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Présentation du module 4.8 • L’ingénierie des connaissances est la discipline qui s’intéresse à la connaissance (individuelles ou collectives, explicites ou implicites, etc.) depuis son extraction, passant par son formalisme et sa modélisation et allant vers son exploration dans des systèmes intelligents. • Ingénierie des connaissances se situe au carrefour de plusieurs disciplines pour accomplir sa finalité (linguistique, statistique, Neurosciences, Psychologie, Mathématiques , Philosophie, Logique). • Le module 4.8 s’inscrit au cœur de l’ingénierie de connaissance et se veut la pierre angulaire pour un ensemble de modules qui s’inscrivent dans cette discipline, notamment datamining, Machine learning, data visualisation, big data Analytics. 1 Système Expert Pr N. Daoudi Ingénieur de données et de connaissances ESI/Module 4.8/ S4 2020/2021 Descriptif de l’élément de module • Les systèmes intelligents sont le résultat de l’évolution spectaculaire de l’IA et IA distribuée. En effet, malgré les diversités des approches et visions de l’IA, ce domaine a donné lieu, depuis sa naissance, à des applications concrètes dénommées systèmes à base de connaissances. D’autres applications ont vu le jour par la suite baptisées système à base de cas. • Le système expert est l’élément du module 4.8 qui présente ces avancées technologiques, et particulièrement : les systèmes experts, les systèmes multi-agents, le traitement automatique du langage naturel et les systèmes à base de cas. • Pré-requis: • Algorithmique, logique, java, Intelligence artificielle, 3 Objectifs de l’élément de module • Comprendre le fonctionnement des systèmes experts, systèmes multi-agents, système à base de cas et éventuellement Traitement automatique de langage naturel ; • Maitriser les concepts de base de règles, bases de faits et moteur d’inférence; • Maitriser toutes les facettes du concept d’agent; • Concevoir des systèmes à bases de connaissances et à base de cas; • Contribuer au développement et amélioration des systèmes à bases de connaissances et à bases de cas; 4 Plan • Systèmes Experts (SE) • Qu’est ce qu’un système expert? • Architecture et composants d’un SE • Applications de SE • Moteur d’inférence • Cycle de base • Caractéristiques • Modes de raisonnement • Vers les chatbots 5 Plan • Traitement automatique de langage naturel (TALN) • Composition du champ traitement du langage naturel • Analyse : Principales étapes • Exemples d’application 6 Plan •Systèmes Multi-Agents (SMA) • Naissance des SMA • Qu’est ce qu’un système multi-agent? • Typologie des agents • Conception des SMA • Applications des SMA 7 Plan • Systèmes à Base de Cas (SBCas) • Qu’est ce qu’un Système à Base de Cas? • Phases du cycle SBCas • élaboration, Remémoration, Adaptation, Révision, Mémorisation • Architecture d’un SBCas • Domaines d’application • Exemple d’application 8 Evaluation • TP Système expert : • Projet Chatbot : • Projet Système multi-agents : • Examen final: 9 Bibliographie • Jacques Ferber. Les Systèmes Multi Agents: vers une intelligence collective. InterEditions, Paris,1995 disponible en ligne: http://www.lirmm.fr/~ferber/publications/LesSMA_Ferber.pdf • Michael Wooldridge. An Introduction to MultiAgent Systems. 2002 • C. J. Anumba et al., Agents and Multi-agent Systems in Construction, 2005 • Y. Demazeau et al., Advances in Practical Applications of Agents and Multiagent Systems, 8th International Conference on Practical Applications of Agents and Multiagent Systems (PAAMS 2010) • https://perso.limsi.fr/jps/enseignement/examsma/examsma.htm 10 uploads/Philosophie/ plansystemeexpert-2020-2021vf.pdf