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Sortie de BayesiaLab 5.0

14 septembre 2010 / nouvelle version logiciel

Nous avons le plaisir d'annoncer un grand nombre d'innovations majeures dans cette nouvelle version de BayesiaLab :

• Environnement innovant d'élicitation des connaissances expertes : un module entièrement nouveau permet de collecter indépendamment la connaissance des experts via une interface web conviviale hébergée sur notre site sécurisé. L'expertise individuelle  de chaque expert peut alors être intégrée formellement pour générer un réseau Bayésien, tout en évitant les biais cognitifs classiques des sessions de BrainStorming. N'hésitez pas à consulter la présentation complète de ce nouvel outil ;
• Inférence causale : BayesiaLab 5.0 devient le premier progiciel à proposer une implémentation ergonomique de l'opérateur Do-Calculus défini par Pearl. Cet opérateur permet aux analystes de simuler l'impact des interventions sur les variables pour l'analyse formelle des politiques, par opposition aux simples observations des états de ces variables. En outre, l'ensemble des outils d'analyse de BayesiaLab est totalement compatible avec ce nouveau type d'inférence causale ;
• Multi-Quadrants: Idéal pour les problématiques dans lesquelles vos données contiennent une variable "pivot" telle que "Identificateur Produit" ou encore "Pays/région". Un graphe d'opportunités spécifique permet de mener une analyse comparative des leviers sur les différentes modalités de la variable pivot, et d'utiliser ces résultats dans l'outil de Profil Dynamique de la Cible (PDC) pour trouver des politiques optimales réalistes (voir l'analyse du marché des parfums avec les Equations Structurelles Probabilistes, où la variable pivot est la variable Produit) ;
• Arbre d'optimisation de la cible : Alors que le PDC produit la politique optimale, l'arbre d'optimisation décrit un ensemble de politiques d'optimisation alternatives (avec des observations et/ou des interventions) ;
• BayesiaLab Analyst Edition : Cette nouvelle version de BayesiaLab est une Professional Edition en lecture seule permettant aux analystes de partager leurs modèles avec une audience plus large, incluant les décideurs, afin qu'ils puissent profiter de la dynamique des réseaux Bayésiens. Cette édition représente donc un bon outil pour promouvoir l'importance des réseaux Bayésiens pour l'aide à la décision dans les organisations.

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