter en creux un certain nombre de méthodes et de principes heuristiques qui caractérisent au moins en partie la philosophie. Psychologie sociale
Ainsi, les travaux de Simon puis ceux d'Herbert ont contribué à introduire le facteur humain dans les modèles de la prise de décision, mais l'évènement majeur qui sera le point de départ d'une quantité considérable de travaux sur la prise de décision en psychologie fut la publication en 1974 dans la revue "Science" d'un article de Tversky et Kahneman intitulé "Judgment under Uncertainty: Heuristics and Biases". Ce document constitue la pierre angulaire et fondatrice de l'édifice théorique bâti par ces auteurs, qu'ils nommeront "Prospect Theory" quelques années plus tard (traduit en français par Théorie des perspectives), et pour lequel Daniel Kahneman recevra en 2002 le prix Nobel d'économie. Les auteurs identifient des biais cognitifs dans la prise de décision tels que l'aversion au risque ou l'aversion à la perte, mais aussi découvrent le principe des heuristiques de décision, à l'origine de ces biais. Les heuristiques sont des règles de décision simples, les auteurs les qualifient de "rule of thumb", permettant de prendre des décisions rapides et peu coûteuses du point de vue des ressources cognitives. Si ces heuristiques sont souvent efficaces pour économiser les ressources cognitives, elles sont en revanche peu fiables, peu précises et occasionnent souvent des erreurs de jugement. Dans leur article de 1974, les auteurs identifient trois premières heuristiques de décision : l'heuristique de disponibilité, l'heuristique de représentativité et l'heuristique d'ancrage. Chacune d'elles est susceptible de provoquer des biais de jugement spécifiques. Algorithmique
C’est ainsi que les programmes de jeu d’échecs ou de jeu de go (pour ne citer que ceux-là) font appel de manière très fréquente à des heuristiques qui modélisent l’expérience d’un joueur. Certains logiciels antivirus se basent également sur des heuristiques pour reconnaître des virus informatiques non répertoriés dans leur base, en s’appuyant sur des ressemblances avec des virus connus, c'est un exemple d'algorithme d'Atlantic City. De même le problème SAT qui est l'archétype du problème NP-complet donc très difficile est résolu de façon pratique et efficace par la mise au point d'heuristiques. Métaheuristique
Il existe un grand nombre de métaheuristiques différentes, allant de la simple recherche locale à des algorithmes complexes de recherche globale. Ces méthodes utilisent cependant un haut niveau d’abstraction, leur permettant d’être adaptées à une large gamme de problèmes différents. Problème de couverture par ensembles
Des techniques pour résoudre les problèmes de couverture comprennent les méthodes exactes, la programmation mathématique, et des méthodes heuristiques et métaheuristiques, les algorithmes génétiques ou mémétiques. Parmi ces méthodes, certains algorithmes métaheuristiques peuvent résoudre des cas volumineux du problème de couverture en un temps raisonnable. Leurs hybridations avec d'autres techniques donnent des résultats encore meilleurs, tant dans les applications de référence que dans le monde réel. Problème de gestion de projet à contraintes de ressources
Les premières méthodes, créées dans les années 1960, sont des heuristiques à base de listes. Les listes de priorité définissent une priorisation dans l'exécution des tâches, selon des critères souvent heuristiques comme le temps de traitement de tâches ou la marge. Une liste de priorité doit respecter les contraintes de précédence. Logique et raisonnement mathématique
Dans l'induction, le mathématicien part de constats expérimentaux, puis les généralise en trouvant une qui les unifie.  Par exemple, on constate que si l'on trace un triangle dont l'un des côtés est le diamètre d'un cercle, et les 3 sommets de ce triangle coïncident avec la périphérie du cercle, alors ce triangle est rectangle. L"induction" est une heuristique, c'est-à-dire une méthode qui aide à construire ensuite un raisonnement mathématique rigoureux ; en aucun cas elle ne constitue une démonstration mathématique. Heuristique de disponibilité
C'est un mécanisme de pensée qui fausse nos prises de décisions. Notre jugement se trouve alors altéré. Ce schème psychologique influence nos choix rationnels. Selon Amos Tversky et Daniel Kahneman l’esprit humain se subdivise en deux entités logiques : le système 1 comme “pensée intuitive” et le système 2 comme “pensée rationnelle”. Heuristique (mathématiques)
Au sens le plus large, "l'heuristique" est la psychologie de la découverte, abordée par différents mathématiciens. Système 1 / Système 2 : Les deux vitesses de la pensée
L'heuristique de disponibilité est une autre source d'erreur qui peut faire intervenir les deux systèmes de raisonnement. En effet, le sentiment de disponibilité peut être seulement intuitif, et seul le système 1 peut être impliqué : il est, par exemple, immédiat que les lettres permettent de former beaucoup plus de mots que les lettres . Heuristique de disponibilité
En psychologie, l'heuristique de disponibilité désigne un mode de raisonnement qui se base uniquement ou principalement sur les informations immédiatement disponibles en mémoire, sans chercher à en acquérir de nouvelles concernant la situation. Cette heuristique du jugement peut engendrer des biais cognitifs, on trouve dans ce sens l'expression biais de disponibilité. Heuristique de jugement
Schwarz et ses collègues ont alors mené une étude afin de répondre à cette question et de distinguer ces deux facteurs : le nombre et la facilité. Les sujets avaient pour tâche de citer soit 6 soit 12 situations dans lesquelles ils avaient su s’affirmer et faire preuve d'assertivité. D’autres sujets devaient citer soit 6 soit 12 situations dans lesquelles ils avaient été passifs. Ils devaient ensuite estimer leur degré d’assertivité. Les sujets devant citer seulement 6 situations assertives se jugeaient davantage assertifs que les sujets devant en citer 12. De même, les sujets devant citer 6 situations de passivité se sont jugés plus passifs que les sujets devant en citer 12. Rationalité limitée
Les limites des théories néoclassiques décrites précédemment permettent de comprendre dans quel environnement évolue l’individu. Soumis à de nombreuses contraintes et exigences, ce dernier va avoir recours à des mécanismes mentaux qui peuvent être conscients ou inconscients. Ces derniers vont nous permettre, à base de raccourcis cognitifs, de réagir plus vite à une situation et vont faciliter notre prise de décision. Ces automatismes mentaux sont appelés des heuristiques et peuvent être la conséquence d’une accumulation d’expérience dans le domaine de l’entreprise ou du social. Cela peut relever de l’intuition mais peut être également le résultat d’une activité consciente de simplification des problèmes. Par conséquent, certains auteurs dont Gerd Gigerenzer pensent qu’ils sont utiles à la prise de décision. Cette partie s’attache donc à décrire les bienfaits, souvent ignorés, des heuristiques. Métaheuristique
Les plus connues dans cette classe sont le recuit simulé, la recherche avec tabous, la recherche à voisinage variable, la méthode GRASP ou encore les méthode de bruitage. Ces méthodes peuvent être comparées avec la méthode classique du hill-climbing Heuristique de jugement
En santé publique, l’utilisation des heuristiques peut aider les médecins ainsi que les patients à prendre des décisions. Contrairement à l’intuition commune qu’être en possession de beaucoup d’informations est favorable, les heuristiques permettent de réduire l’information et de la rendre plus pertinente, notamment pour établir des diagnostics médicaux. Elles sont reconnues dans le milieu médical pour leur précision, leur transparence, leur large accessibilité, leur faible coût cognitif et leur gain de temps dans la prise de décision. Heuristique (mathématiques)
On peut mettre en concurrence diverses heuristiques pour profiter de l'ensemble de leurs domaines d'activités, ce qui est, en soi, une nouvelle heuristique. Heuristique de jugement
Tversky et Kahneman ont observé le phénomène suivant : plus une chose est typique d'une catégorie, plus les individus la classent dans cette catégorie. L’heuristique de représentativité est une règle qui «consiste à estimer la probabilité d’appartenance d’un objet à une classe d’objets à partir de sa ressemblance avec un cas prototypique de cette classe». Selon Tversky et Kahneman, cette règle est utilisée pour répondre à des questions de probabilité comme : « Quelle est la probabilité qu'A appartienne à la classe B ? ». Si A est très représentatif de B, l’individu jugera qu'A a une forte probabilité d’appartenir à B. Ils développent l’idée que l’heuristique de représentativité est aussi utilisée pour catégoriser socialement les individus en fonction de leur ressemblance avec les stéréotypes caractérisant ces catégories. Cette règle peut expliquer certains biais de jugement. Hachurateur
Dans les deux derniers types de hachurateurs, la règle droite peut être remplacée par des pistolets de courbes variables. Méthode de Viola et Jones
Plusieurs chercheurs font remarquer que cette idée de filtrer rapidement les exemples négatifs les plus simples n'est pas nouvelle. Elle existe dans d'autres méthodes sous forme d'heuristiques, comme la détection de la couleur chair ou une étape de pré-classification. Métaheuristique
Une terminologie légèrement différente considère que les "méta-heuristiques" sont une forme d’algorithmes d’optimisation stochastique, hybridés avec une recherche locale. Le terme "méta" est donc pris au sens où les algorithmes peuvent regrouper plusieurs heuristiques. On rencontre cette définition essentiellement dans la littérature concernant les algorithmes évolutionnaires, où elle est utilisée pour désigner une spécialisation. Dans le cadre de la première terminologie, un algorithme évolutionnaire hybridé avec une recherche locale sera plutôt désigné sous le terme d’algorithme mémétique. Pensées pour moi-même
Trois genres philosophiques sont à distinguer : le genre « réfutatif » ou propre à convaincre, "elenktikos" () pour dénoncer les erreurs ; protreptique ou exhortatif, pour encourager à la pratique de la vertu (exhortatif) ; et le genre didactique, "didaskalikos", () qui enseigne les principes théoriques, genre dit épidictique pour l’éloquence d’apparat. Marc-Aurèle recommande lui-même de ne pas faire parade de son obéissance à la raison : "" (VI, 30, 1).