Qu’est-ce qu’un système expert en intelligence artificielle

Les systèmes experts sont fréquemment utilisés comme solutions de rechange lorsqu’il s’agit de résoudre des problèmes complexes qui requièrent un type particulier de compétences humaines. Un système expert d’intelligence artificielle (IA) est un système de prise de décision par ordinateur. Il est destiné à traiter des questions difficiles. Pour ce faire, il utilise les connaissances, la pensée logique et le respect des normes. Il s’agit de l’une des premières applications pratiques de l’intelligence artificielle.

Qu’est-ce qu’un système expert ?

Les systèmes experts sont des outils informatiques interactifs et fiables de prise de décision qui utilisent des données et des heuristiques pour résoudre des problèmes décisionnels complexes. Ils sont considérés comme représentant le summum de la connaissance et de la sagesse humaines. Le rôle d’un système expert est de résoudre les problèmes les plus délicats dans un domaine spécifique.

Caractéristiques d’un système expert

Voici les caractéristiques d’un système expert.

• Un expert humain peut changer, mais un système expert est éternel.
• Il facilite la distribution de l’expertise humaine.
• Le système expert peut intégrer les connaissances de plusieurs experts humains, ce qui augmente l’efficacité des réponses.
• Il réduit le coût de la consultation d’un spécialiste dans divers domaines, y compris le diagnostic médical.
• Au lieu d’utiliser un code de procédure standard, les systèmes experts peuvent traiter des questions complexes en déduisant de nouveaux faits à partir de faits de connaissance connus, qui sont généralement représentés sous la forme de règles « si-alors ».

Composants d’un système expert

Le système expert en intelligence artificielle se compose de cinq éléments :

• La base de connaissances : La base de connaissances contient les faits et les règles d’un système expert. Elle comprend des normes pour la résolution de problèmes et la formulation de méthodes pertinentes pour le domaine et des connaissances dans des disciplines spécifiques.
• Moteur d’inférence : la tâche la plus fondamentale du moteur d’inférence est de rassembler les informations pertinentes de la base de connaissances, de les analyser et d’identifier une solution au problème de l’utilisateur. Les moteurs d’inférence possèdent également des capacités d’explication et de dépannage.
• Module d’acquisition et d’apprentissage des connaissances : Avec l’aide de ce composant, les systèmes experts peuvent recueillir davantage d’informations à partir de nombreuses sources. Les connaissances sont ensuite stockées dans la base de connaissances.
• Interface utilisateur : Cet élément permet à un utilisateur non expert de communiquer avec le système expert et d’élaborer des solutions.
• Module d’explication : Ce module permet à l’utilisateur de justifier ses conclusions.

Exemples de systèmes experts

Voici quelques exemples de systèmes experts :

• MYCIN : il peut reconnaître différentes bactéries susceptibles de provoquer des infections aiguës et est basé sur un chaînage en amont. En outre, il peut suggérer des médicaments en fonction du poids du patient. C’est l’un des meilleurs exemples de système expert.
• DENDRAL : Outil de prédiction de la structure moléculaire pour l’analyse chimique.
• CaDet : C’est l’un des meilleurs exemples de système expert capable de détecter le cancer à ses premiers stades.
• PXDES : Le système expert PXDES permet d’identifier le type et le stade du cancer du poumon. Il prend une photo de la partie supérieure du corps, qui ressemble à l’ombre, pour identifier la maladie. Cette ombre détermine le type et la gravité de la maladie.

Avantages des systèmes experts

L’utilisation de systèmes experts au lieu d’experts humains présente plusieurs avantages :

• Précision : Les systèmes experts sont à l’abri de l’imprécision émotionnelle ou humaine. Ils fondent leurs choix sur des faits et des règles.
• Permanence : Lorsque les spécialistes humains quittent leur poste, les informations techniques risquent de les suivre. Les systèmes basés sur la connaissance offrent un réservoir permanent d’informations et de connaissances.
• Déduction logique : Les systèmes experts utilisent divers principes, tels que les règles « si-alors », pour tirer des conclusions à partir de données déjà connues.
• Contrôle des coûts : Par rapport au coût de l’embauche de spécialistes humains, les systèmes experts sont relativement bon marché. Ils peuvent aider à prendre des décisions plus rapidement et à moindre coût.
• Plusieurs experts : La base de connaissances d’un système expert est enrichie par plusieurs experts. Cela permet de disposer d’un plus grand nombre d’informations et d’éviter qu’un seul expert n’influence le processus de prise de décision.

Utilisation des systèmes experts

• Les systèmes experts sont utilisés dans la conception et la fabrication d’objets tangibles, y compris la conception et la production d’automobiles et d’objectifs d’appareils photo.
• Ces systèmes sont généralement utilisés dans le domaine de la connaissance pour diffuser des informations pertinentes aux utilisateurs. Les conseillers fiscaux et les conseillers sont les deux systèmes experts standard utilisés dans ce domaine.
• Il est utilisé dans le secteur financier pour identifier toute fraude potentielle et tout comportement suspect.
• Le système expert en intelligence artificielle est utilisé dans l’évaluation et la réparation des équipements. Le système expert est utilisé dans le diagnostic médical et a été la première application de ces systèmes.

Système conventionnel et système expert

La différence essentielle entre les systèmes experts et les logiciels conventionnels de résolution de problèmes réside dans la méthode utilisée pour coder l’expertise liée au problème. Dans les applications traditionnelles, les structures de données et les programmes sont tous deux utilisés pour coder l’expertise liée au problème. Dans la méthode experte, toute l’expertise liée au problème est représentée uniquement dans les structures de données, et non dans les programmes.

Les systèmes conventionnels sont incapables d’expliquer une solution spécifique à un problème. Ces systèmes visent à fournir des solutions simples. Toutefois, les systèmes experts peuvent justifier pourquoi certaines informations sont nécessaires au cours d’un processus et comment un résultat spécifique a été obtenu.

Typiquement, un système expert exécute son inférence par des calculs symboliques en utilisant les symboles de la connaissance, tels que les règles, les différentes formes de réseaux, les cadres, les scripts, etc. Néanmoins, ces termes ne peuvent pas être exprimés par les systèmes traditionnels. Ils simplifient à l’extrême les problèmes et ne peuvent articuler les questions « comment, pourquoi ».

Expert humain ou système expert

La principale distinction entre les systèmes experts en intelligence artificielle et les experts humains est que les systèmes experts traitent des connaissances représentées sous forme de règles et utilisent un raisonnement représentationnel dans un domaine limité, alors que les experts humains utilisent des connaissances sous forme d’heuristiques ou de règles empiriques pour résoudre des problèmes dans un domaine limité.

Les systèmes experts sont toujours accessibles, contrairement aux experts humains qui ne sont disponibles qu’à certaines heures de la journée. Les systèmes experts traitent n’importe quel problème en un temps concis, alors que les experts humains peuvent prendre leur temps.

En conclusion, les systèmes experts sont interactifs et fiables pour résoudre des problèmes compliqués. Ils sont utilisés dans des programmes relatifs aux ressources humaines, à la médecine et à d’autres fins. L’amélioration de la qualité des décisions, la réduction des coûts, la cohérence, la rapidité et la fiabilité sont quelques-uns des principaux avantages des systèmes experts dans le domaine de l’intelligence artificielle.