Différentes parties d'un système expert

plan:

Introduction

Définition

Les différentes parties d’un système expert

Les participants au développement

Les Domaines d’application d’un système expert

Raisons favorisant le développement d'un système expert

Avantages et inconvénients

Etude de Cas

Conclusion

Introduction:

Les experts humains sont capables d’effectuer un niveau élevé de raisonnement à cause de leur grande expérience et connaissance dans le domaine de l’expertise .

Un système expert utilise la connaissance correspondante à un domaine spécifique afin de fournir une performance comparable à l’expert humain .

Aujourd'hui, les systèmes experts constituent une technologie bien définie faisant partie des systèmes à base de connaissances.

Intelligence artificielle

:

« La capacité pour un système informatique d'atteindre un niveau de performance qui se compare à celui de l'intelligence humaine dans certaines circonstances »

objectif  concevoir des ordinateurs qui peuvent penser, entendre, parler, sentir et surtout agir et réagir.

Un système expert:

c’est un outil informatique de l’intelligence artificielle, capable de reproduire les mécanismes cognitifs d'un expert, dans un domaine particulier.

c’est un logiciel capable de répondre à des questions, en effectuant un raisonnement à partir de faits et de règles connus. Il peut servir notamment comme outil d’aide à la décision.

Objectif la modélisation de la connaissance et de raisonnement d'un expert (ou d'un ensemble d'experts) dans un domaine donné .

Les différentes parties d’un système expert:

Un S.E. est un système informatique où les données (la base de connaissance) sont bien séparées du programme qui les manipule (le moteur d’inférences) :

Une base de connaissance :

Elle contient une base de faits et une base de règles, représente le savoir (les faits permanents) et le savoir-faire (les règles de l’expert).

La base de faits intègre deux types de faits : les faits permanents du domaine et les faits déduits par le moteur d’inférences qui sont propres au cas traité du domaine considéré.

Un moteur d’inférence :

Il est capable de raisonner à partir des informations contenues dans la base de connaissance et de tirer des conclusions. Le moteur d’inférence utilise les données et les règles pour produire de nouvelles données.

Le rôle d’un système expert est donc d’inférer généralement des règles du type si /alors

Phase de restriction

Eliminer les connaissances inutilisables

2.    Phase de filtrage

Déterminer l’ensemble de résolution de conflits (les connaissances potentiellement utilisables)

3.    Phase de résolution de conflit

Sélectionner la ou les connaissances qui seront effectivement exploitées lors de la phase d’exécution

4.    exécution

Trois modes de raisonnement peuvent être utilisés:

le chaînage avant

Déduction d'une solution, d'un fait

le chaînage arrière

Recherche des règles et faits ayant mené à une solution.

Le chaînage mixte

Il utilisent une combinaison de ces deux approches chaînage avant et chaînage arrière.

Un système en intelligence artificielle doit posséder deux autres parties qui sont des modules d'interface avec l'extérieur :Un module d'intéraction avec les utilisateurs potentiels : cette interface de dialogue doit être la plus conviviale possible. Ce module est lié au mécanisme d'exploitation.

Un module d'aide à l'acquisition des connaissances:

qui est surtout une interface de dialogue entre la base de connaissances et les experts du domaine qui doivent alimenter cette dernière.

Les participants au développement

Un ou plusieurs experts du domaine, capable(s) et intéressé(s) à formaliser les procédures d'analyse et de prise de décisions.

Un ou plusieurs ingénieurs de la connaissance, capable(s) et intéressé(s) à formaliser les connaissances sous forme d'un système expert

Les

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