Que sont les systèmes experts?
La technologie a toujours consisté à construire des machines meilleures, plus rapides et plus intelligentes. Les systèmes experts adoptent ce concept en utilisant une logique informatique avancée pour créer un logiciel qui semble «penser» et prendre ses propres décisions. Construit traditionnellement sur la logique booléenne (logique utilisant uniquement des valeurs vraies ou fausses), les systèmes experts utilisent des algorithmes complexes pour calculer les réponses à partir d'une vaste base de données d'informations. Si l'ordinateur ne parvient pas à déterminer la réponse correcte, on suppose que le programme n'est pas faux mais que la base de connaissances ne contient pas suffisamment d'informations sur le sujet.
Lorsqu'un ordinateur doit prendre une décision, tout se résume en une série de déclarations vraies ou fausses. S'il est programmé pour s'allumer lorsqu'un bouton est enfoncé, appuyer sur le bouton pour le régler sur Vrai et ne pas appuyer sur le bouton pour le définir sur Faux. False signifie pas de lumière alors que true allume la lumière. C'est la base de la logique informatique.
Un système expert prend ces réponses vraies et fausses à un nouveau niveau. En combinant une série de réponses vraies et fausses, l’ordinateur tente de déterminer comment réagir à une situation donnée. Il peut changer sa réponse en fonction du modèle spécifique et du nombre de réponses vraies et fausses.
L'idée derrière ces systèmes est basée sur la façon dont les gens pensent. Les humains peuvent stocker de grandes quantités de nouvelles connaissances et prendre des décisions en fonction de leurs connaissances antérieures. L'ordinateur est programmé pour «réfléchir» et prendre des décisions en fonction des connaissances contenues dans sa base de données et de ses expériences précédentes. D'une certaine manière, c'est comme si l'ordinateur "apprenait" de ses succès et de ses échecs passés.
Il existe deux formes principales de systèmes experts. Le système expert traditionnel utilise la logique booléenne pour prendre ses décisions. Par contre, un système expert en logique floue ne le fait pas. Il calcule une plage de valeurs comprises entre des réponses simples vraies ou fausses pour déterminer dans quelle mesure une affirmation est plus vraie ou plus fausse.
Les systèmes experts flous sont plus humains que les systèmes experts traditionnels dans la façon dont ils "pensent". Ces systèmes experts ne reçoivent pas de réponses spécifiques à un problème, mais plutôt une déclaration à partir de laquelle ils tirent des conclusions supplémentaires. Ce processus s'appelle l'inférence.
Par exemple, si une déclaration se lit comme suit: "Toutes les chattes sont rayées. Mlle Kitty est une chatte", les systèmes experts floues en déduiraient que, puisque toutes les chattes sont rayées et que Mlle Kitty est une chatte, Mlle Kitty doit l'être. La logique floue peut également calculer des valeurs plus compliquées, telles que la probabilité qu'un chat spécifique soit rayé si seul un pourcentage des chats a des rayures. Les systèmes experts traditionnels auraient besoin de beaucoup plus d’instructions pour parvenir à ces mêmes conclusions.