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2 Avant de donner les définitions des systèmes experts , on va définir d’abord

2 Avant de donner les définitions des systèmes experts , on va définir d’abord c’est quoi un expert (humain). Qu'est-ce qu'un expert ? Un expert est une personne qui possède des compétences spécialisées, l'expérience et les connaissances que la plupart des gens n'ayant pas la capacité d'exploiter ces connaissances en utilisant astuces, raccourcis, et des règles de base pour résoudre un problème de façon efficace. [Harmon et King, 1985] 3 Il existe plusieurs définitions des systèmes experts , parmi lesquelles on en a retenu : Définition 1 : Un S.E. est un logiciel informatique, qui est capable de donner sur un sujet particulier un conseil égal en qualité à celui qui pourrait être donné par un expert humain reconnu. Définition 2 : Les systèmes experts sont des programmes conçus pour raisonner habillement à propos de tâches dont on pense qu’elles requièrent une expertise humaine considérable [Edward Feigenbaum] De ces deux définitions ressort : un système-expert est un logiciel remplaçant un expert dans un domaine précis. 4 Définition 3 : Les systèmes experts sont des programmes résolvant des problèmes qui sont habituellement résolus par des expert humains. Pour cela, ils requièrent un accès à une base de connaissances conséquente qui doit être construite de façon efficiente. Ils doivent être capable de fournir divers modes de raisonnement et d’expliquer les conclusions auxquelles ils aboutissent. les systèmes experts s'appliquent dans des domaines restreints où on ne connaît pas d'algorithme général de résolution. Pour construire un SE il faut dégager une méthode de représentation des connaissances et construire un ensemble de règles de production. Nous considèrerons les termes système-expert (SE) et système à base de connaissances (SBC) comme sensiblement équivalents . 5 Les systèmes experts (S.E.)représentent une application pratique de l'intelligence artificielle (IA). Pourquoi développer un S.E : Les experts ne sont pas toujours disponibles. Un système expert peut être utilisé à n'importe où et à n'importe moment. Les Experts humain ne sont pas toujours fiables à 100%. L'expert humain ne peut pas être bon lors de l'explication des décisions. Rentabilité : un expert humain revient plus chère à l’entreprise. 6 Exemples de réalisation Il est impossible de donner une liste exhaustive des systèmes experts écrits. Nous nous contentons de citer les plus célèbres DENDRAL : DENDRAL est l'ancêtre des systèmes experts. Il a été développé à partir de 1964 à l'université de Stanford. Il utilise un moteur d'inférence à chaînage avant monotone par tentative. Le but de DENDRAL est de donner la formule développée d'un composé chimique à partir de sa formule brute et de données spectroscopiques. DENDRAL est utilisé régulièrement et on peut considérer que les résultats qu'il donne sont satisfaisants. Il est intéressant de savoir, qu'à l'origine, DENDRAL était écrit dans un langage procédural traditionnel (FORTRAN). De cet projet est née l’idée qu’il faut séparer la base de connaissances du moteur d'inférences. 7 Exemples de réalisation MYCIN : MYCIN fait également partie des systèmes experts devenus mythiques. Développé vers 1974 à l'université de Stanford, il utilise une logique « empirique » de type probabiliste pour la représentation des connaissances. Son but est de fournir une aide aux diagnostics et aux traitements des infections bactériennes. MYCIN est effectivement utilisé et donne des résultats satisfaisants. Il est à l'origine de EMYCIN, moteur généraliste de SE. 8 MYCIN : Mes recommandations thérapeutiques seront basées sur les infections probables et les organismes infectieux potentiels suivants : L'organisme peut être : 1) pseudomonia aeruginosa ; 2) klebsellia pneumoniae ; 3) escherichia coli ; 4) bacteroïdes fragilis ; 5) enterobacter ; 6) proteus non mirabilis. Voulez-vous me donner la gravite de la maladie de M. Fred Smith sur une échelle croissante de 0 a 4 ? Utilisateur : 3 MYCIN : Monsieur Fred Smith présente-t-il des réactions allergiques a un quelconque agent microbien ? Utilisateur : Non MYCIN : Quel est son poids en kilos ? Utilisateur : 70 MYCIN : Ma recommandation thérapeutique sera, en premier choix : pour couvrir les points < 123456 >, prescrire de la clindamycine, dose 595 mg 96 h, pendant 14 jours. Désirez-vous éventuellement éliminer certains médicaments ? Utilisateur : Oui, la clindamycine MYCIN : Pour couvrir les points < 23456 >, donner du chloramphénicol, dose 1 g 96 h, pendant 14 jours. ** Surveiller le taux de globules blancs du patient. Pour couvrir le point < 1 >, donner de la gentamicine, dose 119 mg 96 h, pendant 10 jours. ** Modifier la dose en cas de faiblesse rénale. Exemples de dialogue avec le système expert MYCIN [1] 9 MYCIN : L'infection du malade a-t-elle été contractée a l'hôpital ? Utilisateur : Pourquoi ? TEIRESIAS : (Pourquoi est-ce important de savoir cela.) Cela aidera a déterminer la catégorie a laquelle appartient l'organisme responsable de l'infection. { Il a déjà été établi que : 1) L'organisme est a Gram négatif ; 2) C'est un bâtonnet ; 3) Il se développe a l'air ou a l'abri de l'air. { Donc, si l'infection par cet organisme n'a pas été contractée lors du séjour a l'hôpital, { Alors il est presque certain (0; 8) que l'organisme est de la catégorie des enterobactoriacae ; de plus, il se peut ((0; 1) ; regle37) que ce soit la pseudomonia aeruginosa. Utilisateur : Pourquoi n'avez-vous pas envisage la possibilité que l'organisme soit un streptocoque ? TEIRESIAS : La règle 33 aurait dû être utilisée pour identifier l'organisme comme un streptocoque, mais la seconde clause (( la morphologie de type coque )) était déjà connue comme fausse et la règle 33 n'a jamais été essayée. ------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- Le système Expert MYCIN est conçu pour fournir de façon interactive une aide au médecin dans le diagnostic et le traitement des infections bactériennes du sang. Explications fournies par MYCIN et dialogue en langue naturelle Explication, par le système, de son propre raisonnement [1] 10 Objectif 1 : Capturer aisément les unités du savoir -faire . c’est-à-dire : Faciliter l’expression des règles par rapport à leur forme d’émergence chez les experts. Objectif 2 : Exploiter l’ensemble des unités du savoir-faire . a) Combiner et/ou chaîner des groupes de règles pour inférer des connaissances : jugements, planification, preuves, prise de décisions, modèles de prédictions, diagnostic, découverte de nouvelles règles, etc. b) Rendre compte de la manière dont les nouvelles connaissance sont été inférées. Objectif 3 : Supporter aisément la révision de l’ensemble des unités du savoir -faire . Offrir des facilités pour les ajouts et suppression de règles Objectifs commun aux systèmes experts selon H. Farreny. [2] 11 Faits : Les faits sont des connaissances assertionnelles utilisables pour conditionner, puis réaliser l’exploitation de connaissances opératoires. Les faits constituent en général les conditions initiales de résolution, à partir desquelles des connaissances pourront être utilisées. Exemple : le fait < Ahmed_habite_Alger>; en Prolog s’écrit : habite(ahmed,alger). en Clips s’écrit : (assert(habite Ahmed Alger)) 12 Règles : Une règle contient généralement deux parties. – une partie prémisse "déclencheur" de la règle : ce sont les conditions de déclenchement de la règle, et – une partie conclusion "effets" de la règle. Exemple : SI <le malade présente de la fièvre> ET <le malade présente une augmentation de la vitesse de sédimentation dans le sang> ALORS <il souffre d’une infection microbienne> . 13 Exemple : SI <le malade présente de la fièvre> ET <le malade présente une augmentation de la vitesse de sédimentation dans le sang> ALORS <il souffre d’une infection microbienne> . CLIPS : ( defrule R_inf_mic ( and (fievre ?X) (augmentation_vitesse_sed ?X)) => (assert (infection_microbienne ?X)) PROLOG : infection_microbienne(X):- fievre(X), augmentation_vitesse_sed(X). 14 Méta-règles : Les métarègles sont des règles sur les règles. Elles décrivent la façon d’utiliser les règles. Exemple : MR1: SI <il y a des éruptions ou des rougeurs> ALORS <envisager: R1, R2, R3, R4> . MR2: SI <le patient est une femme adulte> ET <R1, R2, R3, R4 sont envisagées> ALORS <la règle R1 est prioritaire >. 15 Base de connaissances Base de Faits Moteur d’inférence 0 0 Interface expert Interface utilisateur Expert Utilisateur 16 Un système expert est principalement composé : – d’une base de connaissances, – d’une base de faits, et – d’un moteur d’inférence. La base de connaissances : permet d’accueillir la connaissance spécifique d’un domaine d’application, qu’elle soit directement fournie par des experts ou qu’elle soit accumulée par le système lui même au fil des expérimentations. Pour exprimer cette connaissance, il conviendra de choisir un formalisme, c’est a dire un mode de représentation. Les formalismes les plus répandus sont : – la logique des prédicats du premier ordre, – les règles de productions, – les réseaux sémantiques, – les objets, et – les réseaux de neurones. 17 La base de faits : C’est la mémoire de travail du SE contient les faits ou données propres à un problème à résoudre (« le malade présente de la fièvre »). Il s’agit donc d’une mémoire qui s’enrichira de faits nouveaux découverts par le mécanisme de raisonnement (le Moteur d’inférence), jusqu’à ce que l’on parvienne a la solution du problème. C’est un composant a caractère transitoire (temporaire). 18 Le moteur d’inférence : uploads/Philosophie/ sysexp-cours2.pdf