Quid des systèmes experts

Les systèmes experts se classent dans la catégorie de l'Intelligence Artificielle symbolique (parfois appelée « la vieille IA » ou Good Old-Fashioned Al en anglais).

Ils ont connu leur heure de gloire dans les années 1970 et 1980. Voici comment les situer et les comprendre simplement :

Deux visions différentes de l'IA

Pour savoir où ranger les systèmes experts, il faut séparer l’IA en deux grandes familles

• L’IA symbolique (où se trouvent les systèmes experts) : On donne à la machine

des règles logiques écrites par des humains. La machine ne fait qu’obéir strictement à ces règles.

• L’IA connexionniste (l’IA moderne) : On donne à la machine des milliards de données. La machine apprend toute seule à trouver des modèles grâce à des neurones virtuels (comme le Deep Learning).

La fiche d'identité du système expert

Pour bien les classer, on peut regarder leur fonctionnement qui ressemble à un jeu de "Si... Alors..." :

• Leur spécialité : Imiter le raisonnement d’un expert humain (comme un médecin ou un ingénieur) dans un domaine très précis.
• Les composants : Ils sont toujours formés de deux parties :

1. 1. La base de connaissances : Toutes les règles dictées par les experts (Exemple : SI le patient a de la fièvre ET mal à la gorge, AL ORS c’est peut-être une angine).
   2. Le moteur d’inférence : Le logiciel qui réfléchit, combine les règles entre elles et donne la réponse.

Pourquoi on les utilise moins aujourd'hui ?

Les systèmes experts ont été une étape cruciale de l’histoire de l’IA, mais ils avaient de grosses limites :

• Trop rigides : Si une situation n’était pas écrite dans les règles, la machine plantait.

• Trop lourds à mettre à jour : Ajouter de nouvelles connaissances prenait un temps infini.