Cet article propose une nouvelle approche du « problème des croyances a priori », qui consiste à identifier les normes qui régissent ces croyances. Nous défendons le « bayésianisme prospectif », qui identifie d'abord les normes qui régissent les croyances a posteriori existantes, puis induit des normes inverses pour les croyances a priori. Il s'agit d'une défense systématique des idées initiales de Freedman, Carnap et Shimony, et les différences avec les points de vue subjectivistes et objectivistes existants sont discutées. En particulier, nous proposons le « bayésianisme convergentiste », qui considère la convergence de la vérité des croyances a posteriori comme norme fondamentale et suggère une méthode pour l'utiliser comme base bayésienne du rasoir d'Ockham en statistique et en apprentissage automatique.
