À retenir
- Il simule la prise de décision humaine grâce à des règles logiques.
- Il est capable d'expliquer comment il est arrivé à une conclusion.
- Il ne nécessite pas de gros volumes de données, contrairement au Machine Learning, mais a besoin d'experts pour définir les règles.
Un système expert est un logiciel d'intelligence artificielle capable d'imiter le raisonnement d'un spécialiste humain dans un domaine très précis. Il utilise une base de faits et de règles logiques (comme « si... alors... ») pour résoudre des problèmes complexes ou fournir des diagnostics, un peu comme si l'on consultait un expert disponible 24h/24.
Étymologie
Locution formée du mot « système » (ensemble organisé) et « expert » (personne possédant un savoir-faire reconnu). Ce concept est né dans les années 1960 et 1970 au sein de l'intelligence artificielle dite « symbolique », qui privilégie la logique mathématique à l'apprentissage par les données.
Exemples d'usage
- MYCIN : l'un des premiers systèmes experts célèbres, utilisé pour diagnostiquer des infections bactériennes du sang.
- XCON : un programme utilisé par les fabricants d'ordinateurs pour configurer précisément les composants matériels en fonction des besoins du client.
Cas d'usage
On les utilise principalement dans le diagnostic médical, la maintenance industrielle (pour identifier l'origine d'une panne), la finance (pour évaluer les risques d'un crédit) ou encore le conseil juridique pour vérifier la conformité d'un dossier.
Bonnes pratiques
Il est crucial de bien séparer le moteur d'inférence (le logiciel qui réfléchit) de la base de connaissances (les règles métiers). Cela permet de mettre à jour le savoir du système sans avoir à réécrire tout le code informatique.
Synonymes
Antonymes
Conseil
Pour bien comprendre, voyez le système expert comme un 'guide interactif' très sophistiqué. Il est particulièrement efficace là où les règles sont strictes et bien documentées, mais il manque totalement d'intuition face à l'imprévu.
Questions fréquentes
Quelle est la différence avec l'IA actuelle (Deep Learning) ?
Le système expert est explicable : on sait pourquoi il a pris une décision. L'IA moderne est souvent une 'boîte noire' qui apprend par elle-même, mais dont le raisonnement interne est difficile à décrypter.
Un système expert peut-il apprendre tout seul ?
Non, un système expert classique ne progresse pas avec l'expérience. Ses connaissances doivent être mises à jour manuellement par un ingénieur de la connaissance (knowledge engineer).