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Réalisation d'un système expert pour la thérapeutique et le diagnostic des maladies de la tuberculose


par Schadrac KANDE KANUMUAMBIDI
Université de Notre Dame du Kasayi - Licence 2009
Dans la categorie: Biologie et Médecine
   
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REPUBLIQUE DEMOCRATIQUE DU CONGO

MINISTERE DE L'ENSEIGNEMENT SUPERIEUR ET UNIVERSITAIRE

UNIVERSITE NOTRE DAME DU KASAI

CAMPUS DE KANANGA

FACULTE D'INFORMATIQUE

B.P. 70

KANANGA

REALISATION D'UN SYSTEME EXPERT POUR LE DIAGNOSTIC ET LA THERAPETIQUE DES MALADIES DE LA TUBERCULOSE

Rédigé par KANDE Kanumuambidi

Schadrac

Travail présenté et défendu en vue de l'obtention du titre de licencié en Gestion Informatique

Option : Conception des systèmes d'information

Directeur : KUTANGILA MAYOYA David

Professeur

Juillet 2010

EPIGRAPHE

Pour connaître la sagesse et l'instruction, pour comprendre les paroles de l'intelligence ; pour recevoir des leçons de bon sens, de justice, d'équité et de droiture ; pour donner aux simples du discernement, au jeune homme de la connaissance et de la réflexion.

Que le sage écoute, et il augmentera son savoir, et celui qui est intelligent acquerra de l'habileté, pour saisir le sens d'un proverbe ou d'une énigme, des paroles des sages et de leurs sentences.

La crainte de l'Éternel est le commencement de la science ; les insensés méprisent la sagesse et l'instruction.

(les proverbes. 1,1-7)

DEDICACES

Dédicaces

Je dédie ce travail à :

· L'ETERNEL DIEU créateur du ciel et de la terre qui par sa grâce a rendu l'accomplissement de ce travail possible,

· MES PARENTS pour leur éducation et formation qu'ils m'ont apportés.

Mon âme bénis l'Éternel et tout ce qui est en moi bénis son saint nom, car je n'oublie aucun de ses bienfaits.

AVANT PROPOS

Je remercie tous ceux qui m'ont aidé et soutenu dans l'élaboration de ce travail, plus particulièrement :

v Le professeur KUTANGILA David, Mon Directeur de mémoire, pour avoir accepté de diriger mon travail de bout en bout, pour sa disponibilité, ses conseils et l'encadrement apporté ;

v Le docteur KABONGO Erick, pour nous avoir aider à récolte les données nécessaire pour notre travail ;

v Mon Père KANUMUAMBIDI Ezéchiel, pour tous les sacrifices consentis à mon égard. Vous avez fait de moi ce que je suis : « un homme ». Je ne vous oublierai jamais ;

v Ma Mère NGONDO Régine, pour toutes ses prières qu'elle n'a sans cesse réitérer à mon endroit, pour toutes les peines que je lui ai fait endurées. Je lui en serais éternellement reconnaissant ;

v Mes frères et mes soeurs, Joseph BADIBANGA, Bécky KANU, Rachel WAFWANA, Joëlle BADIADIA, Ruth MPUTU, Shekinah KALONGI ;

v Tous mes camarades (Étudiants de la promotion 2009-2010) pour la bonne atmosphère et la bonne entente entre nous et en particulier Georges MUTOKE, Bob Arthur KATANGA;

v A tous mes enseignants à l'Université Notre-Dame du Kasayi pour l'encadrement durant ces 5 longues années.

Que tous ceux qui de près ou de loin m'ont assisté et dont les noms n'ont pas été cités, trouvent ici l'expression de ma profonde gratitude !

CHAPITRE 0 : INTRODUCTION GENERALE

De l'antiquité à aujourd'hui, l'esprit perfectionniste de l'homme n'a cessé de lui permettre d'améliorer le niveau de vie quotidienne.

Le passage de la mécanique aux domaines : d'informatique, d'électronique, d'automatique et de domotique a révolutionné la vie journalière de l'être humain. Les nouvelles technologies de l'information et de communication illustrent ce phénomène.

Aujourd'hui, vu l'intérêt croissant de vouloir gagner en temps, de conserver les données, de limiter le nombre d'employés, de diagnostiquer, de donner le traitement en médecine et pas mal d'autres raisons, ont poussé des petites et moyennes entreprises, des grandes entreprises à chercher des solutions informatiques capables de répondre à leurs besoins.

Dans ce cadre s'inscrit notre projet de fin d'études qui consiste à concevoir un logiciel en système expert pour le diagnostic et thérapeutique des maladies de la tuberculose.

Ce travail est réalisé en vue de l'obtention du diplôme de licence en gestion informatique à l'Université Notre-Dame du Kasayi (UKA).

I.1. But et objectif

Le travail que nous avons élaboré en vue de la présentation de notre mémoire de fin d'études en gestion informatique consiste à développer et à mettre en oeuvre un système expert pour le diagnostic et la thérapeutique des maladies de la tuberculose dans un hôpital ou dans un centre de sante.

Ce système expert devra permettre à l'utilisateur :

1) de dépister et de diagnostiquer la tuberculose,

2) de donner les directives de traitement.

En cas de manque ou d'absence du médecin spécialiste de la tuberculose.

I.2. Hypothèse

Nous nous posons la question de savoir comment décrire le comportement d'un médecin spécialiste en tuberculose face à un problème particulier, sa manière de le résoudre, là est la question. Car ce que l'on souhaite obtenir n'est ni plus ni moins que l'expérience, la connaissance pratique de l'expert.

Enfin ces questions trouveront leurs solutions dans un système expert bien conçu.

I.3. Méthodes et techniques utilisées

Pour la réalisation de ce dit mémoire nous avons utilisé deux techniques ; comme tout travail scientifique exige certaines techniques et méthodes.

· La technique d'interview : cette technique nous a permis d'avoir des informations sures et exactes sur la tuberculose de la part du docteur KABONGO Benjamin, médecin généraliste et spécialiste en lèpre et tuberculose et elle nous a permis d'avoir les détails sur le Complexe Hospitalier de Kananga (CHK) pendant les échanges avec le personnel médical.

· La technique documentaire : cette technique nous a permis de consulter des ouvrages informatiques et médicaux, des notes et références, des articles, des pages sur les sites web et des travaux réalisés par des étudiants.

· La méthode MSCPI : pour laquelle chaque processus de développement d'un système informatique se déroule à travers quatre activités qui suivent :

a) La planification : consistant à la délimitation du projet c'est-à-dire la détermination des activités, l'ordonnancement des tâches la planification des tâches, l'établissement des prévisions des charges et la qualification des projets.

b) L'organisation : a trait à la constitution et à la formation de l'équipe du projet, à la mise en place des méthodes, à l'outil et aux techniques, et à l'assurance qualité ;

c) La production : consiste en suivis de production et à l'élaboration des résultats ;

d) Le pilotage nécessitant la collecte des éléments de mesure c'est-à-dire des mesures correctives et bilans des activités.1(*)

Cette méthode nous permet d'organiser, de produire et de planifier notre travail.

I.4. Délimitation du sujet

Le Programme National de Lutte Contre la Tuberculose a pour mission de :

· Veiller à ce que toute les personnes atteintes de tuberculose aient accès à un diagnostic et à un traitement efficaces pour guérir ;

· Enrayer la transmission de la tuberculose ;

· Réduire la charge sociale et économique inéquitable de la tuberculose ;

· Appliquer de nouveaux outils et stratégies de prévention, de diagnostic et de soins pour faire barrage à la tuberculose.

Considérant, le volume de travail du Programme National de Lutte Contre la Tuberculose nous ne pourrons pas informatiser le programme tout entier vu le temps qui nous est imparti, nous nous limiterons qu'à la réalisation d'un système expert permettant de diagnostiquer et de donner le traitement de la tuberculose.

I.5. Structure du travail

Pour atteindre notre objectif nous avons partagé le travail en sept Chapitre hormis l'introduction générale et la conclusion générale, voici la subdivision de notre travail :

Chapitre I : Planning prévisionnel de la réalisation du projet ;

Chapitre II : Etude de l'opportunité et définition de la tuberculose ;

Chapitre III : Généralités sur l'intelligence artificielle ;

Chapitre IV : Introduction aux systèmes experts ;

Chapitre V : Conception du Système Expert ;

Chapitre VI : implémentation du système expert en clips.

· Chapitre I : Planning prévisionnel de la réalisation du projet, servira à établir le planning prévisionnel de la réalisation de notre projet par la méthode analytique et de conduite de projet informatique.

· Chapitre II : Etude de l'opportunité et définition de la tuberculose, il s'agira de donné la description du CHK, son historique, les raisons justifiants sa création, son organigramme, ses ressources humaines et de donné la description de la tuberculose.

· Chapitre III : Généralités sur l'intelligence artificielle, qui parlera des généralités sur l'intelligence artificielle, du fondement et quelques notions sur les agents intelligents.

· Chapitre IV : Introduction aux systèmes experts, Il abordera les systèmes experts entant que branche de l'intelligence artificielle, ses concepts généraux, ses avantages, ses caractéristiques et enfin les notions sur les clips qui est un logiciel important dans le développement des systèmes experts.

· Chapitre V : Conception du Système Expert.

· Chapitre VI : implémentation du système expert en clips, il consistera à concevoir en clips notre base de connaissance qui permet effectivement à diagnostiquer et à donner la thérapeutique des maladies de la tuberculose.

CHAPITRE I : PLANNING PREVISIONNEL DE LA REALISATION DU PROJET

I.1. INTRODUCTION

I.1.1. Exposé du problème

La conduite d'un projet informatique et celle de la construction sont-elles différentes ? Cependant, les principes de base de la conduite de projet sont les mêmes dans tous les métiers, ce qui justifie la métaphore.

Il ne s'agit pas d'étudier tous les aspects de la construction d'une maison, mais le rapprochement permet d'expliquer et de présenter les différents sujets de notre projet.

Imaginons donc qu'une personne possède un terrain, et souhaite y bâtir une maison ; cette personne est dans une situation où elle connaît l'état initial, elle imagine un ou plusieurs états finaux possibles, et se demande lequel choisir, pour quelles raisons, quel coût, quel délai, quels avantages, quels inconvénients...

De même nous nous posons ces questions pour parvenir à bien planifier notre projet.

En outre, nous dévons définir de manière détaillée comment passer de la situation de départ à celle d'arrivée.

I.1.2. Réponses apportées

L'analyse du problème exposé de manière spontanée et avant toute structuration conduit, à envisager les réponses suivantes :

· Étudier le plan d'informatisation pour savoir s'il est possible de concevoir un logiciel de diagnostic et du traitement des maladies de la tuberculose.

· Commencer par étudier la faisabilité du projet, puis étudier plusieurs solutions pour une prise de décision sur le lancement de notre opération.

· Réaliser le plan de la conception, puis le plan technique.

· Utiliser des outils de conception assistée par ordinateur pour établir le plan d'informatisation.

· Déterminer un ensemble de phases du projet.

· Préparer un plan de financement, puis suivre le consommé par rapport au prévisionnel au fur et mesure de l'avancement du travail.

I.1.3. Analyse des réponses

Les réponses formulées mettent en évidence un ensemble de facettes, différentes mais complémentaires. Nous nous attachons maintenant à structurer ces composantes de notre projet, et à les regrouper par thèmes de notre travail.

I.1.4. les phases d'un projet

Seul un découpage du projet en phases permet de rythmer et d'organiser la vie du projet, depuis l'étude de son opportunité et de sa faisabilité, jusqu'à sa réalisation et sa maintenance.

Les phases d'un projet informatique sont appelées : « cycle de développement d'un projet », et à chacune des phases correspond un état du projet.2(*)

Pour notre projet informatique nous avons établi 10 phases qui sont :

1. Analyse du système existant ;

2. Critique de l'existant ;

3. Proposition de solution ;

4. Étude de faisabilité ;

5. Élaboration de cahier de charge ;

6. Réalisation du système expert ;

7. Installation ;

8. Test ;

9. Formation de personnel ;

10. Travaux de finissage.

I.2. RAISONS D'INFORMATISATION

Vu, l'inabondance de médecin spécialiste de la tuberculose et l'objectif du Programme National de Lutte Contre la Tuberculose dans le sens des Objectifs du Millénaire pour le Développement (OMD) et de ceux fixés par l'initiative « Halte à la tuberculose », nous à pousser à concevoir un Système Expert pour le diagnostic et le traitement des maladies de la tuberculose enfin d'aider les hôpitaux en cas d'absence de médecin spécialiste de pouvoir lutter contre la tuberculose.

I.3. OUTILS INFORMATIQUE À METTRE EN OEUVRE

Un projet informatique ne saurait être conduit aujourd'hui sans matériel associés. Il existe différents types d'outils pouvant être mis à notre profit pour la réalisation de notre projet ; nous aurons besoins d'un ordinateur ayant au moins 20GB de capacité de disque dur pouvant nous permettre à bien travailler et à stocker nos données, d'une mémoire amovible pour la sauvegarde du travail et d'un compilateur CLIPS.

I.4. PLANNING D'INFORMATISATION

Le planning d'informatisation consiste à déterminer l'ordre et la durée d'exécution des différentes tâches à réaliser dans notre projet, qui a pour but de réaliser un système expert pour le diagnostic et le traitement des maladies de la tuberculose enfin de minimiser le temps total de la réalisation du projet.

I.4.1. Description des tâches et relation d'antériorité

Tâches

Description des tâches

Tâches précédentes

Durée/jours

Estimation des coûts ($)

A

B

C

D

E

F

G

H

I

J

Analyse du système existant

Critique de l'existant

Proposition de solution

Etude de faisabilité

Elaboration de cahier de charge

Réalisation du système expert

Installation

Test

Formation de personnel

Travaux de finissage

-

A

A

C,B

C,D

C,E

F

F,G

H

I

7

5

7

10

5

30

15

15

10

10

5

5

3

7

15

150

150

5

50

390

I.4.2. Choix et principe de la méthode

Choix de la méthode

Jusqu'en 1950 avant le développement de la théorie de graphe le problème central d'ordonnancement était résolu empiriquement par le diagramme de GANT de 1918-1957.

Actuellement, il existe deux méthodes scientifiques et techniques basées sur la théorie de graphe pour résoudre le problème d'ordonnancement :

· La méthode française : MPM (Méthode de Potentiel Metra) est créée en 1958.

· La méthode Américaine : PERT (Programme Évaluation and Research Task) est créée en 1958.

Parmi ces deux méthode nous, nous avons opté pour la méthode MPM car ce la plus claire de toutes les méthodes de planification.

Principe de la méthode MPM

Le graphe MPM est constitué des éléments suivants :

· Chaque tâche représente un sommet

· Chaque arc représente une contrainte de succession

· La pondération (ou potentiel) d'un arc donne le temps qui doit s'écrouler au minimum entre le début de la tâche origine de l'arc et le début de la tâche extrémité de l'arc.3(*)

I.4.3. construction du graphe MPM

7 9

B

59 59

G

29 29

F

24 24

E

14 14

D

0 0

A

0 0

á

7 5

0 10 5 30

74 74

H

7 7

C

7 7 7 7 30 15

89 89

I

la durée est de 109 jours. 15

á : est la tâche initiale du graphe ;

ù : est la tâche finale du graphe ;

109 109

ù

99 99

J

: est le chemin critique 10

10

I.4.4. calendrier de réalisation du projet

Nous allons devoir spécifier la date au plus tôt et la date au plus tard pour chaque tâche de notre projet dans le calendrier de réalisation ci-dessous :

Tâches

Durée en jours

Date au plus tôt

Date au plus tard

A

7

06 janvier 2010

13 janvier 2010

B

5

14 janvier 2010

19 janvier 2010

C

7

20 janvier 2010

27 janvier 2010

D

10

01 février 2010

10 février 2010

E

5

14 février 2010

18 février 2010

F

30

22 février 2010

23 mars 2010

G

15

29 mars 2010

12 avril 2010

H

15

13 avril 2010

27 avril 2010

I

10

03 mai 2010

12 mai 2010

J

10

13 mai 2010

22 mai 2010

CHAPITRE II : ETUDE DE L'OPPORTUNITE ET DEFINITION DE LA TUBERCULOSE

L'unité centrale est un bureau spécialisé du ministère de la santé qui fait partie de la direction de lutte contre la maladie. Elle a pour mission spécifique de veiller à l'application de la stratégie « Halte à la tuberculose » dans toutes les zones de santé en RD Congo.

Ainsi pour se faire, nous avons porté notre choix sur le Complexe Hospitalier de Kananga (CHK en sigle) qui est un de bureau spécialisé du ministère de la santé dans la zone de santé de Kananga, enfin de pouvoir récolter les données pour la réalisation de notre projet d'informatisation.

Nous donnerons les descriptions sur le Complexe Hospitalier de Kananga et les détails sur sa situation géographique, son historique et toute sa structure dans les points qui suivent.

II.1. DESCRIPTION DU COMPLEXE HOSPITALIER DE KANANGA

II.1.1. Situation géographique

Le Complexe Hospitalier de Kananga est situé dans la province du Kasaï-Occidental, dans la commune de Kananga, au quartier Tshisambi, dans la zone de santé de Kananga.

Il est borné :

· Au nord par le centre Mpandilu ;

· Au sud par l'institut médical IEM/Kananga ;

· A l'est par l'église jésus le Roc Tabernacle ;

· A l'ouest par l'avenue du dispensaire.

II.1.2. Historique

Le CHK est un hôpital de référence pour la province dans laquelle il est implanté. Il est le résultat de la fusion de trois structures médicales étatiques : la clinique, le laboratoire provincial et l'hôpital général de Kananga. Créées dans les années 50. Pour assurer les soins de santé de niveau secondaire à la population ouest kasaúenne, ces trois institutions ont été fusionnées par l'arrêté provincial n°01/10/CAD/KOOO/015/01, le 16 février 2001, suite à la demande de l'Union Européenne qui ne pouvait aider matériellement et financièrement chacune de ces trois institutions séparées.

II.1.3. Rôle du Complexe Hospitalier de Kananga

Le CHK garde toujours le même rôle malgré la fusion des structures qui étaient jadis séparées, d'assurer les soins de santé secondaires à la population ouest kasaïenne. Il a pour objectifs d'améliorer la prise en charge des malades de cette province du Kasaï occidental et réduire le taux de mortalité de la population ; raisons pour lesquelles, il reçoit les malades en hospitalisation et en soins ambulatoires.

Il assure son rôle grâce à ses propres moyens reçus des frais payés par les patients supplées par quelques dons des organisations non-gouvernementales (ONG) et personnes de bonne volonté.

II.2. STRUCTURE GÉNÉRALE DU CHK

II.2.1. Organigramme général

Cette structure est représentée par l'organigramme suivant :

Conseil de gestion

Comite directeur

Médecin directeur

Service administratif

Service médicaux et techniques

Administrateur gestionnaire en chef

Mes et DN

Personnel

1. Rédaction

2. Classement

3. Bibliothèque

4. Mouvement du

personnel

Finance

1. compte et budget

2. caisse

3. tarification

4. facturation et recouvrement

Service écho généraux

1. intendance

2. entretient

3. atelier

4. buanderie

5. cuisine

Administrations

1. secrétariat

2. statistique

3. archive

4. récepteur

5. information

6. renseignement

7. cellule

8. sécurité

Consultation externe

1. dispensaire

2. urgence et observation

Service spécialisés

1. laboratoire

2. pharmacie

3. dentisterie

4. ORL

5. ophtalmologie

6. maternité

7. kinésithérapie

8. radiologie

Consultation interne

1. médecine interne

2. gynécologie

3. chirurgie

II.2.2. organigramme du CHK

II.2.3. Description des postes de travail

Postes

Agents

Tâches

01

Conseil de gestion (COGE)

- Le médecin directeur du CHK.

- Le médecin directeur adjoint.

- L'administrateur gestionnaire en chef.

- Le directeur de nursing.

- Le délégué du personnel.

- Responsable de la pharmacie.

- Le délégué du gouvernorat.

- Le délégué de l'autorité polico-administrative locale de la ville.

- Chef du quartier.

- 2 Administrateurs gestionnaires

- 2 Agents chargés du secrétariat.

Fixe les objectifs, détermine les orientations et évalue l'action de l'institution.

02

Comité de direction CODIR

- Médecin directeur.

- Médecin chef de staff.

- Directeur (trice) de nursing.

- Administrateur gestionnaire en chef.

Assure la gestion quotidienne du CHK selon les pouvoirs qui lui sont conférés par le COGE.

03

Division administrative et financière.

- Chef du personnel.

- Administrateur et financier.

L'organe moteur qui joue un rôle de gestion des ressources humaines et financières, contrôle l'horaire de travail.

04

Division médicale.

- Médecin directeur.

- Superviseur.

- Médecin chef de staff.

- Directeur (trice) de nursing.

- Pharmacie, technicien de labo et radio.

Assure l'intérim du directeur général pendant l'absence de celui-ci, consulter les malades.

05

Secrétariat général.

Secrétaire général.

Coordonne les actions de la direction ainsi que leurs services respectifs, classement des documents.

06

Facturation, caisse et recouvrement.

Caissières et recouvreur

Élaborer les factures des malades ; recouvrement de factures, contrôle des recettes journalières, encaissement tarification.

07

Réception accueil.

Récepteur en chef, préposé à la réception, agent au tirage.

Chargés de recevoir les malades, établissement des fiches des malades.

08

Service de comptabilité, budget et contrôle.

Comptable, contrôleurs et auditeurs

Journaliser des opérations comptables ; auditer les gestionnaires ; gérer les biens des services, etc.

09

Personnel.

Administrateur.

Évolution de prévision ; maîtriser les effectifs du personnel, assurer la discipline au sein du CHK.

10

Service économiques et généraux.

Administrateur gestionnaire.

Entretien interne et externe : atelier, morgue, cuisine, buanderie, intendance, sécurité.

11

Administrateur général.

Administrateur gestionnaires.

Coordonner les activités du secrétariat, archives, réceptions, statistique, information et renseignement, télécommunication.

12

Nursing.

Directeur (trice) de nursing.

Veiller sur l'éducation nutritionnelle et à la gestion.

13

Laboratoire.

Laborantin.

Fait les analyses des données biomédicales, fait les prélèvements des échantillons.

14

Pharmacie.

Pharmacien, assistant pharmacien.

Mettre à jour les fiches de stock des médicaments et établir les factures des médicaments pour les malades ; acheter les médicaments ; fournir des médicaments aux malades.

15

Radiologie et échographie.

Radiologiste et échographe.

S'occuper des examens et protocole radiologiques ; entretenir et assurer la sécurité des appareils de radiologie ; contrôler les bons des examens de malades.

16

Kinésithérapie.

Kinésithérapeutes.

S'occupe de la prévention de l'évaluation, du diagnostic et du traitement des infirmités, des traumatismes, des malformations ou des maladies par des agents physiques tels que le froid, la chaleur, les rayons ultra-violet, les rayons infrarouge, l'électricité, les ondes ultra sonores, les ultra ondes courtes.

17

Pédiatrie.

Pédiatrie.

S'occuper des malades et des soins des enfants.

18

Gestion des malades.

L'administrateur gestionnaire.

Superviser la tenue de registres des malades à la réception ; contrôler l'application des règles d'inscription, y, compris l'admission au traitement ; préciser les heures de visite pour les malades internés.

19

Cardiologie

Cardiologie

S'occuper des patients souffrant du coeur.

II.3. DESCRIPTION DE LA TUBERCULOSE

La tuberculose est une maladie infectieuse.

· Elle est causée par un bacille nommé Mycobacterium tuberculosis ou bacille de koch ou BK.

· Sa transmission est toujours directe, de l'homme malade au sujet réceptif, par voie aérienne du fait des bacilles contenus dans l'air, dans les gouttelettes de salive en suspension émises par le patient.

· La maladie se transmet par toux et peut toucher d'autres organes que les poumons : plèvre, ganglions lymphatiques, colonne vertébrale, articulations, voies génito-urinaires, système nerveux, os, abdomen, etc. dans ce cas on l'appelle tuberculose extra-pulmonaire.4(*)

La tuberculose reste une préoccupation majeure non seulement pour les professionnels, mais aussi pour l'ensemble de la population, de par le nombre de personnes atteintes et de décès qu'elle entraîne. Somme des souffrances et des pertes économiques connues par nos compatriotes, nos familles et notre pays constitue un défi à relever. C'est pourtant guérissable et les morts que nous connaissons peuvent être évités.

Maladie de la pauvreté et de la promiscuité, la tuberculose va de pair avec la dégradation des conditions de vie. Notre pays a traversé une période difficile, précédée par des guerres et des mouvements incontrôlés des populations. Toutes ces conditions ont été favorables à une évolution de la maladie vers l'aggravation dans notre pays. Le VIH/SIDA a également contribué à l'augmentation du nombre de cas de tuberculose.

Le traitement de la tuberculose est la pierre angulaire de tout programme de lutte antituberculeuse. C'est un traitement standardisé et pour lequel le patient est au centre. Bien conduit, ce traitement amène sûrement à la guérison. Malheureusement, le manque de rigueur dans son application conduit inexorablement à l'augmentation de la résistance aux antibiotiques du bacille de Koch. C'est dire qu'un effort de formation des personnels doit être fait, et ce système expert constitue de ce point de vue, un instrument extrêmement utile.

La lutte antituberculeuse fait partie intégrante des soins de santé primaires dans notre pays et l'implication des acteurs de terrain de tous les niveaux de la pyramide sanitaire s'avère nécessaire.

CHAPITRE III : GENERALITES SUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

III.1. INTRODUCTION ET HISTORIQUE

L'intelligence artificielle est la « recherche de moyens susceptibles de doter les systèmes informatiques de capacités intellectuelles comparables à celles des êtres humains ».

L'origine de l'intelligence artificielle se trouve probablement dans l'article d' Alan Turing [], où il explore le problème et propose une expérience maintenant connue sous le nom de test de Turing, dans une tentative de définition d'un standard permettant de qualifier une machine de « consciente ». Il développe cette idée dans plusieurs forums, dans la conférence « L'intelligence de la machine, une idée hérétique »[], dans la conférence qu'il donne à la BBC 3e programme le 15 mai 1951 « Est-ce que les calculateurs numériques peuvent penser ? » d'[où la discussion avec M.H.A. Newman, AMT, Sir Geoffrey Jefferson et R.B. Braithwaite le 14 et 23 Jan. 1952 sur le thème « Est-ce que les ordinateurs peuvent penser? »[].5(*)

On considère que l'intelligence artificielle, en tant que domaine de recherche, a été créée à la conférence qui s'est tenue sur le campus de Dartmouth Collège pendant l'été 1956[] à laquelle assistaient ceux qui vont marquer la discipline. Ensuite l'intelligence se développe surtout aux États-Unis à l' université Stanford sous l'impulsion de John McCarthy, au MIT sous celle de Marvin Minsky, à l' université Carnegie Mellon sous celle de Allen Newell et Herbert Simon et à l' université d'Édimbourg sous celle de Donald Michie. En France, l'un des pionniers est Jacques Pitrat.6(*)

III.2. DÉFINITION DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Le terme intelligence artificielle, créé par John McCarthy, est souvent abrégé par le sigle IA. Il est défini par l'un de ses créateurs, Marvin Lee Minsky, comme « la construction de programmes informatiques qui s'adonnent à des tâches qui sont, pour l'instant, accomplies de façon plus satisfaisante par des êtres humains car elles demandent des processus mentaux de haut niveau tels que : l'apprentissage perceptuel, l'organisation de la mémoire et le raisonnement critique ».[] On y trouve donc le côté « artificiel » atteint par l'usage des ordinateurs ou de processus électroniques élaborés et le côté « intelligence » associé à son but d'imiter le comportement. Cette imitation peut se faire dans le raisonnement, par exemple dans les jeux ou la pratique de mathématiques, dans la compréhension des langues naturelles, dans la perception : visuelle (interprétation des images et des scènes), auditive (compréhension du langage parlé) ou par d'autres capteurs, dans la commande d'un robot dans un milieu inconnu ou hostile.

Même si elles respectent globalement la définition de Minsky, il existe un certain nombre de définitions différentes de l'IA qui varient sur deux points fondamentaux :

· Les définitions qui lient la définition de l'IA à un aspect humain de l'intelligence, et celles qui la lient à un modèle idéal d'intelligence, non forcément humaine, nommée rationalité.

· Les définitions qui insistent sur le fait que l'IA a pour but d'avoir toutes les apparences de l'intelligence (humaine ou rationnelle), et celles qui insistent sur le fait que le fonctionnement interne du système IA doit ressembler également à celui de l'être humain ou être rationnel. 7(*)

III.3.LES FONDEMENTS DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

Les disciplines suivantes ont contribué avec des idées, points de vue et techniques au développement de l'IA. Pour chaque discipline, les questions suivantes ont été posées :

v Philosophie (de 428 av. J.C. jusqu'à présent)

· Les règles formelles peuvent-elles être utilisées pour tirer des conclusions valides?

· Comment l'intelligence mentale se génère-elle à partir d'un cerveau physique?

· D'où vient la connaissance?

· Comment passe-t-on de la connaissance à l'action?

v Mathématiques (approximativement de l'an 800 jusqu'à présent)

· Quelles règles formelles sont adéquates pour obtenir des conclusions valides?

· Que peut être traité?

· Comment raisonnons-nous avec l'information incertaine?

v Economie (de 1776 jusqu'à présent)

· Comment réaliser le processus de prise de décision pour maximiser le rendement?

· Comment réaliser des actions quand les autres ne collaborent pas?

· Comment réaliser des actions dont les résultats s'obtiennent dans un futur lointain?

· La théorie de la décision qui combine la théorie de la probabilité avec la théorie de l'utilité fournit un cadre complet et formel pour la prise de décisions dans l'incertitude.

v Neuroscience (de 1861 jusqu'à présent)

· Comment le cerveau humain traite-il l'information?

La Neuroscience est l'étude du système neurologique et spécialement du cerveau.

La manière précise selon laquelle la pensée est générée dans le cerveau est l'un des grands mystères de la Science. Il a été observé durant des milliers d'années que le cerveau était d'une certaine manière impliqué dans le processus de la pensée puisque des forts coups à la tête peuvent occasionner des défaillances mentales.

L'étude de Paul Broca (1824 - 1880) sur l'aphasie (difficulté pour parler) dans les patients avec cerveaux abîmés, en 1861, donna force à ce domaine et convainquit la société médicale de l'existence des zones localisées dans le cerveau responsables des fonctions cognitives spécifiques. En particulier, il montra que la production du parler est localisée dans la partie de l'hémisphère gauche.

A cette époque, il était déjà connu que le cerveau était formé des cellules nerveuses ou neurones, mais ce ne fut que jusqu'à 1873 quand Camillo Golgi (1843-1926) développa une technique de coloration qui permit l'observation des neurones individuels dans le cerveau.

v Psychologie (de 1879 jusqu'à présent)

· Comment pensent les hommes et les animaux?

La conceptualisation du cerveau comme un dispositif du traitement de l'information, caractéristique principale de la psychologie cognitive, remonte aux oeuvres de William James (1842-1910). Helmhotz met aussi l'emphase que la perception entraîne un certain type d'inférence logique inconsciente.

v Ingénierie computationnelle (de 1940 jusqu'à présent)

· Comment construire un ordinateur efficace?

Pour que l'intelligence artificielle puisse arriver à être une réalité, deux choses sont nécessaires: l'intelligence et une machine. L'ordinateur a été la machine choisie. L'ordinateur digital moderne fut inventé de manière indépendante et presque simultanée par les scientifiques dans les trois pays impliqués dans la Seconde Guerre Mondiale.

v Théorie de contrôle et cybernétique (de 1948 jusqu'à présent)

· Comment les automates peuvent-ils opérer sous leur propre contrôle?

La figure centrale du développement de ce qu'on appelle aujourd'hui théorie de contrôle fut Norbert Wiener (1894-1964). Wiener fut un mathématicien brillant qui travailla sur les systèmes de contrôle biologiques et mécaniques et sur leurs liens avec la cognition.Wiener et ses collègues Arthur Rosenblueth et Julian Bigelow voyaient le comportement déterministe comme quelque chose émergeant d'un mécanisme régulateur qui tente de minimiser l'erreur (la différence entre l'état présent et l'état objectif). A la fin des années 40, Wiener, ensemble avec Warren McCulloch, Walter Pitts et John Von Neumann organisèrent une série des conférences dans lesquelles étaient exploités des nouveaux modèles cognitifs mathématiques et computationnels et influencèrent beaucoup d'autres chercheurs dans le domaine de la science du comportement. Le livre de Wiener, Cybernetics (1948) fut un bestseller et révéla au public la possibilité des machines avec l'intelligence artificielle. La théorie du contrôle moderne, spécialement la branche connue comme contrôle optimal stochastique a comme objectif la conception des systèmes qui maximisent une fonction objective dans le temps.

v Linguistique (de 1957 jusqu'à présent)

· Comment le langage est-il en relation avec la pensée?

La linguistique moderne et l'IA naquirent et se développèrent ensemble, donnant lieu à un domaine hybride appelé linguistique computationnelle ou traitement du langage naturel. Le problème de la compréhension du langage se montra rapidement beaucoup plus complexe de ce qu'on avait pensé jusqu'en 1957. La compréhension du langage exige la compréhension de la matière sous étude, et de son contexte et non seulement la compréhension de la structure des phrases. La grande partie des premiers travaux de recherche dans le domaine de la représentation de la connaissance étaient liés au langage et à la recherche d'information dans le domaine du langage.8(*)

III.4. DOMAINES D'APPLICATION DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE

L'intelligence artificielle a été et est utilisée (ou intervient) dans une variété de domaines tels que :

· la banque, avec des systèmes experts d'évaluation de risque lié à l'octroi d'un crédit (crédit-scoring) ;

· le militaire, avec les systèmes autonomes tels que les drones, les systèmes de commandement et l'aide à la décision ;

· les jeux ;

· la médecine, avec les systèmes experts d'aide au diagnostic ;

· la logistique, au travers d'approches heuristiques de type résolution de problème de satisfaction de contraintes ;

· l' éducation.9(*)

III.5. LES DIFFERENTES FACETTES DE L'IA

On peut considérer différents dispositifs intervenant, ensemble ou séparément, dans un système d'intelligence artificielle tels que :

· le dialogue automatique : se faire comprendre en lui parlant,

· traduction automatique, si possible en temps réel ou très légèrement différé, comme dans les films,

· le raisonnement automatique (cf. systèmes experts),

· l'apprentissage automatique,

· la reconnaissance de formes, des visages et la vision en général, etc,

· intégration automatique d'informations provenant de sources hétérogènes,

· l'émotion artificielle et l'éventualité d'une subjectivité artificielle,

· Etc.

Les réalisations actuelles de l'intelligence artificielle peuvent intervenir dans les fonctions suivantes :

· Aide aux diagnostics,

· L'aide à la décision,

· Résolution de problèmes complexes, tels que les problèmes d'allocation de ressources,

· Assistance par des machines dans les tâches dangereuses, ou demandant une grande précision,

· Automatisation de taches.

III.6. LA CONCEPTION DE SYSTEMES D'IA

Au fil du temps, certains langages de programmation se sont avérés plus commodes que d'autres pour écrire des applications d'intelligence artificielle. Parmi ceux-ci, LISP et PROLOG furent sans doute les plus médiatisés. LISP constituait une solution ingénieuse pour faire de l'intelligence artificielle en FORTRAN.

On utilise aussi, plus pour des raisons de disponibilité et de performance que de commodité, des langages classiques tels que C ou C++. LISP a eu pour sa part une série de successeurs plus ou moins inspirés de lui, dont le langage SCHEME.

Des programmes de démonstration de théorèmes géométriques simples ont existé dès les années 1960 ; et des logiciels aussi triviaux que MAPLE et MATHEMATICA effectuent aujourd'hui des travaux d'intégration symbolique qui il y a trente ans encore étaient du ressort d'un étudiant de mathématiques supérieures. Mais ces programmes ne savent pas plus qu'ils effectuent des démonstrations géométriques ou algébriques que DEEP BLUE ne savait qu'il jouait aux échecs (ou un programme de facturation qu'il calcule une facture). Ces cas représentent donc plus des opérations intellectuelles assistées par ordinateur faisant appel à la puissance de calcul que de l'intelligence artificielle à proprement parler.10(*)

III.7. AGENT INTELLIGENT

Un agent est quelque chose capable de percevoir son environnement, la perception indique que l'agent peut recevoir des entrées à tout instant. La suite perception d'un agent reflète l'historique complet de tout ce qu'il a reçu. Il prend des décisions en fonction de cette suite de perception.

Un agent fait la perception à l'aide des capteurs et agit à l'aide des effecteurs. Les capteurs sont à l'agent ce que sont les yeux, les oreilles et d'autres organes sensoriels à l'homme ; les effecteurs sont à l'agent ce que sont les mains, les pieds et d'autres parties du corps à l'homme, Les agents interagissent avec l'environnement grâce aux capteurs et effecteurs comme le montre la figure ci-après.

AGENT Capteurs

Effecteurs

?

III.7.1. la rationalité des agents

Un agent rationnel devra entreprendre des actions qui maximisent sa mesure de rendement, en se basant sur les évidences apportées par la séquence des perceptions et sur la connaissance que l'agent a stockée.

La rationalité en un moment donné dépend de quatre facteurs:

· La mesure de performance qui décrit le critère de réussite ;

· La connaissance de l'environnement accumulée par l'agent ;

· Les actions que l'agent peut accomplir ;

· La suite de perceptions de l'agent jusqu'à ce moment.

Un agent rationnel est aussi celui qui apprend le maximum possible de ce qu'il perçoit. La configuration initiale d'un agent peut refléter une connaissance préliminaire de l'environnement, mais au fur et à mesure que l'agent acquiert l'expérience, sa connaissance peut se modifier et augmenter. Il y a des cas exceptionnels où l'on connaît totalement l'environnement a priori. Dans ces cas, l'agent n'a pas besoin de percevoir ni d'apprendre; il agit simplement de manière correcte. Mais ces agents sont très fragiles.

L'agent rationnel divise en trois périodes différentes les tâches du calcul de la fonction de l'agent: Lors de la conception de l'agent pendant lequel les concepteurs de l'agent sont chargés de réaliser ces calculs; lorsqu'il est entrain de penser à l'opération suivante, l'agent réalise beaucoup de calculs; et quand il apprend à partir de l'expérience, l'agent réalise beaucoup de calculs pour décider comment modifier son comportement. Un agent rationnel doit donc être autonome, savoir apprendre à déterminer comment compenser une connaissance incomplète ou initialement partielle.

En effet il est nécessaire de faire attention en distinguant la rationalité de l'omniscience. Un agent omniscient est celui qui connaît le résultat de son action et agit en conséquence. Mais en réalité l'omniscience n'est pas possible.

III.7.2. Types d'agents

Nous avons quatre types fondamentaux des programmes des agents qui incarnent les principes fondamentaux de tous les agents intelligents :

v Agents réactifs simples

Le type d'agent le plus simple est l'agent réactif simple. Ce type d'agent choisit les actions en fonction des perceptions actuelles, ignorant le reste des perceptions historiques.

v Agents réactifs basés sur les modèles

La manière la plus effective pour les agents de manipuler la visibilité partielle est de stocker l'information sur ces parties du monde qu'ils ne peuvent pas voir. L'agent doit donc maintenir un certain type d'état interne qui dépend de l'histoire perçue qui puisse refléter au moins les aspects non observables de l'état actuel. L'utilisation de l'information de l'état interne au fur et à mesure que passe le temps exige de codifier deux types de connaissance dans le programme de l'agent:

Ø La connaissance concernant comment évolue le monde indépendamment de l'agent;

Ø L'information sur comment les actions de l'agent affectent le monde.

Cette connaissance sur comment fonctionne le monde, qu'elle soit implémentée avec un circuit booléen simple ou avec des théories scientifiques complètes, s'appelle "modèle du monde". Un agent qui utilise ce modèle est un agent basé sur les modèles.

v Agents basés sur les objectifs

La connaissance sur l'état actuel du monde n'est pas toujours suffisante pour décider quoi faire. Par exemple, dans un croisement de chemins, le taximan peut virer à gauche, virer à droite ou continuer droit. La décision correcte dépend de où veut aller le taxi. En d'autres termes, outre la description de l'état actuel, l'agent a besoin d'une certaine information sur son objectif qui décrive les situations qui sont désirables, par exemple, arriver à la destination proposée par le passager. Le programme de l'agent peut se combiner avec l'information sur les résultats des actions possibles (la même information utilisée pour actualiser l'état interne dans le cas de l'agent réactif) pour choisir les actions qui permettent d'atteindre l'objectif.

v Agents basés sur l'utilité

Les objectifs seuls en soi ne sont pas suffisants pour générer un comportement de grande qualité dans la majorité des environnements. Par exemple, il y a beaucoup de séquences d'actions qui conduiront le taxi à sa destination (et par tant à atteindre son objectif), mais certaines sont plus rapides, plus sures, plus fiables, ou moins coûteuses que d'autres. Les objectifs seuls fournissent une distinction binaire crue entre les états de "félicité" et "tristesse", alors qu'une mesure d'efficience plus générale devrait permettre une comparaison entre différents états du monde par rapport au niveau exact de félicité que l'agent atteint quand il arrive à un état ou autre. Comme le terme "félicité" ne sonne pas plus scientifique, la terminologie traditionnelle utilise dans ces cas pour indiquer qu'on préfère un état du monde est qu'un état a plus d'utilité qu'un autre pour l'agent.

Tous les quatre types précédents peuvent apprendre. Un agent qui apprend peut être divisé en quatre composants conceptuels suivants :

Ø L'élément d'apprentissage : qui fait des améliorations sur base de certaines critiques ;

Ø L'élément d'agissement : qui choisit les actions (externes) à réaliser ;

Ø La critique : qui réalimente l'élément d'apprentissage pour qu'il fasse des améliorations ;

Ø Le générateur de problèmes : qui suggère des actions qui conduiront l'agent aux expériences nouvelles et informatiques.

III.8. NATURE DE L'ENVIRONNEMENT DE L'AGENT

Les environnements de travail sont essentiellement les "problèmes" pour lesquels les agents rationnels sont des "solutions". Les mesures de performance (ou de rendement), l'environnement, les effecteurs et les capteurs (ou senseurs) forment ce qu'on appelle environnement de travail en sigle REES (Rendement, Environnement, Effecteurs, Senseurs).

Chaque environnement de travail a ses propriétés, il peut être :

1. Totalement observable ou partiellement observable:

Si les senseurs de l'agent lui fournissent l'accès à l'état complet de l'environnement à tout moment alors l'environnement est totalement observable. Un environnement de travail est totalement observable si les senseurs détectent tous les aspects qui sont relevant dans la prise de décision.

Un environnement peut être partiellement observable à cause des bruits et de l'existence des senseurs peu exacts. Déterministe ou stochastique si l'état suivant du milieu est totalement déterminé par l'état actuel et l'action exécutée par l'agent, alors l'environnement est déterministe; sinon, il est stochastique.

2. Épisodique ou séquentiel

Dans un environnement de travail épisodique, l'expérience de l'agent se divise en épisodes atomiques. Chaque épisode consiste en la perception de l'agent et la réalisation d'une unique action postérieure. Les épisodes sont indépendantes les unes des autres. Dans les environnements séquentiels, la décision présente peut affecter les décisions futures.

3. Statique ou dynamique:

Si l'environnement peut changer quand l'agent est entrain de délibérer, alors l'environnement est dynamique pour l'agent, autrement, l'environnement est statique.

4. Discret ou continu.

La distinction entre discret et continu peut s'appliquer à l'état du milieu, à la manière dont manipuler le temps et aux perceptions et actions de l'agent. Un milieu est discret s'il a un nombre fini de perceptions et actions, comme les jeux des échecs. Mais un taximan conduisant définit un état continu et un problème de temps continu. Les image prises par des caméras digitales sont discrètes au sens strict mais sont traitée comme des représentations continues de localisations et intensités variables.

5. Environnement à agent individuel ou à multi agents.

Un environnement est à agent individuel s'il y a un seul agent. Un environnement est à multi agents s'il y a plusieurs agents travaillant en compétition ou en coopération.

Un environnement multi agents est compétitif lorsque l'agent B cherche à maximiser sa mesure de rendement, laquelle, selon les règles minimise la mesure de rendement de A. Dans un environnement coopératif, chaque agent cherche à maximiser la mesure de rendement de tous les autres agents de l'environnement. Par exemple un système de diagnostic médical est dans un environnement à agent individuel tandis que le joueur aux échecs est dans un environnement multi agents compétitif. Dans un système de communication, les agents sont dans un environnement multi agents coopératif. Les taximen, en évitant les fautes et les dérangements les uns aux autres, sont dans un environnement semi coopératif avec une certaine compétition parce qu'un seul taxi doit occuper une place de stationnement.11(*)

CHAPITRE IV : INTRODUCTION AUX SYSTEMES EXPERTS

IV.1. DÉFINITION D'UN SYSTÈME EXPERT ET HISTORIQUE

D'une manière générale, un système expert est un outil capable de reproduire les mécanismes cognitifs d'un expert, dans un domaine particulier. Il s'agit de l'une des voies tentant d'aboutir à l' intelligence artificielle.

Plus précisément, un système expert 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.

Un système expert se compose de 3 parties :

· une base de faits (base de connaissance) est un ensemble de connaissance (fournies par un expert humain) représentées par des règles,

· une base de règles (domaine de connaissance) est l'ensemble de connaissance du spécialiste qui lui permet de résoudre des problèmes spécifiques et

· un moteur d'inférence (mécanisme d'inférence) est un mécanisme qui permet au système expert de raisonner et tirer des conclusions.

Le premier système expert fut Dendral en 1965, créé par les informaticiens Edward Feigenbaum, Bruce Buchanan, le médecin Joshua Lederberg et le chimiste Carl Djerassi. Il permettait d'identifier les constituants chimiques d'un matériau à partir de spectrométrie de masse et de résonance magnétique nucléaire, mais ses règles étaient mélangées au moteur. Il fut par la suite modifié pour en extraire le moteur de système expert nommé Meta-Dendral.12(*)

Le plus connu, peut-être, fut Mycin en 1972-73, système expert de diagnostic de maladies du sang et de prescription de médicaments, avec un vrai moteur et une vraie base de règles. Cependant ses règles étaient affectées de coefficients de vraisemblance qui donnaient à chacune d'entre elles un poids particulier face aux autres. Le moteur produisait un chaînage avant simple tout en calculant les probabilités de chaque déduction, ce qui le rendait incapable d'expliquer la logique de son fonctionnement et de détecter les contradictions. Quant aux experts, ils étaient obligés de trouver des coefficients de vraisemblance pour chacune des conclusions de leurs règles, une démarche compliquée et antinaturelle qui déniait leur capacité de raisonnement.

Les systèmes experts ont eu leur heure de gloire dans les années 1980, où on a trop rapidement pensé qu'ils pourraient se développer massivement. En pratique, le développement de ce genre d'application est très lourd car, lorsque l'on dépasse la centaine de règles, il devient difficile de comprendre comment le système expert « raisonne » (manipule faits et règles en temps réel), et donc d'en assurer la mise au point finale puis la maintenance.

Le projet Sachem (Système d'Aide à la Conduite des Hauts fourneaux En Marche, chez Arcelor), opérationnel dans les années 1990, est l'un des derniers projets « système expert » à avoir vu le jour. Il est conçu pour piloter des hauts-fourneaux en analysant les données fournies en temps réel par un millier de capteurs. Le projet a couté entre 1991 et 1998 environ 30 millions d'euros, et le système économise environ 1,7 euros par tonne de métal.13(*)

IV.2. CONCEPTS GÉNÉRAUX DES SYSTÈMES EXPERTS

La connaissance d'un système expert peut être représentée de plusieurs manières (elle peut être encapsulée dans les règles et les objets). Une méthode commune de représenter la connaissance est sous forme des règles du type SI ... ALORS, par exemple : SI la lumière est rouge ALORS arrêtez-vous. Un système expert classique embarque une connaissance non écrite qui doit être obtenue d'un spécialiste à travers d'intenses interviews par un ingénieur de connaissance (cogniticien) pendant une longue période. Le processus de la construction d'u système expert s'appelle ingénierie de connaissance et consiste en l'acquisition de la connaissance auprès d'un spécialiste humain ou d'une autre source, et sa codification dans le système expert. Les étapes générales du développement d'un système expert sont développées dans la figure ci-après :

Spécialiste humain

Dialogue

Ingénieur de connaissance

Explicitation en règles

Base de connaissance

du système expert

L'ingénieur de connaissance établit d'abord un dialogue avec un spécialiste pour obtenir sa connaissance. Ensuite, l'ingénieur de connaissance codifie explicitement la connaissance dans la base de connaissance sous forme des règles. Le spécialiste évalue alors le système expert et présente des critiques à l'ingénieur de connaissance. Ce processus se répète jusqu'à ce que l'expert juge satisfaisant le comportement du système expert.

Les systèmes experts sont souvent conçus de manière différente à celle des programmes conventionnels parce que les problèmes n'ont généralement pas une solution algorithmique et dépendent des inférences pour obtenir une solution raisonnable, en considérant la solution obtenue comme la meilleure à laquelle on puisse s'attendre s'il n'y a pas d'algorithme conduisant la solution optimale. Puisque le système expert dépend de l'inférence, il doit être capable d'expliquer son raisonnement pour qu'il soit vérifié. La facilité d'explication fait partie intégrale des systèmes experts sophistiqués. Certains systèmes experts permettent même que le système apprenne des règles à travers l'exemple en utilisant l'induction des règles à partir des tables des données.14(*)

IV.3. CARACTÉRISTIQUES D'UN SYSTÈME EXPERT

Un système expert peut être conçu pour qu'il ait les caractéristiques générales suivantes:

· Haut rendement : Le système doit avoir la capacité de répondre à un niveau de compétence égal ou supérieur à celui d'un spécialiste du domaine. Cela signifie que la qualité de conseil donné par un système doit être très haute.

· Temps de réponse adéquat : Le système doit agir en un temps raisonnable, comparable ou meilleur au temps exigé par un spécialiste, pour prendre une décision.

· Fiabilité : le système expert doit être fiable et ne doit pas connaître des "failles" sinon il ne sera pas utilisé.

· Compréhensible : le système doit être capable d'expliquer les étapes de son raisonnement pendant qu'elles s'exécutent, au lieu d'être seulement une boîte noire qui produit une réponse miraculeuse.

· Flexibilité : Vu la grande quantité de connaissance qu'un système expert peut avoir, il est important d'avoir un mécanisme efficient pour ajouter, modifier, et éliminer la connaissance. Une raison de la popularité des systèmes experts basés sur les règles est la capacité de stockage efficiente et modulaire des règles.

IV.4. AVANTAGES ET INCONVÉNIENTS D'UN SYSTÈME EXPERT

IV.4.1. Avantages d'un système expert

Les systèmes experts ont plusieurs caractéristiques attrayantes:

· Grande disponibilité : L'expérience est disponible pour tout matériel de traitement adéquat. Dans un sens plus réel, un système expert est la production massive de l'expérience.

· Coût réduit : Le coût de mettre l'expérience à la disposition de l'utilisateur est réduit énormément.

· Danger réduit : Les systèmes experts peuvent être utilisés dans des environnements qui pourraient être dangereux pour un être humain.

· Permanence : L'expérience est permanente. Contrairement aux spécialistes humains qui peuvent se retirer, renoncer ou mourir, la connaissance d'un système expert durera indéfiniment.

· Expérience multiple : La connaissance des plusieurs spécialistes peut être disponible pour travailler simultanément et continuellement sur un problème, à toute heure de la nuit ou du jour. Le niveau d'expérience combinée de beaucoup de systèmes experts peut dépasser celui d'un seul spécialiste humain.

· Explication : Le système expert peut expliquer clairement et en détail le raisonnement qui conduit à une conclusion, cela augmente la confiance que la décision prise était correcte. Un être humain peut être fatigué, peut renoncer ou ne pas être capable de le faire toujours.

· Réponse rapide : Une réponse rapide ou en temps réel peut être nécessaire pour certaines applications. En fonction du logiciel ou matériel utilisé, un système expert peut répondre plus rapidement et être pus disposé qu'un spécialiste humain, de telle sorte qu'un système expert en temps réel constitue un bon choix.

· Réponses solides, complètes et sans émotions, en tout moment : Ceci peut être très important en temps réel et en des situations d'émergence, quand un spécialiste humain ne fonctionnera pas avec toute sa capacité à cause de la pression et de la fatigue.

· Enseignement intelligent : Un système expert peut agir comme un enseignant intelligent en laissant que l'étudiant exécute des programmes d'exemple et en expliquant le raisonnement du système.

· Base de données intelligente : Les systèmes experts peuvent être utilisés pour avoir accès à une base de données de manière intelligente.15(*)

IV.4.2. Inconvénients d'un système expert

Les deux principaux inconvénients des systèmes experts sont :

Ø Ils créent le chômage parce qu'ils émulent les humains ;

Ø Dans les systèmes experts, on fait inférence à des connaissances même si elles sont dépassées.

IV.5. DÉVELOPPEMENT DE LA TECHNOLOGIE DES SYSTÈMES EXPERTS

L'IA a beaucoup de branches en rapport avec la parole, la robotique, la compréhension et l'apprentissage du langage naturel, les systèmes experts, etc. les racines des systèmes experts embarquent beaucoup de disciplines ; en particulier, une des racines principales des systèmes experts est le domaine de traitement de l'information humaine, appelé la science cognitive. La cognition est l'étude de la manière dont les hommes traitent l'information.

L'étude de la cognition est très importante si l'on prétend réussir des ordinateurs qui émulent les spécialistes humaines. Souvent, les spécialistes ne peuvent pas expliquer comment ils résolvent des problèmes (simplement, les solutions leur arrivent). Si le spécialiste ne peut pas expliquer comment se résoud un problème, il n'est pas possible de codifier la connaissance dans un système expert basé sur la connaissance explicite. Dans ce cas, l'unique possibilité est les programmes qui apprennent par eux-mêmes à émuler le spécialiste. Ce sont des programmes basés sur l'induction et sur les systèmes neuronaux artificiels.

IV.6. NOTION SUR LE CLIPS

IV.6.1. Introduction

CLIPS est un type de langage de programmation conçu pour implémenter des systèmes experts. Un système expert est un programme spécialement conçu pour modéliser une expertise ou connaissance humaine. CLIPS est appelé outil pour système expert parce que c'est un environnement complet pour développer des systèmes experts, incluant des caractéristiques telles qu'un éditeur intégré et un outil de débogage. Le mot Shell est réservé à cette portion de CLIPS qui réalise des inférences ou du raisonnement. Le Shell du CLIPS fournit les éléments de base d'un système expert, à savoir:

· La liste de faits, et la liste d'instances : la mémoire globale pour les données;

· La base de connaissance : contient toutes les règles, c'est la base de règles;

· Le moteur d'inférence: contrôle l'exécution des règles.

Un programme écrit en CLIPS peut consister en règles, faits, et objets. Le mécanisme d'inférence décide sur quelles règles exécuter et quand. Un système expert écrit en CLIPS est un programme orienté donnée où les faits et/ou les objets sont les données qui stimulent l'exécution via le moteur d'inférence. 16(*)

IV.6.2. L'histoire de CLIPS

Les origines du système de production intégré par le langage C (CLIPS) remontent en 1984 au Centre de l'espace de la NASA. Actuellement, la section d'intelligence artificielle s'est développée au-dessus des douzaines des applications des systèmes experts prototypes en utilisant le matériel et le logiciel de dernier cri.

Cependant, en dépit des démonstrations étendues du potentiel des systèmes experts, peu de ces dernières applications ont été mises dans l'utilisation régulière. Ce manque de fournir à la technologie de systèmes experts en dedans des contraintes de calcul opérationnelles de la NASA ont pu en grande partie être tracées à l'utilisation du LISP comme base d'un langage de programmation pour presque tous les outils de logiciel de système expert pendant ce moment-là. En particulier, trois problèmes a gêné l'utilisation des outils basés sur LISP de système expert chez la NASA: la basse disponibilité du LISP sur une grande variété d'ordinateurs conventionnels, le coût élevé d'outils du dernier cri de LISP et matériel, et l'intégration faible du LISP avec d'autres langages de programmations (faisant des demandes incluses difficile).

La section d'intelligence artificielle a estimé que l'utilisation d'un langage de programmation conventionnelle, tel que le C, élimine la plupart des problèmes, et au commencement les fournisseurs d'outil de système expert ont fournis un outil de système expert écrit dans un langage conventionnelle et commences à convertir leurs outils en cours en C. le coût de chaque outil étaient toujours très hauts, la plupart ont été limités à une petite variété d'ordinateurs, et les besoins projetés de disponibilité étaient découragé. Pour satisfaire tous ses besoins d'une façon opportune et rentable, elle est devenue évidente que la section d'intelligence artificielle devrait développer son propre C a basé l'outil de système expert.

La version de prototype de CLIPS a été développée au printemps de 1985 dans plus de deux mois.

Une attention particulière a été donnée à rendre l'outil compatible avec les systèmes experts dessous développement à ce moment-là par la section d'intelligence artificielle. Ainsi, la syntaxe de CLIPS était fait pour ressembler très étroitement à la syntaxe d'un sous-ensemble de l'outil de système expert d'ART s'est développée par l'Inférence Corporation. Bien qu'à l'origine modelé de l'ART, de CLIPS ont été développées entièrement sans aide d'inférence ou accès au code source d'ART.

L'intention originale pour le CLIPS était de gagner la perspicacité et la connaissance utiles au sujet de la construction des outils de système expert et pour étendre le fond pour la construction d'un outil de rechange pour outils commerciaux actuellement étant employés. La version 1,0 a démontré la praticabilité du projet concept. Après le développement additionnel, il est devenu évident que le CLIPS seraient à prix réduit et un outil de système expert idéal pour les buts de la formation. Une année du développement et des différences de l'utilisation est entrée dans le CLIPS améliorant sa portabilité, son exécution, sa fonctionnalité, et le support de documentation. La version 3,0 de CLIPS a été rendue disponible aux groupes en dehors de la NASA en 1986.

D'autres perfectionnements ont transformé le CLIPS d'un outil de formation en outil utile pour le développement et la livraison des systèmes experts. La Versions 4,0 et 4,1 de CLIPS, libéré respectivement pendant l'été et la chute de 1987, l'exécution considérable à améliorée et à décrit, l'externe intégration de langage, et les possibilités de la livraison.

La Version 4,2 de CLIPS, libérée en été de 1988, était une réécriture complète de CLIPS pour la modularité de code. En outre inclus avec ce dégagement étaient un manuel d'architecture fournissant une description détaillée de l'architecture de logiciel de CLIPS et un programme utilitaire pour faciliter la vérification et la validation des programmes basés sur les règles.

La version 4,3 de CLIPS, libérée en été de 1989, ajoute toujours plus de fonctionnalité. À l'origine, la méthodologie primaire de représentation dans le CLIPS était un langage de règle d'enchaînement vers l'avant basé sur l'algorithme de Rete (par conséquent la pièce de système de production de l'acronyme de CLIPS).

La version 5,0 de CLIPS, libérée au printemps de 1991, a présenté la nouvelle programmation deux paradigmes: programmation procédurale (comme trouvé dans les langages tels que C) et la programmation orientée objet (comme trouvé dans les langages tels que le système commun d'objet de LISP et causerie). Le langage de programmation orienté objet fourni dans le CLIPS s'appelle Langage Orienté objet de CLIPS (Fraîche).

La Version 5,1 de CLIPS, libérée en automne de 1991, était principalement une mise à niveau d'entretien de logiciel exigée pour soutenir le nouveau développement de fenêtres de MSDOS, et l'interfaces augmentés de Macintosh.

La Version 6,0 de CLIPS, libérée en 1993, soutien le développement des programmes modulaires et intégration serrée entre les possibilités de programmation orienté objet et basées sur les règles de CLIPS.

La Version 6,1 de CLIPS, libéré en 1998, soutien enlevé des compilateurs plus anciens de non-ANSI C et soutien supplémentaire de C++ compilateurs. Les commandes qui été profilent dans le temps passé dans les constructions et les fonctions définies pour l'utilisateur étaient également supplémentaire.

La version 6,2 de CLIPS, libérée en 2002, a ajouté le soutien des environnements multiples dont les programmes peuvent être chargés et ont amélioré le développement de Windows XP et de MacOs interfaces.

En raison de sa portabilité, extensibilité, possibilités, et bas coût, le CLIPS a reçu l'acceptation répandue dans tout le gouvernement, l'industrie, et le milieu universitaire. Le développement de CLIPS a aidé à améliorer la capacité de fournir la technologie de système expert dans tout le secteur public et privés pour une étendue des applications large et les environnements de calcul divers.

Le CLIPS est employées par de nombreux utilisateurs dans toute la communauté publique et privée comprenant: tous les emplacements de la NASA et branches des bureaux fédéraux militaires et nombreux, entrepreneurs de gouvernement, universités, et beaucoup d'entreprises privés anonymes. Le CLIPS est maintenant maintenu comme logiciel de public domaine par les auteurs principaux de programme qui travail plus pour la NASA.

La version 6,3 de CLIPS contient deux perfectionnements principaux. D'abord, l'exécution de règle a eu lieu et à amélioré en particulier les situations avec un grand nombre de facts/instances ou d'allumettes partielles.

En second lieu, le soutien de l'intégration avec des langages tels que Java et le C++ a été amélioré.

CHAPITRE V : CONCEPTION DU SYSTEME EXPERT

Dans ce chapitre, nous allons pouvoir présenter notre système expert décrire son objectif, les bases de son fondement et l'environnement dans lequel il va devoir travailler et aussi sa base de connaissance.

V.1. PRÉSENTATION DU SYSTÈME EXPERT DE DIAGNOSTIQUE ET THÉRAPEUTIQUE DE MALADIE DE LA TUBERCULOSE

V.1.1. Objectif

Notre système expert aura pour rôle de diagnostiquer et de donner le traitement de la tuberculose c'est-à-dire de veiller à ce que toutes les personnes atteintes de tuberculose aient accès à un diagnostic et à un traitement assister par un ordinateur en cas d'indisponibilité ou d'absence d'un médecin spécialiste dans un hôpital.

V.1.2. Fondement

Le fondement de notre système expert est la médecine et particulièrement sur la tuberculose, il est cependant basé sur les questions suivantes :

· Comment le médecin parvient-il à découvrir que le patient souffre de la tuberculose ?

· Comment parvient-il à prescrire les médicaments aux malades ?

V.1.3. Environnement

L'environnement de notre système expert est la tuberculose pour lequel il propose les traitements, cet environnement est déterministe car l'état suivant du milieu est totalement déterminé, l'état actuel de notre système qui est sa capacité et correspond à l'action qu'il exécute sur celle-ci. Cette capacité fait que notre système expert soit classé parmi les agents réactifs simples. Il choisit des actions tout en ignorant tout le reste des perceptions, c'est-à-dire que les actions qu'il effectue sont basées uniquement sur les symptômes que le patient présente, il ne prend pas en considération tous les autres symptômes que peut présenter le malade.

V.2. DESCRIPTION DE LA BASE DE CONNAISSANCE

La base de connaissance est un ensemble des connaissances fournies par un spécialiste humain représentées par les règles.

Notre spécialiste humain qui nous a fourni la connaissance est le médecin spécialiste en tuberculose, le nomme KABONGO Benjamin.

V.2.1. présentation de la connaissance brute

V.2.1.1. catégories des malades et régimes thérapeutiques

Diagnostic

Catégories

Cas concernés

Schémas thérapeutiques

Phase initiale

Phase de continuation

- Toux avec ou sans expectoration depuis plus de 15 jours, parfois avec hémoptysies.

- Fièvre peu élevée.

- Amaigrissement.

- Anorexie.

- Asthénie.

- Transpiration.

- Température.

- Adénopathies cervicales.

I

- Nouveaux cas de tuberculose jamais traités.

- Nouveaux cas de TP à frottis positif.

- Nouveaux cas de TP à frottis négatifs avec une atteinte importante du parenchyme.

- Nouveaux cas de tuberculose extra-pulmonaire.

- Malades tuberculeux gravement atteints avec infection concomitante par le VIH.

2RHZE

4RH

II

- Cas de retraitement (rechute, échec thérapeutique, traitement après interruption.

2SRHZE/1RHZE

5RHE

III

- Nouveaux cas de tuberculose pulmonaire à microscopie négative avec lésions peu étendues et autres cas bénins de TEP et séronégatifs au VIH.

2RHZE

4RH

V.2.1.2. Nombre de comprimes a donner pour chaque tranche de poids en première catégorie et catégorie 3.

Poids du patient en KG avant le début du traitement.

Phase intensive ou 1ère phase.

Phase de continuation ou 2ème phase.

Durée : 2 mois

Durée : 4 mois

RHZE : chaque jour

RH : chaque jour

Nombre de comprimés

Nombre de comprimés

30-39Kg

2

2

40-54Kg

3

3

55-70Kg

4

4

? 70Kg

5

5

Commentaire :

Le schéma comporte deux phases :

- Une phase initiale de 2 mois (phase intensive) consistant en une prise quotidienne de la quadruple association (2RHZE).

- Une phase de continuation de 4 mois associant la Rifampicine et l'Isoniazide (4RH), en prise quotidienne.

V.2.1.3. Nombre de comprimes a donner pour chaque tranche de poids en catégorie 2.

Poids du patient en Kg avant le début du traitement.

Phase intensive ou 1ère phase : durée totale de 3mois.

Phase de continuation ou 2ème phase.

Durée : 3mois

Durée : 2mois

Durée : 5 mois

RHZE : chaque jour

Streptomycine : chaque jour

RHE : chaque jour

Nombre de comprimés

Quantité (gramme)/jour

Nombre de comprimés/jour

30-39Kg

2

0,5

2

40-54Kg

3

0,75

3

55-70Kg

4

1

4

? 70Kg

5

1

5

Commentaire :

Ce régime s'applique aux malades de la catégorie II. La durée est de 8 mois sous surveillance stricte, étant donné le risque de résistance secondaire aux antituberculeux.

Ce schéma thérapeutique comporte deux phases :

- La phase intensive initiale de 3 mois comportant l'administration quotidienne de la quadruple association (RHZE) et de la streptomycine ; mais cette dernière ne sera donnée que pendant 60 jours (2SRHZE/1RHZE).

- La phase de continuation de 5 mois avec la triple association en prises quotidiennes sous supervision directe (5RHE).

Les cas à frottis positifs à la fin du 3ème mois de traitement doivent continuer les 4 médicaments pendant 4 semaines encore (RHZE).

V.2.1.4. Posologies pour enfants

Poids du patient en Kg avant le début du traitement.

Phase intensive ou 1ère phase

Phase de continuation ou 2ème phase

Durée : 2 mois

Durée : 2 mois

Durée : 4 mois

RHZ(60+30+150) : chaque jour

E(400mg) : chaque jour

RH(60+30) : chaque jour

Nombre de comprimés

Nombre de comprimés

Nombre de comprimés

Jusque 7Kg

1

0,25

1

8-9Kg

1,5

0,5

1,5

10-14Kg

2

0,5

2

15-19Kg

3

0,75

3

20-24Kg

4

1

4

25-29Kg

5

1,5

5

Commentaire :

Les régimes de traitement pour enfant sont les mêmes que chez l'adulte.

· Catégorie I

· Catégorie II.17(*)

V.2.2. Règles.

Les règles de la base de connaissance suivantes ont été construites à l'aide de la connaissance des tableaux précédents :

· Règle 1 : Si les faits suivants se présentent :

- Toux avec ou sans expectoration depuis plus de 15 jours, parfois avec hémoptysies ;

- Fièvre peu élevée ;

- Amaigrissement ;

- Anorexie ;

- Asthénie ;

- Transpiration ;

- Température ;

- Adénopathies cervicales.

Alors le patient souffre de la tuberculose.

· Règle 2 : Si ce cas concerne le patient :

- Nouveaux cas de tuberculose jamais traités ;

- Nouveaux cas de TP à frottis positif ;

- Nouveaux cas de TP à frottis négatif avec une atteinte importante du parenchyme ;

- Nouveaux cas de tuberculose extra-pulmonaire ;

- Malades tuberculeux gravement atteints avec infection concomitante par le VIH.

Alors le patient est classé dans la première catégorie.

· Règle 3 : Si ce cas concerne le patient :

- Rechutes ;

- Traitement après interruption;

- Traitement après échec thérapeutique.

Alors le patient est classé dans la catégorie II.

· Règle 4 : Si ce cas concerne le patient :

- Nouveaux cas de tuberculose pulmonaire à microscopie négative avec lésions peu étendues et autres cas bénins de TEP et séronégatifs au VIH.

Alors le patient est classé dans la catégorie III.

· Règle 5 : Si le patient est classé dans la catégorie I.

Alors : - Afficher le patient est classé dans la catégorie I.

- Afficher le traitement.

· Règle 6 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 30 à 39Kg.

Alors :-Afficher le traitement :

· RHZE : 2 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 2 comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

· Règle 7 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 40 à 54Kg.

Alors :-Affiche le traitement :

· RHZE : 3 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 3 comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

· Règle 8 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 55 à 70Kg.

Alors :-afficher le traitement

· RHZE : 4 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 4 comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

· Règle 9 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 70 et plus de Kg.

Alors :-Afficher le traitement.

· RHZE : 5 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 5 comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

· Règle 10 : Si le patient est classé dans la catégorie II.

Alors :-Afficher le patient est classé dans la catégorie II.

- Afficher le traitement :

· Règle 11 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 30 à 39kg.

Alors :- Afficher le traitement :

· RHZE : 2 comprimés chaque jour pendant 3 mois dans la 1ère phase.

· Streptomycine : 0,5g/jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RHE : 2 comprimés chaque jour pendant 5 mois dans la 2ème phase.

· Règle 12 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 40 à 54Kg.

Alors :- Afficher le traitement :

· RHZE : 3 comprimés chaque jour pendant 3 mois dans la 1ère phase.

· Streptomycine : 0,75g/jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RHE : 3 comprimés chaque jour pendant 5 mois dans la 2ème phase.

· Règle 13 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 55 à 70Kg.

Alors : - Afficher le traitement :

· RHZE : 4 comprimés chaque jour pendant 3 mois dans la 1ère phase.

· Streptomycine : 1g/jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

· RHE : 4 comprimés chaque jour pendant 5 mois dans la 2ème phase.

· Règle 14 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 70 et plus de Kg.

Alors : - Afficher le traitement :

· RHZE : 5 comprimés chaque jour pendant 3 mois dans la 1ère phase.

· Streptomycine : 1g/jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RHE : 5 comprimés chaque jour pendant 5 mois dans la 2ème phase.

· Règle 15 : Si le patient est classé dans la catégorie III.

Alors : - Afficher le patient est classé dans la catégorie III.

- Afficher le traitement :

· Règle 16 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 30 à 39Kg.

Alors : - Afficher le traitement :

· RHZE : 2 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 2 comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

· Règle 17 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 40 à 54Kg.

Alors : - Afficher le traitement :

· RHZE : 3 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 3 comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

· Règle 18 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 55 à 70Kg.

Alors : - Afficher le traitement.

· RHZE : 4 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 4 comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

· Règle 19 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 70 et plus de Kg.

Alors : - Afficher le traitement.

· RHZE : 5 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 5 comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

· Règle 20 : Si le patient est un enfant.

Alors : - Afficher le patient est un enfant.

- Afficher les posologies pour enfant :

· Règle 21 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est jusqu'à 7Kg.

Alors : - Afficher le traitement :

· RHZ : 1comprimé chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· Ethambutol : 0,25 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 1 comprimé chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

· Règle 22 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 8 à 9Kg.

Alors : - Afficher le traitement :

· RHZ : 1,5 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· Ethambutol : 0,5 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 1,5 comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

· Règle 23 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 10 à 14Kg.

Alors : - Afficher le traitement :

· RHZ : 2 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· Ethambutol : 0,5 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 2 comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

· Règle 24 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 15 à 19Kg.

Alors : - afficher le traitement :

· RHZ : 3 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· Ethambutol : 0,75 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 3 comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

· Règle 25 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 20 à 24Kg.

Alors : - Afficher le traitement :

· RHZ : 4 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· Ethambutol : 1 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 4 comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

· Règle 26 : Si le poids du patient en Kg avant le début du traitement est entre : 25 à 29Kg :

Alors : - Afficher le traitement.

· RHZ : 5 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la phase.

· Ethambutol : 1,5 comprimés chaque jour pendant 2 mois dans la 1ère phase.

· RH : 5 comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase.

CHAPITRE VI: IMPLEMENTATION DU SYSTEME EXPERT EN CLIPS

Le point de chute d'un travail informatique est la réalisation d'une application qui consistera au développement d'un logiciel pouvant assurer un bon service à l'utilisateur.

VI.1. PRESENTATION DE LOGICIEL

Pour cette application, nous utiliserons le langage de programmation CLIPS qui est un type de langage de programmation conçu pour implémenter des systèmes experts. Un système expert est un programme spécialement conçu pour modéliser une expertise ou une Connaissance humaine.

Nous avons porte notre choix sur ce langage de programmation, parce qu'il est un outil pour le système expert il est aussi un environnement complet pour développer des systèmes experts, incluant des caractéristiques telles qu'un éditeur intégré et un outil de débogage.

VI.2. LE CODE SOURCE

(defrule presentation

(initial-fact)

=>

(printout t "*******************************************************************************************"crlf

"* SYSTEME EXPERT POUR LE DIAGNOSTIC ET LA THERAPEUTIQUE DES MALADIES DE LA TUBERCULOSE *"crlf

"*******************************************************************************************"crlf "*Auteur: schadrac KANDE *"crlf

"*Promotion: L2 Informatique *"crlf

"*version: clips 6.30 beta *"crlf

"*Année Academique: 2009-2010 *"crlf

"*******************************************************************************************"crlf

crlf crlf crlf "Tapez la touche ENTREE pour continuer ... "

crlf

)

(bind ?touche (readline))

(assert (fait debut))

)

(defrule regle1

(fait debut)

=>

(printout t "voici la liste des symptomes:"

crlf crlf

"A. Adénopathies cervicales" crlf

"B. Amaigrissement" crlf

"C. Anorexie" crlf

"D. Asthénie" crlf

"E. Fiévre peu élevée" crlf

"F. Température" crlf

"G. Transpiration" crlf

"H. Toux avec ou sans expectoration dépuis plus de 15 jours, parfois avec hémoptysies" crlf crlf crlf

" Introduire des symptomes constatés(au plus 10 codes des symptomes tel qu'indiqué ci-haut):" crlf crlf

)

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

)

(defrule regle2

(fait "A")

(fait "B")

(fait "C")

(fait "D")

(fait "E")

(fait "F")

(fait "G")

(fait "H")

=>

(printout t crlf crlf crlf crlf "VOUS SOUFFREZ DE LA TUBERCULOSE" crlf crlf crlf

)

(printout t "Le traitement se donne selon les différentes catégories des malades" crlf crlf

"voici la liste de classement en catégorie:" crlf crlf

"I. Malades tuberculeux gravement atteints avec une infection concomitante par le VIH." crlf crlf

"J. Nouveaux cas de TP à frottis négatif avec une atteinte importante du parenchyme." crlf crlf

"K. Nouveaux cas de TP à frottis positif." crlf crlf

"L. Nouveaux cas de tuberculose extra-pulmonaire." crlf crlf

"M. Nouveaux cas de tuberculose jamais traités." crlf crlf

"N. Nouveaux cas de tuberculose pulmonaire à microscopie négative avec lésions peu étendues et autres cas bénins de TEP et séronégatifs au VIH." crlf crlf

"O. Malades tuberculeux gravement atteints avec infection concomitante par le VIH." crlf crlf

"P. Réchutes." crlf crlf

"Q. Traitément après échec thérapeutique." crlf crlf

"R. Traitément après interruption." crlf crlf crlf crlf

" Introduire le classement constatés (au plus 6 codes tel qu'indiqué ci-haut):" crlf crlf

)

(reset)

(assert (fait catégorie))

)

(defrule regle3

(fait catégorie)

=>

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

)

(defrule regle4

(fait "I")

(fait "J")

(fait "K")

(fait "L")

(fait "M")

(fait "O")

=>

(printout t crlf crlf crlf crlf "VOUS ETES CLASSES DANS LA CATEGORIE I" crlf crlf crlf crlf crlf crlf)

(printout t "voici la liste de poids du patient en KG avant le début du traitément:" crlf crlf

"S. Le poids du patient est jusqu'a 7Kg." crlf crlf

"T. Le poids du patient est de 8 à 9Kg." crlf crlf

"U. Le poids du patient est de 10 à 14Kg." crlf crlf

"V. Le poids du patient est de 15 à 19Kg." crlf crlf

"W. Le poids du patient est de 20 à 24Kg." crlf crlf

"X. Le poids du patient est de 25 à 29Kg." crlf crlf

"Y. Le poids du patient est de 30 à 39Kg." crlf crlf

"Z. Le poids du patient est de 40 à 54Kg" crlf crlf

"AA. Le poids du patient est de 55 à 70Kg." crlf crlf

"AB. Le poids du patient est de 70 et plus de Kg." crlf crlf

" Introduire le poids constatés:" crlf crlf crlf

)

(reset)

(assert (fait catégorie))

)

(defrule regle5

(fait "P")

(fait "R")

(fait "Q")

=>

(printout t crlf crlf crlf crlf "VOUS ETES CLASSES DANS LA CATEGORIE II" crlf crlf crlf )

(printout t "voici la liste de poids du patient en KG avant le début du traitément:" crlf crlf

"S. Le poids du patient est jusqu'a 7Kg." crlf crlf

"T. Le poids du patient est de 8 à 9Kg." crlf crlf

"U. Le poids du patient est de 10 à 14Kg." crlf crlf

"V. Le poids du patient est de 15 à 19Kg." crlf crlf

"W. Le poids du patient est de 20 à 24Kg." crlf crlf

"X. Le poids du patient est de 25 à 29Kg." crlf crlf

"Y. Le poids du patient est de 30 à 39Kg." crlf crlf

"Z. Le poids du patient est de 40 à 54Kg" crlf crlf

"AA. Le poids du patient est de 55 à 70Kg." crlf crlf

"AB. Le poids du patient est de 70 et plus de Kg." crlf crlf

" Introduire le poids constatés:" crlf crlf crlf

)

(reset)

(assert (fait catégorie))

)

(defrule regle6

(fait "N")

=>

(printout t crlf crlf crlf crlf "VOUS ETES CLASSES DANS LA CATEGORIE III" crlf crlf crlf crlf crlf crlf)

(printout t "voici la liste de poids du patient en KG avant le début du traitément:" crlf crlf

"S. Le poids du patient est jusqu'a 7Kg." crlf crlf

"T. Le poids du patient est de 8 à 9Kg." crlf crlf

"U. Le poids du patient est de 10 à 14Kg." crlf crlf

"V. Le poids du patient est de 15 à 19Kg." crlf crlf

"W. Le poids du patient est de 20 à 24Kg." crlf crlf

"X. Le poids du patient est de 25 à 29Kg." crlf crlf

"Y. Le poids du patient est de 30 à 39Kg." crlf crlf

"Z. Le poids du patient est de 40 à 54Kg" crlf crlf

"AA. Le poids du patient est de 55 à 70Kg." crlf crlf

"AB. Le poids du patient est de 70 et plus de Kg." crlf crlf

" Introduire le poids constatés:" crlf crlf crlf crlf

)

(reset)

(assert (fait catégorie))

)

(defrule regle7

(fait catégorie)

=>

(printout t "voici la liste de poids du patient en KG avant le début du traitément:" crlf crlf

"S. Le poids du patient est jusqu'a 7Kg." crlf crlf

"T. Le poids du patient est de 8 à 9Kg." crlf crlf

"U. Le poids du patient est de 10 à 14Kg." crlf crlf

"V. Le poids du patient est de 15 à 19Kg." crlf crlf

"W. Le poids du patient est de 20 à 24Kg." crlf crlf

"X. Le poids du patient est de 25 à 29Kg." crlf crlf

"Y. Le poids du patient est de 30 à 39Kg." crlf crlf

"Z. Le poids du patient est de 40 à 54Kg" crlf crlf

"AA. Le poids du patient est de 55 à 70Kg." crlf crlf

"AB. Le poids du patient est de 70 et plus de Kg." crlf crlf

" Introduire le poids constatés:" crlf crlf crlf crlf

)

(printout t "tapez une lettre : ")

(bind ?reponse (readline))

(assert (fait ?reponse))

)

(defrule regle8

(fait "S")

=>

(printout t "Le poids du patient est jusqu'a 7Kg." crlf crlf

"Traitement,posologies pour enfant:(Les médicaments antituberculeux essentiel sont au nombre de 5.

un code sous forme d'une lettre a été attribué à chacun d'eux:Isoniaside(H), Rifampicine(R), Pyrazinamide(Z), Streptomycine(S), Ethambutol(E)).

- RHZ:1comprimé chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- Ethambutol:0,25comprimés chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- RH:1comprimé chaque jour pendant 4mois dans la 2ème phase. " crlf crlf )

(reset)

(assert (fait traitément))

)

(defrule regle9

(fait "T")

=>

(printout t "Le poids du patient est de 8 à 9Kg." crlf crlf

"Traitement,posologies pour enfant:(Les médicaments antituberculeux essentiel sont au nombre de 5.

un code sous forme d'une lettre a été attribué à chacun d'eux:Isoniaside(H),Rifampicine(R),Pyrazinamide(Z),

Streptomycine(S),Ethambutol(E)).

- RHZ:1,5comprimés chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- Ethambutol:0,5comprimé chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- RH:1,5comprimés chaque jour pendant 4mois dans la 2ème phase." crlf )

(reset)

(assert (fait traitément))

)

(defrule regle10

(fait "U")

=>

(printout t "Le poids du patient est de 10 à 14Kg." crlf crlf

"Traitement,posologies pour enfant:(Les médicaments antituberculeux essentiel sont au nombre de 5.

un code sous forme d'une lettre a été attribué à chacun d'eux:Isoniaside(H), Rifampicine(R), Pyrazinamide(Z), Streptomycine(S), Ethambutol(E)).

- RHZ:2comprimés chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- Ethambutol:0,5comprimé chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- RH:2comprimés chaque jour pendant 4mois dans la 2ème phase." crlf crlf)

(reset)

(assert (fait traitément))

)

(defrule regle11

(fait "V")

=>

(printout t "Le poids du patient est de 15 à 19Kg." crlf crlf

"Traitement: (Les médicaments antituberculeux essentiel sont au nombre de 5.

un code sous forme d'une lettre a été attribué à chacun d'eux: Isoniaside(H), Rifampicine(R), Pyrazinamide(Z), Streptomycine(S), Ethambutol(E)).

- RHZ:3comprimés chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- Ethambutol:0,75comprimés chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- RH:3comprimés chaque jour pendant 4 mois dans la 2ème phase." crlf crlf)

(reset)

(assert (fait traitément))

)

(defrule regle12

(fait "W")

=>

(printout t "Le poids du patient est de 20 à 24Kg." crlf crlf

"Traitement:(Les médicaments antituberculeux essentiel sont au nombre de 5.

un code sous forme d'une lettre a été attribué à chacun d'eux:I soniaside(H), Rifampicine(R), Pyrazinamide(Z), Streptomycine(S), Ethambutol(E)).

- RHZ:4comprimés chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- Ethambutol:1comprimé chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- RH:4comprimés chaque jour pendant 4mois dans la 2ème phase." crlf crlf)

(reset)

(assert (fait traitément))

)

(defrule regle13

(fait "X")

=>

(printout t "Le poids du patient est de 25 à 29Kg." crlf crlf

"Traitement:(Les médicaments antituberculeux essentiel sont au nombre de 5.

un code sous forme d'une lettre a été attribué à chacun d'eux: Isoniaside(H) ,Rifampicine(R), Pyrazinamide(Z), Streptomycine(S), Ethambutol(E)).

- RHZ:5comprimés chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- Ethambutol:1,5comprimés chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- RH:5comprimés chaque jour pendant 4mois dans la 2ème phase." crlf crlf)

(reset)

(assert (fait traitément))

)

(defrule regle14

(fait "Y")

=>

(printout t "Le poids du patient est de 30 à 39Kg." crlf crlf

"Traitement pour les catégories I et III: (Les médicaments antituberculeux essentiel sont au nombre de 5.

un code sous forme d'une lettre a été attribué à chacun d'eux: Isoniaside(H), Rifampicine(R), Pyrazinamide(Z), Streptomycine(S), Ethambutol(E)).

- RHZE:2comprimés chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- RH:2comprimés chaque jour pendant 4mois dans la 2ème phase.

catégorie II:

- RHZE: 2comprimés chaque jour pendant 3mois dans la 1ère phase.

- Streptomycine:0,5g/jour chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- RHE:2comprimés chaque jour pendant 5mois dans la 2ème phase." crlf crlf)

(reset)

(assert (fait traitément))

)

(defrule regle15

(fait "Z")

=>

(printout t "Le poids du patient est de 40 à 54Kg." crlf crlf

"Traitement pour les catégories I et III:(Les médicaments antituberculeux

essentiel sont au nombre de 5.

un code sous forme d'une lettre a été attribué à chacun d'eux:I soniaside(H), Rifampicine(R), Pyrazinamide(Z), Streptomycine(S), Ethambutol(E)).

- RHZE:3comprimés chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- RH:3comprimés chaque jour pendant 4mois dans la 2ème phase.

catégorie II:

- RHZE:3comprimés chaque jour pendant 3mois dans la 1ère phase.

- Streptomycine:0,75g/jour chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- RHE:3comprimés chaque jour pendant 5mois dans la 2ème phase." crlf crlf)

(reset)

(assert (fait traitément))

)

(defrule regle16

(fait "AA")

=>

(printout t "Le poids du patient est de 55 à 70Kg." crlf crlf

"Traitement pourles catégories I et III:(Les médicaments antituberculeux essentiel sont au nombre de 5.

un code sous forme d'une lettre a été attribué à chacun d'eux: Isoniaside(H), Rifampicine(R), Pyrazinamide(Z), Streptomycine(S),Ethambutol(E)).

- RHZE:4comprimés chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- RH:4comprimés chaque jour pendant 4mois dans la 2ème phase.

catégorie II:

- RHZE: 4comprimés chaque jour pendant 3mois dans la 1ère phase.

- Streptomycine:1g chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- RHE:4comprimés chaque jour pendant 5mois dans la 2ème phase." crlf crlf)

(reset)

(assert (fait traitément))

)

(defrule regle17

(fait "AB")

=>

(printout t "Le poids du patient est de 70 et plus de Kg." crlf crlf

"Traitement pour les catégories I et III:(Les médicaments antituberculeux essentiel sont au nombre de 5.

un code sous forme d'une lettre a été attribué à chacun d'eux: Isoniaside(H), Rifampicine(R), Pyrazinamide(Z), Streptomycine(S),Ethambutol(E)).

- RHZE:5comprimés chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

-RH:5comprimés chaque jour pendant 4mois dans la 2ème phase.

catégorie II:

- RHZE:5comprimés chaque jour pendant 3mois dans la 1ère phase.

- Streptomycine:1g chaque jour pendant 2mois dans la 1ère phase.

- RHE:5comprimés chaque jour pendant 5mois dans la 2ème phase.")

(reset)

(assert (fait traitément))

)

VI. 3. LES RESULTATS

Ci-dessous sont présentées quelques captures d'écrans représentant les résultats de l'application produite.

a) a) La page suivante présente la premiere interface de notre système expert :

b) Voici l'aperçu de l'affichage de la liste des symptômes de la tuberculose de notre logiciel.

c) L'image ci-dessous représente le resultat du diagnostic de notre système expert.

d) Voici le classement en catégorie de la tuberculose de notre système expert.

e) L'affichage du traitement de la tuberculose de notre système expert.

CONCLUSION GENERALE

L'information est devenue une valeur ; elle est source de compétitivité pour les entreprises et les organisations. Jacqueline CALIXTE ne disait-elle pas que : « l'entreprise ou l'administration ne peut s'organiser et prospérer que si elle dispose des informations dont elle a besoin, au moment où elle a besoin et sous une forme exploitable par les moyens dont elle dispose »...

Cette étude relative à la mise en oeuvre d'un système expert pour le diagnostic et la thérapeutique des maladies de la tuberculose nous a permis dans une première partie d'établir le planning prévisionnel de la réalisation de notre projet par la méthode analytique et de conduite de projet informatique, le Complexe Hospitalier de Kananga nous a servi de cadre pour mener nos recherches.

En effet comme nous l'avons dit un système expert est un outil capable de reproduire les mécanismes cognitifs d'un expert, dans un domaine particulier. Il s'agit de l'une des voies tentant d'aboutir à l' intelligence artificielle. Raison pour laquelle nous avons choisis le système expert car c'est un logiciel capable de répondre à des questions, nous avons effectues le raisonnement à partir de faits et de règles qui nous ont été fournis par le médecin spécialiste en tuberculose en l'interviewant et en lisant certaines documentations.

En effet, nous avons modélisé notre connaissance humaine dans le langage de programmation CLIPS, qui est un type de langage de programmation qui servant à implémenter des systèmes experts. Notre logiciel sera utiliser par le médecin spécialiste en tuberculose au Complexe Hospitalier de Kananga, il peut être aussi utilisé par d'autres hôpitaux et centre de santé, son installation et son utilisation exiges des moyens matériels, financiers et humains. Ceci ne pourra se réaliser que si le CHK et certains organismes qui le soutiennent mettent à la disposition du service de la tuberculose tous les moyens possibles (outils informatique, un personnel attitré...)

Pour une suite meilleure en science, nous restons ouverts à toute remarque et suggestion qui contribueraient à l'amélioration de notre travail.

BIBLIOGRAPHIE

I. Ouvrages

· BONNET Alain, HATON Jean-Paul, TRUONG Jean-Michel , Système experts : vers la maîtrise technique, InterÉditions, 1986.

· CARDON Alain, Modéliser et concevoir une machine pensante, Approche de la conscience artificielle, Vuibert, 2004.

· TURING Alan, GIRARD Jean-Yves, La machine de Turing, Les Ordinateurs et l'Intelligence, 1995, pp. 133-174.

· C.FLAMENT, théorie des graphes et structures sociales, Ed. Mouton, Paris, 1968, 166 pages.

· VIGNAUX Georges, Les sciences cognitives : une introduction, Biblio Essais, Paris, 1994.

· Guide de prise en charge de la tuberculose PATI 4, Edition 2008.

· J.-L. LAURIERE, Eléments de programmation dynamique, Collection Programmation, Ed. Gauthier-Villars, Paris, 1979.

· CHALLONER Jack, L'Intelligence artificielle : Un guide d'initiation au futur de l'informatique et de la robotique, Pearson Education, 2003.

· LAURIERE Jean-Louis, Intelligence Artificielle, Eyrolles, 1986.

· ALLIOT Jean-Marc et SCHIEX Thomas, Intelligence artificielle et informatique théorique, CEPADUES, 2002.

· DELAHAYE Jean-Paul, Outils logiques pour l'intelligence artificielle, Eyrolles, 1987.

· Michel LE SEAC'H, développer un système expert, chez éditests, 1989.

· CLAIRE Rémy, L'Intelligence artificielle, 1994.

· RUSSELL STUART Jonathan et NORVIG Peter, Intelligence Artificielle, Pearson éducation, 2006.

II. Notes de cours

· KUTANGILA MAYOYA David, intelligence artificielle, Notes de cours, inédit, L1 informatique, UKA, Kananga, 2008-2009.

· MANYA Léonard, Recherche opérationnelle approfondie, Notes de cours, inédit, L1 informatique, UKA, Kananga, 2008-2009.

· TSHISUNGU, conduite de projet informatique, Notes de cours, inédit, L2 informatique, UKA, Kananga, 2009-2010.

III. Sites INTERNET

· www.01net.com

· www.clubic.com

· www.commencamarche.com

· www.google.com

· www.wikipédia.com

· www.yahoo.com

· www.memoireonline.com

IV. Autres documentation

· Y. MBOMBO: conception d'un système expert pour le diagnostic des maladies en pédiatrie (mémoire), Université Notre-Dame du kasayi, campus de Kananga.

· A. MBAYE : Etude pour la conception d'une politique de gestion des documents administratifs et des archives pour la régie des chemins de fer au Sénégal (mémoire), Dakar : EBAD.

TABLE DE MATIERES

EPIGRAPHE I

DEDICAS II

AVANT-PROPOS III

CHAPITRE 0 : INTRODUCTION GENERALE 1

I.1. BUT ET OBJECTIF 1

I.3. MÉTHODES ET TECHNIQUES UTILISÉES 2

I.4. DÉLIMITATION DU SUJET 3

I.5. STRUCTURE DU TRAVAIL 3

CHAPITRE I : PLANNING PREVISIONNEL DE LA REALISATION DU PROJET 5

I.1. INTRODUCTION 5

I.1.1. Exposé du problème 5

I.1.2. Réponses apportées 5

I.1.3. Analyse des réponses 6

I.1.4. les phases d'un projet 6

I.2. RAISONS D'INFORMATISATION 6

I.3. OUTILS INFORMATIQUE À METTRE EN OEUVRE 7

I.4. PLANNING D'INFORMATISATION 7

I.4.1. Description des tâches et relation d'antériorité 8

TÂCHES 8

DESCRIPTION DES TÂCHES 8

TÂCHES PRÉCÉDENTES 8

DURÉE/JOURS 8

ESTIMATION DES COÛTS ($) 8

I.4.2. Choix et principe de la méthode 8

I.4.3. construction du graphe MPM - 10 -

I.4.4. calendrier de réalisation du projet - 11 -

CHAPITRE II : ETUDE DE L'OPPORTUNITE ET DEFINITION DE LA TUBERCULOSE - 12 -

II.1. DESCRIPTION DU COMPLEXE HOSPITALIER DE KANANGA - 12 -

II.1.1. Situation géographique - 12 -

II.1.2. Historique - 12 -

II.1.3. Rôle du Complexe Hospitalier de Kananga - 13 -

II.2. STRUCTURE GÉNÉRALE DU CHK - 13 -

II.2.1. Organigramme général - 13 -

II.2.2. organigramme du CHK 14

II.2.3. DESCRIPTION DES POSTES DE TRAVAIL 15

II.3. DESCRIPTION DE LA TUBERCULOSE - 17 -

CHAPITRE III : GENERALITES SUR L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE - 19 -

III.1. INTRODUCTION ET HISTORIQUE - 19 -

III.2. DÉFINITION DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE - 20 -

III.3.LES FONDEMENTS DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE - 21 -

III.4. DOMAINES D'APPLICATION DE L'INTELLIGENCE ARTIFICIELLE - 23 -

III.5. LES DIFFERENTES FACETTES DE L'IA - 24 -

III.6. LA CONCEPTION DE SYSTEMES D'IA - 25 -

III.7. AGENT INTELLIGENT - 25 -

III.7.1. la rationalité des agents - 26 -

III.7.2. Types d'agents - 27 -

III.8. NATURE DE L'ENVIRONNEMENT DE L'AGENT - 29 -

CHAPITRE IV : INTRODUCTION AUX SYSTEMES EXPERTS - 31 -

IV.1. DÉFINITION D'UN SYSTÈME EXPERT ET HISTORIQUE - 31 -

IV.2. CONCEPTS GÉNÉRAUX DES SYSTÈMES EXPERTS - 32 -

IV.3. CARACTÉRISTIQUES D'UN SYSTÈME EXPERT - 34 -

IV.4. AVANTAGES ET INCONVÉNIENTS D'UN SYSTÈME EXPERT - 35 -

IV.4.1. Avantages d'un système expert - 35 -

IV.4.2. Inconvénients d'un système expert - 36 -

IV.5. DÉVELOPPEMENT DE LA TECHNOLOGIE DES SYSTÈMES EXPERTS - 36 -

IV.6. NOTION SUR LE CLIPS - 37 -

IV.6.1. INTRODUCTION - 37 -

IV.6.2. L'HISTOIRE DE CLIPS - 38 -

CHAPITRE V : CONCEPTION DU SYSTEME EXPERT - 41 -

V.1. PRÉSENTATION DU SYSTÈME EXPERT DE DIAGNOSTIQUE ET THÉRAPEUTIQUE DE MALADIE DE LA TUBERCULOSE - 41 -

V.1.1. Objectif - 41 -

V.1.2. Fondement - 41 -

V.1.3. Environnement - 41 -

V.2. DESCRIPTION DE LA BASE DE CONNAISSANCE - 42 -

V.2.1. présentation de la connaissance brute 43

V.2.2. Règles. 47

CHAPITRE VI: IMPLEMENTATION DU SYSTEME EXPERT EN CLIPS 53

VI.1. PRESENTATION DE LOGICIEL 53

VI.2. LE CODE SOURCE 54

VI. 3. LES RESULTATS 65

A) LA PAGE SUIVANTE PRÉSENTE LA PREMIERE INTERFACE DE NOTRE SYSTÈME EXPERT : 66

B) VOICI L'APERÇU DE L'AFFICHAGE DE LA LISTE DES SYMPTÔMES DE LA TUBERCULOSE DE NOTRE LOGICIEL. 67

C) L'IMAGE CI-DESSOUS REPRÉSENTE LE RESULTAT DU DIAGNOSTIC DE NOTRE SYSTÈME EXPERT. 68

D) VOICI LE CLASSEMENT EN CATÉGORIE DE LA TUBERCULOSE DE NOTRE SYSTÈME EXPERT. 69

E) L'AFFICHAGE DU TRAITEMENT DE LA TUBERCULOSE DE NOTRE SYSTÈME EXPERT. 70

CONCLUSION GENERALE 71

BIBLIOGRAPHIE 72

I. OUVRAGES 72

II. NOTES DE COURS 72

III. SITES INTERNET 73

IV. AUTRES DOCUMENTATION 73

TABLE DE MATIERES 74

* 1 TSHISUNGU, cours de conduite de projet informatique, UKA, L2 Informatique, 2009-2010, Inédit.

* 2 TSHISUNGU, op.cit.

* 3 MANYA Léonard, cours de recherche opérationnelle approfondie, L1 Informatique, UKA, 2008-2009, Inédit.

* 4 Guide de prise en charge de la tuberculose, Edition 2008

* 5 CHALLONER Jack, L'Intelligence artificielle : Un guide d'initiation au futur de l'informatique et de la robotique, Pearson Education, 2003.

* 6 LAURIERE Jean-Louis, Intelligence Artificielle, Eyrolles, 1986.

* 7 RUSSELL Stuart Jonathan et NORVIG Peter, Intelligence Artificielle, Pearson éducation, 2006.

* 8 KUTANGILA MAYOYA David, intelligence artificielle, Notes de cours, inédit, L1 informatique, UKA, Kananga, 2008-2009.

* 9 CARDON Alain, modéliser et concevoir une machine pensante, approche de la conscience artificielle, vuibert, 2004.

* 10 CARDON Alain. op.cit.

* 11 KUTANGILA MAYOYA David, op.cit.

* 12 Alain BONNET, Jean-Paul HATON, Jean-Michel TRUONG, système experts: vers la maîtrise technique, InterEditions, 1986.

* 13 Michel LE SEAC'H, développer un système expert, chez éditests, 1989.

* 14 KUTANGILA MAYOYA David, op.cit.

* 15 Michel le SEAC'H, op.cit.

* 16 KUTANGILA MAYOYA David, op.cit.

* 17 Guide de prise en charge de la tuberculose PATI 4, Edition 2008.