Système Expert

Un système expert en IA est un programme informatique avancé conçu pour résoudre des problèmes complexes et prendre des décisions similaires à celles d’un expert humain. Ces systèmes utilisent une vaste base de connaissances et des règles d’inférence pour traiter les données et fournir des solutions ou des recommandations. Les systèmes experts en IA comptent parmi les premières applications réussies de l’intelligence artificielle, et ils sont utilisés dans de nombreux domaines comme la médecine, l’ingénierie, la finance, et bien d’autres encore.

Principales caractéristiques des systèmes experts en IA

1. Basé sur les connaissances : Les systèmes experts en IA reposent sur une base de connaissances bien structurée, qui contient l’expertise et les connaissances de spécialistes humains.
2. Moteur d’inférence : Ce composant central utilise des règles logiques pour traiter la base de connaissances et les entrées des utilisateurs afin de générer des conclusions.
3. Interface utilisateur : Facilite l’interaction entre l’utilisateur et le système, permettant aux non-experts de profiter des capacités du système.
4. Haute performance : Capable de résoudre des problèmes complexes avec une grande efficacité et précision.
5. Cohérence : Contrairement aux experts humains, les systèmes experts en IA fournissent des résultats cohérents pour des entrées similaires, garantissant ainsi la fiabilité.

Composants d’un système expert en IA

1. Base de connaissances : Le répertoire des faits, des règles, des heuristiques et des relations concernant le domaine spécifique. Plus la base de connaissances est étendue, meilleures sont les performances du système.
2. Moteur d’inférence : Le cerveau du système expert qui applique des règles logiques pour déduire de nouvelles informations à partir de la base de connaissances et des entrées utilisateurs.
3. Interface utilisateur : Le moyen par lequel les utilisateurs interagissent avec le système expert. Elle reçoit les requêtes des utilisateurs, les traite et présente les résultats dans un format lisible.

Exemples de systèmes experts en IA

• DENDRAL : Un système expert pionnier en chimie organique pour l’identification de molécules inconnues.
• MYCIN : Un des premiers systèmes experts utilisé pour diagnostiquer des infections bactériennes et recommander des traitements.
• PXDES : Développé pour déterminer le type et le niveau de cancer du poumon à partir de l’analyse d’images.
• CaDeT : Un système d’aide au diagnostic pour la détection précoce du cancer.

Avantages des systèmes experts en IA

• Efficacité : Peuvent traiter de grandes quantités de données et fournir des solutions rapides et fiables.
• Rentabilité : Réduisent le besoin d’experts humains, ce qui abaisse les coûts opérationnels.
• Partage des connaissances : Encapsulent l’expertise de plusieurs spécialistes, la rendant accessible à un public plus large.
• Cohérence : Offrent des résultats uniformes, réduisant la variabilité propre à la prise de décision humaine.

Applications des systèmes experts en IA

Les systèmes experts en IA sont largement utilisés dans divers secteurs, notamment :

• Santé : Pour l’aide au diagnostic et les recommandations de traitement.
• Finance : Pour l’évaluation des risques et les stratégies d’investissement.
• Support client : Pour fournir une assistance automatisée et du dépannage.
• Ingénierie : Pour la validation de conceptions et le diagnostic de pannes.

Système conventionnel vs. système expert

• Systèmes conventionnels : Suivent un code procédural et des étapes prédéfinies.
• Systèmes experts : Utilisent des moteurs d’inférence et des bases de connaissances pour simuler le raisonnement humain et s’adaptent dynamiquement à de nouvelles entrées.

Expert humain vs. système expert

• Experts humains : Possèdent de l’intuition, de la créativité et peuvent gérer l’ambiguïté, mais sont sujets à la fatigue et à l’incohérence.
• Systèmes experts : Fournissent des décisions cohérentes, rapides et fiables, mais manquent de compréhension nuancée et d’adaptabilité propres aux experts humains.