Générateurs de Systèmes Experts

Cet article traite des générateurs de systèmes experts, un domaine de l'informatique lié à l'intelligence artificielle. Il s'adresse aux étudiants et chercheurs débutants souhaitant comprendre ce qu'est un système expert, comment il fonctionne, les outils disponibles pour leur création, ainsi que leurs applications principales.

La question

Le travail aborde la problématique de la conception et du développement de systèmes experts, qui sont des systèmes informatiques capables d'imiter le raisonnement d'experts humains dans des domaines spécifiques. La question centrale est de savoir comment construire efficacement ces systèmes en utilisant des générateurs de systèmes experts, afin de faciliter la création, la gestion et l'exploitation de bases de connaissances complexes. Cette problématique est importante car les systèmes experts peuvent aider à automatiser des tâches nécessitant une expertise pointue, notamment dans des domaines comme la médecine, l'aéronautique ou l'informatique.

Concepts de base

Un système expert (SE) est un système informatique qui met en œuvre des connaissances pour imiter le comportement et le raisonnement d'experts humains dans un domaine précis. Il repose sur trois éléments principaux :

• Base de Règles (BR) : un ensemble de règles qui représentent les connaissances et les raisonnements sous forme condition-action.
• Base de Faits (BF) : un ensemble de faits ou données spécifiques au problème traité.
• Moteur d'inférence : un mécanisme qui applique les règles aux faits pour déduire de nouvelles informations ou prendre des décisions.

Les algorithmes utilisés pour la déduction dans un système expert comprennent :

• Chaînage avant : déduction à partir des faits vers les conclusions.
• Chaînage arrière : raisonnement à partir d'une hypothèse vers la vérification des faits.
• Chaînage mixte : combinaison des deux précédents.
• Calcul des faits déductibles et calcul de questions : méthodes pour déterminer quelles informations peuvent être déduites ou quelles questions poser à l'utilisateur.

Un générateur de système expert est un outil logiciel qui facilite la création de systèmes experts spécifiques. Il permet de construire et d'exploiter une base de connaissances en offrant une interface homme-machine, un moteur d'inférences, et des outils pour contrôler les différentes étapes de réalisation du système expert.

Approche

Le travail présente plusieurs générateurs de systèmes experts, historiques et actuels, qui illustrent différentes approches de développement :

• NEXPERT OBJECT : un système hybride combinant un raisonnement basé sur des règles et une représentation orientée objet. Il offre un environnement complet pour créer, modifier et interagir avec des bases de connaissances, avec des fonctionnalités graphiques pour visualiser les réseaux de règles et d'objets.
• CLIPS (C Language Integrated Production System) : un outil flexible qui supporte trois paradigmes de programmation (basé règles, orienté objet, procédural). Écrit en C, il est portable, rapide, et peut être intégré dans d'autres logiciels. Il propose une interaction via un interpréteur de commandes.
• Prolog : un langage de programmation logique considéré comme un générateur de systèmes experts. Basé sur le calcul des prédicats du premier ordre, il utilise des concepts comme l'unification, la récursivité et le retour sur trace. Son algorithme de résolution repose sur une extension de la SLD-résolution. Prolog est utilisé notamment en intelligence artificielle et en traitement linguistique.

Ces outils démontrent différentes méthodes pour représenter les connaissances et effectuer des raisonnements automatiques, en fonction des besoins et des domaines d'application.

Résultats

Le travail souligne que les systèmes experts sont pertinents uniquement dans des domaines où existent des experts humains capables de fournir les connaissances nécessaires. Il met en évidence que, bien que de nombreux systèmes experts aient été développés et publiés, peu ont fait l'objet d'évaluations objectives rigoureuses. Cela suggère que, malgré leur potentiel, les systèmes experts restent un domaine en évolution où la validation et l'efficacité doivent être mieux établies.

Limitations et questions ouvertes

Le travail indique implicitement que les systèmes experts sont limités aux domaines où l'expertise humaine est disponible et formalisable. De plus, la difficulté d'évaluer objectivement ces systèmes reste un défi. Il n'aborde pas en détail les limites techniques des générateurs ni les problèmes liés à la maintenance des bases de connaissances, laissant ces aspects comme des questions ouvertes pour des recherches futures.

Glossaire

• Système expert (SE) : système informatique imitant le raisonnement d'un expert humain.
• Base de Règles (BR) : ensemble de règles condition-action représentant les connaissances.
• Base de Faits (BF) : ensemble des données spécifiques au problème traité.
• Moteur d'inférence : composant qui applique les règles aux faits pour déduire des conclusions.
• Chaînage avant : méthode de déduction partant des faits vers les conclusions.
• Chaînage arrière : méthode de raisonnement partant d'une hypothèse vers la vérification des faits.
• Générateur de système expert : outil logiciel pour créer et gérer des systèmes experts.
• NEXPERT OBJECT : générateur hybride combinant règles et objets.
• CLIPS : système expert supportant plusieurs paradigmes de programmation, écrit en C.
• Prolog : langage logique utilisé comme générateur de systèmes experts.
• SLD-résolution : algorithme de résolution utilisé par Prolog.