Introduction - Université de Moncton

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GIND5439
Systèmes Intelligents
Septembre 2004
Contenu du cours
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Introduction aux systèmes experts
Intelligence artificielle
Représentation des connaissances
Acquisition de connaissances
Systèmes à base de règles
Logique floue
Réseaux de neurones
Algorithme génétique
Études de cas
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Objectif principal
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L’objectif principal du cours est d’étudier les
techniques d’intelligence artificielle (logique
floue, réseaux de neurones, algorithme
génétique) afin d’aider la prise de décision.
On étudie des « systèmes experts » qui vont
aider à prendre des décisions de toute sorte:
emplacement de machinerie, optimisation de
transport de marchandise, diagnostic de
problèmes, prédiction de demande de
stockage, etc.
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Systèmes experts
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Des questions typiques:
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Pourquoi a-t-on besoin de systèmes experts?
Qu’est-ce qu’un expert?
Comment définir l’expertise?
Qu’est-ce qu’un système d’aide à la décision?
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Pourquoi les systèmes experts?
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Les entreprises d’aujourd’hui sont maintenant
confrontées à un surplus d’information.
L’informatique, qui s’est développée de façon
exponentielle dans les dernières décennies,
offre la possibilité de sauvegarder de
l’information de toutes sortes de sources.
On a donc de l’information en plus grande
quantité, tandis que l’être humain a la même
capacité de retenir de l’information qu’il avait
avant ce boom technologique.
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Pourquoi les systèmes experts?
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Un système expert est un système
informatique qui utilise les connaissances
d’un expert pour obtenir une performance de
décision élevée dans un domaine spécifique.
Un des premiers systèmes experts
développé est MYCIN, à l’université Stanford,
pour aider les médecins à diagnostiquer les
infections sanguines. Des tests ont démontré
que ce système est aussi précis que des
experts humains.
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Pourquoi les systèmes experts?
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Il y a plusieurs raisons pour lesquelles une
entreprise a besoin d’un système expert:
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Des experts dans l’entreprise peuvent se retirer
ou partir. Un système expert permet de conserver
des connaissances.
Ils permettent de documenter des connaissances.
Ils permettent de former et d’éduquer des
nouveaux employés.
Ils permettent un transfert rapide et peu coûteux
des connaissances.
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Expert
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Qu’est-ce qu’un expert?
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Un expert est une personne qui a des
connaissances spéciales, jugement, expérience et
méthode et la capacité d’appliquer ces talents
pour donner des conseils et résoudre des
problèmes.
C’est la responsabilité de l’expert de donner les
connaissances nécessaires pour que le système
expert fasse sa tâche.
Un expert sait quelle information est importante et
comprend les relations entre les différents faits.
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Expert
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Il n’existe pas de définition standard d’un
expert. Cependant, la performance de
décision et le niveau de connaissances sont
des critères typiques.
Concepts généraux:
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Un expert doit être capable de résoudre un
problème et avoir un niveau de performance
significativement plus élevé que la moyenne.
Un expert est relatif: un expert dans une
entreprise n’est pas nécessairement un expert
dans une autre entreprise.
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Expert
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Un expert est typiquement capable de:
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Reconnaître et formuler le problème
Résoudre le problème rapidement et correctement
Expliquer la solution
Apprendre avec l’expérience
Restructurer des connaissances
Briser les règles si nécessaire
Déterminer la pertinence
Être conscient de ses limites
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Expertise
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Comment définir l’expertise?
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C’est la connaissance spécifique à une tâche que
connaît l’expert.
Le niveau d’expertise détermine la performance
d’une décision.
L’expertise est souvent obtenue par la formation,
la lecture et l’expérience.
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Caractéristiques d’un système expert
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Un système expert a les caractéristiques suivantes:
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Expertise: Un système expert doit posséder l’expertise
nécessaire pour faire des décisions au même niveau qu’un
expert.
Raisonnement symbolique: le but principal de l’intelligence
artificielle est d’utiliser des raisonnements symboliques
plutôt que mathématique pour résoudre des problèmes.
Connaissances: le système expert doit avoir des
connaissances qui sont rarement trouvées dans des nonexperts.
Connaissance interne: le système expert doit être capable
d’expliquer un raisonnement, et aussi de s’adapter à des
nouvelles connaissances.
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Représentation des connaissances
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Il y a deux générations principales de
systèmes experts.
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Les systèmes experts de première génération
utilisent des règles IF – THEN pour représenter et
stocker des données.
Les systèmes experts de seconde génération sont
plus flexibles et utilisent différentes méthodes
pour représenter des connaissances, comme les
réseaux de neurones, etc.
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Exemples de système expert
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Système automatique dans les banques pour
déterminer le niveau de crédit.
Système à base d’algorithme génétique pour
faire la planification de la cédule de travail
dans une usine de fabrication de voitures
(Volvo).
Système à base de réseaux de neurones
pour prédire les commandes d’une firme
pharmaceutique (et réduire l’entreposage).
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Bénéfices des systèmes experts
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Augmentation de la production et la productivité
‰ Les systèmes experts fonctionnent plus rapidement que les
humains.
‰ Ex: XCON a permis à DEC d’augmenter sa productivité d’un
facteur de 4.
Temps de décision réduit
‰ Avec les recommandations faites par un système expert, un
humain peut prendre des décisions plus rapidement.
‰ Ex: Des représentants de American Express peuvent faire une
approbation de crédit en moins de 5 secondes, comparativement
à 3 minutes avant l’utilisation d’un système expert.
Amélioration de la qualité
‰ Un système expert peut améliorer la qualité en donnant des
conseils consistants et en réduisant la fréquence et l’ampleur des
erreurs.
‰ Ex: XCON a réduit le taux d’erreurs dans une commande de 35%
à 2%.
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Bénéfices des systèmes experts
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Réduction des temps morts
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Sauvegarde de connaissances
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Plusieurs systèmes experts peuvent être utilisés pour
diagnostiquer des défaillances et proposer des réparations.
Ex: un bris dans une plate-forme de forage peut facilement
coûter $250 000 par jour. Un système appelé Drilling
Advisor fut développé qui permet de détecter des
défaillances dans les équipements, sauvant ainsi plusieurs
milliers de dollars.
Dans des situations où il manque d’experts, ou quand
l’expert résidant se retire, ou change d’emploi, un système
expert permet de conserver cette expertise.
Flexibilité
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Bénéfices des systèmes experts
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Opération d’équipement plus facile
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Les systèmes experts peuvent faciliter l’opération
de machinerie complexe.
Ex: La compagnie Shell utilise un système expert
pour entraîner ses employés à utiliser des
logiciels complexes.
Élimination de machinerie complexe
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Un système expert peut faire les même tâches
qu’un humain sans avoir besoin d’instrumentation
complexe pour afficher toute sorte d’information.
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Bénéfices des systèmes experts
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Accessibilité de l’information
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Un système expert peut rendre de l’information
plus accessible, dégageant ainsi l’expert pour qu’il
accomplisse des tâches plus complexes.
Ex: les « help desk » sur les sites web de
plusieurs compagnies.
Amélioration de la qualité des décisions
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Les systèmes experts fonctionnent 24/7. Ils ne
sont pas fatigués, tannés, etc… la décision ou
solution offerte n’est pas influencée par des
facteurs humains.
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Problèmes des systèmes experts
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Connaissances pas toujours facilement disponibles.
Difficulté d’obtenir l’expertise d’un humain
Domaine d’utilisation restreint
Difficulté d’obtenir des vérifications indépendantes
aux solutions proposées
Le vocabulaire et termes techniques peut être
difficile à transposer à un système expert.
Manque de confiance dans les systèmes experts
Parfois, le système expert n’arrive pas à une
conclusion.
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L’Internet
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L’Internet permet de surmonter plusieurs de
ces difficultés. La capacité de distribuer ou
d’offrir un système expert à l’ensemble de la
population rend l’Internet un outil très
puissant.
Ex: il y a plusieurs démos de systèmes
experts disponibles à
http://www.exsys.com/demomain.html
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