Qu’est-ce que le système expert en IA (Intelligence Artificielle) ? avec exemple

Qu’est-ce que le système expert ?

Système expert est un système de prise de décision informatique interactif et fiable qui utilise à la fois des faits et des heuristiques pour résoudre des problèmes.plex problèmes de prise de décision. Elle est considérée au plus haut niveau d’intelligence et d’expertise humaine. Le but d'un système expert est de résoudre le plus grand nombre de problèmes.plex problématiques dans un domaine spécifique.

Systèmes Experts en Intelligence Artificielle

Le système expert en IA peut résoudre de nombreux problèmes qui nécessiteraient généralement un expert humain. Il s'appuie sur les connaissances acquises auprès d'un expert. L'intelligence artificielle et les systèmes experts sont capables d'exprimer et de raisonner sur certains domaines de connaissances. Les systèmes experts étaient les prédécesseurs d’aujourd’hui systèmes d'intelligence artificielle, d'apprentissage profond et d'apprentissage automatique.

Exemples de systèmes experts

Following sont les exemples de systèmes experts :

  • MYCINE : Il était basé sur un chaînage en arrière et pouvait identifier diverses bactéries susceptibles de provoquer des infections aiguës. Il pourrait également recommander des médicaments en fonction du poids du patient. C'est l'un des meilleurs exemples de système expert.
  • DENDRAL : Système expert utilisé pour l’analyse chimique afin de prédire la structure moléculaire.
  • PXDES : Un exemple de système expert utilisé pour prédire le degré et le type de cancer du poumon
  • Cadet: L'un des meilleurs exemples de systèmes experts permettant d'identifier le cancer à un stade précoce

Caractéristiques du système expert

Caractéristiques du système expert
Pourquoi des systèmes experts sont-ils nécessaires ?

Following sont les caractéristiques importantes du système expert en IA :

  • Le plus haut niveau d’expertise : Le système Expert en IA offre le plus haut niveau d’expertise. Il offre efficacité, précision et résolution imaginative des problèmes.
  • Réaction juste à temps : Un Système Expert en Intelligence Artificielle interagit dans un délai très raisonnable avec l’utilisateur. Le temps total doit être inférieur au temps nécessaire à un expert pour obtenir la solution la plus précise au même problème.
  • Bonne fiabilité : Le système expert en IA doit être fiable et ne doit commettre aucune erreur.
  • Flexible: Il est essentiel qu'il reste flexible car il est possédé par un système Expert.
  • Mécanisme efficace : Le système expert en intelligence artificielle doit disposer d’un mécanisme efficace pour administrer la compilation des connaissances existantes.
  • Capable de gérer des décisions et des problèmes difficiles : Un système expert est capable de gérer des problèmes de décision difficiles et de fournir des solutions.

Composants du système expert

Composants du système expert

Le système expert en IA se compose des éléments suivantswing composants donnés :

Interface utilisateur

L'interface utilisateur est la partie la plus cruciale du logiciel Expert System. Ce composant prend la requête de l'utilisateur sous une forme lisible et la transmet au moteur d'inférence. Après cela, il affiche les résultats à l'utilisateur. En d'autres termes, c'est une interface qui aide l'utilisateur à communiquer avec le système expert.

Moteur d'inférence

Le moteur d’inférence est le cerveau du système expert. Le moteur d'inférence contient des règles pour résoudre un problème spécifique. Il fait référence aux connaissances de la Base de Connaissances. Il sélectionne les faits et les règles à appliquer lorsqu'on tente de répondre à la requête de l'utilisateur. Il fournit un raisonnement sur les informations contenues dans la base de connaissances. Cela aide également à déduire le problème pour trouver la solution. Ce composant est également utile pour formuler des conclusions.

Base de connaissances

La base de connaissances est un référentiel de faits. Il stocke toutes les connaissances sur le domaine problématique. C'est comme un vaste réservoir de connaissances obtenues auprès de différents experts dans un domaine spécifique.

Nous pouvons donc dire que le succès du logiciel Expert System dépend principalement de connaissances très exactes et précises.

Autres termes clés utilisés dans les systèmes experts

Faits et règles

Un fait est une petite partie d’informations importantes. Les faits en eux-mêmes sont d’une utilité très limitée. Les règles sont essentielles pour sélectionner et appliquer des faits à un problème utilisateur.

Acquisition de connaissances

Le terme acquisition de connaissances signifie comment obtenir les connaissances du domaine requises par le système expert. L'ensemble du processus commence par extraire les connaissances d'un expert humain, convertir les connaissances acquises en règles et injecter les règles développées dans la base de connaissances.

Processus d'extraction de connaissances

Processus d'extraction de connaissances

Participant au développement de systèmes experts

Participant Rôle
Spécialiste du domaine Il s'agit d'une personne ou d'un groupe dont l'expertise et les connaissances sont mises à profit pour développer un système expert.
Ingénieur du savoir L'ingénieur des connaissances est une personne technique qui intègre les connaissances dans les systèmes informatiques.
Utilisateur Il s'agit d'une personne ou d'un groupe de personnes qui utilisent le système expert pour obtenir des conseils qui ne seront pas fournis par l'expert.

Le processus de construction d’un système expert

  • Déterminer les caractéristiques du problème
  • Ingénieur de connaissances et expert du domaine travaillent en cohérence pour définir le problème
  • L'ingénieur des connaissances traduit les connaissances dans un langage compréhensible par ordinateur. Il conçoit un moteur d'inférence, une structure de raisonnement, qui peut utiliser les connaissances en cas de besoin.
  • Knowledge Expert détermine également comment intégrer l'utilisation de connaissances incertaines dans le processus de raisonnement et quel type d'explication serait utile.

Système conventionnel vs système expert

Système conventionnel Système expert
La connaissance et le traitement sont combinés en une seule unité. La base de connaissances et le mécanisme de traitement sont deux composants distincts.
Le programme ne fait pas d'erreurs (sauf erreur de programmation). Le système expert peut faire une erreur.
Le système n’est opérationnel qu’une fois pleinement développé. Le système expert est optimisé en permanence et peut être lancé avec un petit nombre de règles.
Une exécution étape par étape selon des algorithmes fixes est requise. L'exécution se fait de manière logique et heuristique.
Il lui faut des informations complètes. Il peut être fonctionnel avec des informations suffisantes ou insuffisantes.

Expert humain vs système expert

Expert humain Expertise artificielle
Périssable Permanent
Difficile à transférer Transférable
Difficile à documenter Facile à documenter
Imprévisible Pertinence :
Cher Système rentable

Avantages du système expert

Vous trouverez ci-dessous les principaux avantages/bénéfices des systèmes experts en intelligence artificielle (IA) :

  • Cela améliore la qualité de la décision
  • Réduit les dépenses liées à la consultation d'experts pour la résolution de problèmes
  • Il fournit des solutions rapides et efficaces aux problèmes dans un domaine de spécialisation restreint.
  • Il peut rassembler une expertise rare et l’utiliser efficacement.
  • Offre une réponse cohérente au problème répétitif
  • Maintient un niveau d’information important
  • Vous aide à obtenir des réponses rapides et précises
  • Une bonne explication de la prise de décision
  • Capacité à résoudre complex et des problèmes difficiles
  • Les systèmes experts en intelligence artificielle peuvent fonctionner de manière stable sans devenir émotif, tendu ou fatigué.

Limites du système expert

Vous trouverez ci-dessous les inconvénients/limites du système expert en IA :

  • Incapable de réagir de manière créative dans une situation extraordinaire
  • Des erreurs dans la base de connaissances peuvent conduire à une mauvaise décision
  • Le coût de maintenance d’un système expert est trop cher
  • Chaque problème est différent donc la solution d'un expert humain peut également être différente et plus créative.

Applications des systèmes experts

Quelques applications populaires du système expert :

  • Gestion de l'information
  • Hôpitaux et établissements médicaux
  • Gestion des centres d'assistance
  • Évaluation du rendement des employés
  • Analyse de prêt
  • Détection de virus
  • Utile pour les projets de réparation et d'entretien
  • Optimisation de l'entrepôt
  • Planification et ordonnancement
  • La configuration des objets fabriqués
  • Prise de décision financière Publication de connaissances
  • Surveillance et contrôle des processus
  • Superviser le fonctionnement de l'usine et du contrôleur
  • Négoce boursier
  • Horaires des compagnies aériennes et horaires de fret

Résumé

  • Un système expert est un système de prise de décision informatique interactif et fiable qui utilise à la fois des faits et des heuristiques pour résoudre des problèmes.plex problème de prise de décision
  • Les composants clés d'un système expert sont 1) l'interface utilisateur, 2) le moteur d'inférence, 3) la base de connaissances
  • Les principaux participants à Intelligence artificielle Le développement de systèmes experts est 1) Expert du domaine 2) Ingénieur des connaissances 3) Utilisateur final
  • L'amélioration de la qualité des décisions, la réduction des coûts, la cohérence, la fiabilité et la rapidité sont les principaux avantages d'un système expert.
  • Un système expert ne peut pas fournir de solutions créatives et peut être coûteux à maintenir.
  • Un système expert peut être utilisé pour de larges applications telles que la bourse, les entrepôts, les ressources humaines, etc.

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