Système expert : définition, fonctionnement et exemples

Un système expert est un outil d'intelligence artificielle, capable de simuler le savoir-faire d'un expert humain dans un domaine précis, en exploitant des bases de données qui sont spécifiques à ce domaine, et en recourant à un moteur d'inférence pour simuler différents raisonnements déductifs. Explications et exemples d'usage.

Un système expert, c'est quoi ?

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, le système expert est un outil conçu pour modéliser le raisonnement d’un spécialiste humain, en reproduisant ses mécanismes cognitifs. Le progiciel effectue ainsi un raisonnement à partir de faits connus, et de règles implémentées au départ. Ainsi, il peut réaliser des déductions ou conclusions et des explications sur la manière dont les résultats ont été obtenus. Le premier système expert a été inventé en 1965 par les informaticiens Edward Feigenbaum et Bruce Buchanan, le médecin Joshua Lederberg et le chimiste Carl Djerassi. Nommé Dendral, il était capable d'identifier, à partir de résultats de spectrométrie de masse et de résonance magnétique nucléaire, les constituants chimiques d'un matériau.

Quel le rôle du moteur d'inférence dans un système expert ?

Pour conduire des raisonnements logiques, un système expert nécessite un moteur d’inférence appliquant les règles logiques que le système doit suivre pour déduire des informations nouvelles à partir des bases de connaissances fournies. Ce système expert peut recourir à trois méthodes de fonctionnement :

  • Le moteur à "chaînage avant" utilise les faits et les règles à sa disposition pour tenter de déterminer les informations recherchées ou les conséquences du problème.
  • Le moteur à "chaînage arrière" utilise les règles et les objectifs qui lui ont été fixés pour tenter de déterminer les faits devant être affirmés pour parvenir à ce but.
  • Le moteur à "chaînage mixte" utilise une combinaison des deux autres méthodes.

Un système expert peut expliquer le rationnel utilisé pour parvenir à sa réponse, en mettant en place une forme de traçabilité des raisonnements cognitifs employés.

Quelques cas d'usage de système expert

Aujourd'hui, ce type d’intelligence artificielle est surtout utilisé comme outil d’aide à la décision dans de nombreux secteurs d’activité. Dans le domaine médical et la cybersécurité, il sert d’aide au diagnostic. Dans le secteur financier, il permet d’identifier des schémas de fraude et de calculer les risques pour l'affectation des crédits, voire de prédire les futures évolutions des marchés. Dans le domaine de la gestion d’entreprise, il peut anticiper les besoins en personnels ou autres ressources.

Système expert vs machine learning : quelle différence ?

Le système expert est un outil de résolution des problèmes, tandis que le machine learning est une méthode d’apprentissage. Là où un système expert va s’attacher à reproduire les décisions ou le comportement humain en suivant des règles strictes et précises, le machine learning repose sur l’apprentissage automatique, soit sur sa capacité à améliorer ses propres performances de résolution de tâches, sans être explicitement programmé pour cela. Les deux ont besoin de grandes bases de données pour fonctionner.

Dictionnaire de l'intelligence artificielle