Réalisation d?un système expert pour le diagnostic et la thérapeutique de la maladie de la lèpre.

CHAPITRE III : INTRODUCTION AUX SYSTEMES EXPERTS (SE)

III.1 INTRODUCTION

La notion de systèmes experts est une notion assez ancienne qui est apparu dans les années 70 avec l'apparition du système expert célèbre MYCIN dont le but était d'aider les médecins à effectuer le diagnostic est le soin des maladies infectieuses du sang. La version de base contenait 200 règles ensuite 300 règles concernant les méningites ont été ajoutées.

Aujourd'hui, les systèmes experts constituent une technologie bien définie faisant partie des systèmes à base de connaissances. Les systèmes experts ont comme finalité la modélisation de la connaissance et de raisonnement d'un expert (ou d'un ensemble d'experts) dans un domaine donné fixe.

Pour cela, trois acteurs principaux doivent contribuer à l'élaboration d'un système expert à savoir : l'utilisateur final, l'expert du domaine et l'ingénieur de connaissances. L'interaction entre ces trois acteurs amènera à l'élaboration d'une première version de systèmes experts contenant une base de connaissances,une base de faits et un moteur d'inférence effectuant une forme définie de raisonnement.

Dans ce chapitre, nous allons parler des concepts de base des systèmes experts entre autre : la définition, l'historique, constitution, rôle, la structure, le fonctionnement, la classification, caractéristiques, le développement technologique, les avantages et les inconvénients des systèmes experts.

III.2 Définition d'un système expert26(*)

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.

En outre, Un système expert est un système d'aide à la décision basé sur un moteur d'inférence et sur une base de connaissances. Il est la transcription logicielle de la réflexion d'un expert dans un domaine donnée.

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.

III.3 Historique^27(*)

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.

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.

III.4 Constitution^28(*)

Un système expert se compose de deux parties :

ü une base de connaissance qui est composé de la base de faits ( un ensemble de connaissance fournies par un expert humain) représentées par des règles et une base de règles (est l'ensemble de connaissance du spécialiste qui lui permet de résoudre des problèmes spécifiques).

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

III.5 Rôles

Les rôles des systèmes experts dépendent du contexte dans lequel ils sont appliqués dont notamment:

a. Pour la résolution de problèmes difficiles, ils permettent :

ü D'agir efficacement et rapidement devant un problème posé

ü De tirer des conclusions à partir de rélations complexes

ü D'expliquer le raisonnement

b. Pour le niveau d'intervention, ils permettent:

ü De remplacer un expert (pour automatiser une tâche routinière ou par besoin d'une expertise dans un environnement hostile).

ü D'assister un expert (pour gérer la complexité ou pour améliorer la productivité )

c. Pour les autres tâches, ils permettent:

ü De capter et préserver le savoir faire

ü Rassembler et organiser une connaissance disséminée entre plusieurs experts

ü D'aider à la diffusion des connaissances

III.6 Quelques définitions des mots clés

a) Système Expert:Application capable d'effectuer dans un domaine des raisonnements logiques comparables à ceux que feraient des experts humains de ce domaine. C'est avant tout un système d'aide à la décision.

b) Moteur d'inférence:Partie d'un système expert qui effectue la sélection et l'application des règles en vue de la résolution d'un problème donné.

c) Cognitique:La cognitique représente la partie appliquée des Sciences de la cognition et de la connaissance. Elle s'intéresse aux mécanismes de la pensée, au traitement de l'information par l'humain et aux systèmes anthropotechniques et propose des moyens de modélisation de ces connaissances, en permettant leur imitation, leur substitution ou leur aide par des moyens artificiels informatiques ou automatiques.

d) Cogniticien:Spécialiste des sciences de la pensée (sciences cognitives). Il travaille dans le domaine de l'intelligence artificielle.

e) Metadata/Méta-données:Les méta-données, ou données sur les données, renseignent sur la nature, les caractéristiques et la disponibilité des données. Elles rendent les données compréhensibles et partageables pour les utilisateurs dans le temps.

f) Metarules/Méta-règles:Règles contrôlant la sélection des règles à appliquer.

g) Expert: Professionnel qui connaît un domaine et qui est plus ou moins capable de transmettre ce qu'il sait : par exemple, ce n'est pas le cas d'un enfant par rapport à sa langue maternelle.

h) Connaissances incertaines:Données dont il est très difficile de déterminer les valeurs exactes. Elles demandent alors des quantificateurs pour signifier leurs valeurs et des probabilités pour les estimer.

* ²⁶ P. Jackson. Introduction to Expert Systems. Addition-wesley,1986,p50

* ²⁷ H. Farreny : les SE, principes et exemples (Cepadues, 1985)

* ²⁸ Alain BONNET, Jean-Paul HATON, Jean-Michel TRUONG, système experts: vers la maîtrise technique, InterEditions,1986,p12-16.