Analyse Discriminante Imprécise basée sur l'inférence Bayésienne robuste

L'objectif de cet article est de proposer une nouvelle approche de classification prudente basée sur l'inférence Bayésienne robuste et l'analyse discriminante linéaire. Cette modélisation est conçue pour prendre en compte, dans ses inférences a posteriori, le manque d'information lié aux données. Le principe de cette approche est d'utiliser un ensemble de distributions a priori pour modéliser l'ignorance initiale, plutôt qu'une seule distribution (souvent dite “non-informative”) qui peut fortement influencer les résultats en cas de faible quantité de données. Des premières expériences montrent que l'ajout d'imprécision permet d'être prudent en cas de doute sans pour autant diminuer la qualité du modèle, tout en gardant un temps de calcul raisonnable.