Problématique :

À la recherche d’une “intelligence artificielle”, on pourrait tenter d’obtenir une machine qui est capable de raisonnement générique (par exemple : « Socrate est un homme, tous les hommes sont mortels, donc Socrate est mortel », « Je pense donc je suis (!)»).

Depuis la Grèce Antique (Aristote, IVe siècle av. JC), l’homme (occidental) s’est intéressé à une approche systématique du raisonnement : la logique. À la fin du XIXe siècle, on va reprendre ces travaux pour en faire une approche purement « syntaxique » du raisonnement : la logique formelle, elle permet d’étudier la validité d’un raisonnement indépendamment de la vérité de ses composantes (ex : S’il pleut, j’ouvre mon parapluie, il pleut, donc j’ouvre mon parapluie.)

Un ordinateur est une machine symbolique qui n’est capable que de faire des manipulations d’ordre syntaxique, donc pour faire “raisonner” une machine, nous aurons besoin, en première approximation, d’un formalisme pour représenter symboliquement des faits, d’un formalisme pour représenter symboliquement les rapports entre ces connaissances (implication, . . . ) et d’un “moteur” pour manipuler ces connaissances et en produire de nouvelles. Cela peut servir en Science-fiction : un ordinateur (ou robot) pensant, intelligent et autonome ou encore plus réaliste : Systèmes d’aide à la décision, Systèmes de capitalisation des connaissances, Outils d’exploration des mécanismes du raisonnement.
L’utilisation des techniques de l’intelligence artificielle pour implémenter différentes formes de raisonnement automatique forme le domaine des systèmes experts. Ce logiciel qui reproduit le comportement d’un expert humain accomplissant une tâche intellectuelle dans un domaine précis, utilisé comme outil d’analyse et de simulation. Une des applications de l’IA qui ont quitté les laboratoires de recherche pour être utilisées dans le monde professionnel.

Cependant, les grandes difficultés que l’on rencontre lorsqu’on cherche à extraire