The difference is that in probabilistic models, you basically don’t have the choice of the objective function you’re going to minimize, and you have to stay true to the probabilistic framework in the sense that every object you manipulate has to be a normalized distribution (which you may approximate using variational methods, etc.). Here, we’re saying that ultimately what you want to do with these models is make decisions. If you build a system that drives a car, and the system tells you “I need to turn left with probability 0.8 or turn right with probability 0.2”, you’re going to turn left. The fact that the probabilities are 0.2 and 0.8 doesn’t matter – what you want is to make the best decision, because you’re forced to make a decision. So probabilities are useless if you want to make decisions. 
La différence est que dans les modèles probabilistes, nous n’avons pas le choix de la fonction objectif que nous allons minimiser. Il faut rester fidèle au cadre probabiliste au sens que chaque objet qui est manipulé doit avoir une distribution normalisée (qu’il est possible d’approximer en utilisant des méthodes variationnelles, etc.). Ce que nous voulons faire en fin de compte avec ces modèles, c’est prendre des décisions. Par exemple avec un système qui conduit une voiture et qui indique « Tourner à gauche avec une probabilité de 0,8 ou tourner à droite avec une probabilité de 0,2 », on va tourner à gauche. Le fait que les probabilités soient de 0,2 et 0,8 n’a pas d’importance. Ce que nous voulons, c’est prendre la meilleure décision, parce que nous sommes obligés de prendre une décision. Les probabilités sont donc inutiles quand nous voulons prendre des décisions.