INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Les Systèmes Experts

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Définitions • Expert : personne qui sait de plus en plus de choses sur un domaine particulier. • Système expert • Programmes conçus pour raisonner habilement à propos de tâches dont on pense qu’elles requièrent une expertise humaine considérable dans un domaine bien précis. •A pour but la modélisation du comportement d’un expert humain, accomplissant une tache de résolution de problèmes pour laquelle on ne dispose d’aucun algorithme et ce dans un domaine précis. • Appelé aussi « système a base de connaissances » « knowledge base system » car la base de connaissance est indépendante du moteur d’inférence qui utilise le contenu de cette base.

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Avantages
• intégration : à la fois des connaissances formelles et de l’expertise humaine (sous forme d’heuristiques). • disponibilité de la connaissance en permanence. • forte capacité de déduction : déduction, heuristiques de résolutions, preuve, l’absurde, le backtracking d’analogie et le calcul formel. • capacité d’apprentissage : L’acquisition de la connaissance et des règles. La capacité de raisonner est en permanence étendue (enrichissement de la BC). • séparation totale de la connaissance et des moyens de l’utiliser. Un SE se compose essentiellement d’une BC et d’un système de déduction (MI). • possibilité d’expliquer le raisonnement suivi par le système pour résoudre un problème donné.
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Caractéristiques d’un SE

• Dialoguent avec l’utilisateur dans un langage proche du sien “ quasi-

naturel ” pour l’acquisition de l’expertise, la définition du problème à résoudre, la sortie de la solution et la justification des résultats. • Les mécanismes de résolution du problème (MI) et ceux d’explication des résultats et de l’acquisition des connaissances sont séparés de la BC. • Les éléments de la BC sont indépendants les uns des autres. • L’ordre dans lequel ils sont introduits n’a pas d’influence sur le résultat. • La modification de l’un de ces