Que sont les systèmes experts basés sur des règles?
Les systèmes experts à base de règles résolvent les problèmes en appliquant un ensemble de règles programmées aux informations disponibles. Celles-ci prennent généralement la forme de phrases conditionnelles que l’ordinateur peut utiliser pour vérifier logiquement les données et parvenir à une conclusion. La programmation de tels systèmes nécessite un niveau élevé de compétences et l'incorporation d'une base de connaissances étendue. Les conclusions tirées par le système ne sont pas toujours précises, bien qu'il puisse fournir des informations sur leur probabilité statistique pour la référence des techniciens et des opérateurs.
En informatique, les systèmes experts sont conçus pour fonctionner comme des experts humains afin d'appliquer la logique aux problèmes. Au lieu de suivre des règles de programmation rigides, elles sont de nature plus flexible et peuvent imiter certaines voies de la cognition humaine. Le système peut être utilisé pour des activités telles que la révision d'études d'imagerie médicale, l'analyse de fautes dans un réseau informatique ou l'identification de micro-organismes. Pour fonctionner avec précision, il faut un fondement logique et les règles sont un choix commun.
Le programmeur utilise la base de connaissances pour créer un ensemble de règles sous la forme d'instructions if-then. Lorsque les systèmes experts à base de règles rencontrent des problèmes, ils peuvent les appliquer pour en réduire les causes et élaborer des solutions. Par exemple, un système peut surveiller un réseau électrique. Dans ce cas, il doit disposer d'un certain nombre de règles pour déterminer la cause d'un défaut afin de pouvoir recommander une action. Ces systèmes experts basés sur des règles utilisent une logique qui peut être familière aux experts humains qui utilisent une prise de décision similaire pour l’évaluation des problèmes.
Cette forme d'intelligence artificielle n'est toutefois pas parfaite. Les systèmes experts basés sur des règles ne savent pas comment gérer des situations sortant de leur base de connaissances et de leur expérience. Ils peuvent accumuler des informations avec le temps, mais la première instance d'un événement anormal peut être source de confusion pour le système. Cela pourrait renvoyer une fausse conclusion, ce qui obligerait l'opérateur à fournir des instructions afin de ne plus commettre la même erreur. Parfois, un humain aurait pu éviter la même erreur, illustrant les lacunes de la cognition artificielle.
Les interfaces logiques des systèmes experts basés sur des règles les aident à apporter des réponses, mais elles ont également besoin d'une méthode de communication. Les données doivent être introduites dans le système pour analyse, et le système doit pouvoir interagir avec les opérateurs pour fournir une réponse. Cela peut nécessiter une programmation supplémentaire pour aider le système à présenter les informations dans un langage clair et compréhensible. Si elle renvoie des données chaotiques ou des données peu claires, cela n’est pas utile pour l’opérateur; certaines capacités de traitement du langage et de parole artificielle peuvent alors être nécessaires pour la programmation et le développement de systèmes experts à base de règles.