Êtes-vous un étudiant de l'EPFL à la recherche d'un projet de semestre?
Travaillez avec nous sur des projets en science des données et en visualisation, et déployez votre projet sous forme d'application sur Graph Search.
Concept
Système expert
Résumé
Un système expert est un outil capable de reproduire les mécanismes cognitifs d'un expert, dans un domaine particulier. Il s'agit de l'une des voies tentant d'aboutir à l'intelligence artificielle.
Plus précisément, un système expert est un logiciel capable de répondre à des questions, en effectuant un raisonnement à partir de faits et de règles connues. Il peut servir notamment comme outil d'aide à la décision. Le premier système expert a été Dendral. Il permettait d'identifier les constituants chimiques.
Un système expert se compose de 3 parties :
une base de faits ;
une base de règles ;
un moteur d'inférence.
Le moteur d'inférence est capable d'utiliser faits et règles pour produire de nouveaux faits, jusqu'à parvenir à la réponse à la question experte posée.
La plupart des systèmes experts existants reposent sur des mécanismes de logique formelle et utilisent le raisonnement déductif. Pour l'essentiel, ils utilisent des règles d'inférence de la forme suivante (syllogisme) :
si P est vrai (fait ou prémisse) et si on sait que P implique Q (règle) alors, Q est vrai (nouveau fait ou conclusion).
Les plus simples des systèmes experts s'appuient sur la logique des propositions (dite aussi « logique d'ordre 0 »). Dans cette logique, on n'utilise que des propositions, qui sont vraies, ou fausses. D'autres systèmes s'appuient sur la logique des prédicats du premier ordre (dite aussi « logique d'ordre 1 »), que des algorithmes permettent de manipuler aisément.
Il faut maintenir une certaine cohérence de l'ensemble des règles:
Incompatibilité (R1: Si A et B alors C; R2: Si A et B alors D;)
Redondance (R1: Si A alors B; R2 : Si C alors B; Sauf si on applique des coefficients de certitude différents)
Bouclage (R1: Si A alors B; R2: Si B alors C; R3: Si C alors A;)
Enfin, pour faciliter la description de problèmes réels sous forme de règles logiques, on a recours à des opérateurs ou des valeurs supplémentaires (notions de nécessité/possibilité, coefficients de plausibilité, etc.).
Source officielle
À propos de ce résultat
Cette page est générée automatiquement et peut contenir des informations qui ne sont pas correctes, complètes, à jour ou pertinentes par rapport à votre recherche. Il en va de même pour toutes les autres pages de ce site. Veillez à vérifier les informations auprès des sources officielles de l'EPFL.
Proximité ontologique
Cours associés (4)
CS-330: Artificial intelligence
Introduction aux techniques de l'Intelligence Artificielle, complémentée par des exercices de programmation qui montrent les algorithmes et des exemples de leur application à des problèmes pratiques.
CS-423: Distributed information systems
This course introduces the foundations of information retrieval, data mining and knowledge bases, which constitute the foundations of today's Web-based distributed information systems.
CS-491: Introduction to IT consulting
This course is an introduction to the alignment of enterprise needs with the possibilities offered by Information Technology (IT). Using a simulated business case, we explore how to define the require
Publications associées (102)