Title: Syst
1Système à base de connaissance
2Système à base de connaissance
- Lintelligence artificielle
- Définition IA
- Artificiel. désigne ce qui n'est pas un produit
de la nature.
- Intelligence. "Faculté de connaître, de
comprendre et de s'adapter ...". Jean-Pol
Tassin (Pour la Science, Décembre 1998).
- Produire une IA consisterait donc à utiliser une
technique (informatique) pour concevoir un
système capable de raisonnement (résoudre un
problème, s'adapter à des situations
nouvelles,...).
- LIA est une discipline de linformatique dont
le but est que les ordinateurs puissent raisonner
comme les humains. - Elle sadresse à une classe de problèmes
exponentiels.
3Système à base de connaissance
- Lintelligence artificielle
- Exemple du jeu déchec
- La programmation classique utilise
l'algorithmique pour calculer et analyser tous
les coups possibles à chaque étape du jeu. - LIA, quant à elle, introduit une nouvelle vision
du jeu - chaque coup joué fait maintenant partie d'une
tactique qui consiste à réaliser un objectif la
victoire. - L'IA a donc une vision globale du jeu, élabore
des stratégies, s'adapte aux coups joués par
l'adversaire, etc. - LIA
- L'IA est une conception différente de la
résolution de problèmes. - D'après JL. Laurière, "Tout problème pour lequel
aucune solution algorithmique n'est connue relève
a priori de l'IA".
4Système à base de connaissance
- Lintelligence artificielle
- Reprenons la phrase de Marvin Minsky, figure
célèbre de l'IA des années 50 - "... the science of making machines do things
that would require intelligence if done by
humans". - L'IA est la branche de l'informatique qui
consiste à concevoir des systèmes intelligents,
c'est-à-dire qui soient capables de produire un
raisonnement proche de celui de l'être humain.
5Système à base de connaissance
- Débuts de lIA
- 1950 le mathématicien britannique Alan Turing
publie, dans le journal philosophique Mind, un
article intitulé Computing Machinery and
Intelligence. Dans cet article, il décrit le test
de Turing. - 1955 - 1956 Allen Newell, John Shaw, et Herbert
Simon créent le "Logic Theorist", considéré comme
le premier programme d'IA. - 1956 John McCarthy, considéré comme le père de
l'IA, organise "The Dartmouth summer research
project on Artificial Intelligence". - 1959 élaboration du GPR (General Problem
Resolver), qui consiste à définir un état
initial, un ou plusieurs états finaux, et des
opérateurs de transition entre les états.
6Système à base de connaissance
- Débuts de lIA
- 1967 Echec et abandon du GPR
- 1972 Hubert Dreyfus, un des détracteurs de
lIA, écrit "What Computers Can't Do" dénonçant
les sommes importantes dépensées par le
gouvernement US pour le développement de l'IA. - Problèmes des premiers systèmes en IA
- incapacité à imiter la capacité de l'homme à
utiliser le contexte d'un problème pour
déterminer le sens des mots et des phrases.
7Système à base de connaissance
- Débuts de lIA
- Années 70 de nombreuses nouvelles méthodes de
développement de l'IA sont testées. En 1971, le
langage PROLOG est créé par Colmerauer. - 1974 verra larriver des premiers systèmes
experts. - dont le plus célèbre MYCIN (Edward H.
Shortliffe), conçu pour l'aide au diagnostic et
au traitement de maladies bactériennes du sang.
En 1979, Mycin sera considéré par le "Journal of
American Medical Assoc" comme aussi bon que les
experts médicaux. - La même année, le premier robot piloté par
ordinateur est conçu. - On notera également dans les années 70, l'abandon
des subventions versées par les gouvernements (US
pour la plupart) pour quelques programmes de
recherche en IA.
8Système à base de connaissance
- Débuts de lIA
- 1980-1990 Accélération du mouvement.
- Avec l'efficacité prouvée des systèmes experts,
les ventes de matériels IA (hardware ou logiciel)
grimpent en flèche. - L'IA commence à intéresser les grandes firmes
(Boeing, General Motors, etc). - Face aux détracteurs, les "pro-IA" se défendent
en 1982, Minsky écrit "Why People Think Computers
Can't", en réponse notamment aux critiques de
Dreyfus.
9Système à base de connaissance
10Système à base de connaissance
- Les systèmes experts
- Un système expert est un outil capable de
reproduire les mécanismes cognitifs d'un expert,
dans un domaine particulier. - Plus précisément, un système expert est un
logiciel capable de répondre à des questions, en
effectuant un raisonnement à partir de faits et
de règles connus. - Il peut servir notamment comme outil daide à la
décision.
11Système à base de connaissance
- Les systèmes experts
- Un système expert se compose de 3 parties
- une base de faits
- une base de règles
- Un moteur dinférence
- Le moteur d'inférence est capable d'utiliser
faits et règles pour produire de nouveaux faits,
jusqu'à parvenir à la réponse à la question
experte posée.
12Système à base de connaissance
13Système à base de connaissance
- Mécanismes de raisonnement
- La plupart des systèmes experts existants
reposent sur des mécanismes de logique formelle
(logique aristotélicienne) et utilisent le
raisonnement déductif. - Pour l'essentiel, ils utilisent le syllogisme
- si P est vrai (fait ou prémisse) et si on sait
que P ? Q (règle) - alors, Q est vrai (nouveau fait ou conclusion).
- Les plus simples des systèmes experts s'appuient
sur la logique des proposition (dite aussi
logique d'ordre 0 ). - Dans cette logique, on n'utilise que des
propositions, qui sont vraies, ou fausses. - D'autres systèmes s'appuient sur la logique des
prédicats du premier ordre (dite aussi logique
d'ordre 1 ), que des algorithmes permettent de
manipuler aisément.
14Système à base de connaissance
- Historique
- Les premiers systèmes experts voient le jour aux
USA dans les années 1970. - MYCIN, qui manipulait de l'expertise dans le
domaine médical, est l'un des plus connus. - Dans les années 1970, une équipe de Stanford
University, sous la direction d'Ed Feigenbaum, a
fait lhypothèse que lintelligence repose sur le
stockage des grandes quantités de connaissance. - Connaissances représentées sous forme de règles.
- En 1973, ils ont cherché un nouveau domaine pour
refaire une étude. Ils ont retenu le domaine de
Thérapie Anti-Biotique. - Résultat MYCIN (500 règles avec des faits
fortement typés).
15Système à base de connaissance
- MYCIN
- Quest-ce que cest?
- Cest un "programme de consultation" qui donne
des avis aux médecins concernant les thérapies
anti-microbiennes. - Domaine
- anti-microbien ou antibiotique
- Principe
- Il existe un grand choix de médicaments
anti-microbiens ainsi qu'un grand nombre de
microbes. - Chaque antibiotique agit différemment avec chaque
microbe. - À cause de cette grande variété, seuls certains
médecins spécialisés connaissent bien ce domaine.
16Système à base de connaissance
- MYCIN
- La séquence de tâches
- 1) Demande des informations sur le cas.
- 2) Applique ses connaissances.
- 3) Donne son jugement et conseille.
- 4) Répond aux questions sur son raisonnement.
- Buts à atteindre
- Facile à utiliser
- Fiable
- Manipule un grand nombre de connaissances
- Utilise des renseignements inexacts ou incomplets
- Explique et justifie ses conseils
17Système à base de connaissance
- MYCIN
- Répond à 4 questions
- 1) Quelles infections importantes existent ?
- 2) Quel microbe est la cause de chaque infection
? - 3) Quels médicaments sont efficaces ?
- 4) Quel est le meilleur traitement ?
- A tout instant, l'utilisateur peut demander
- Pourquoi ?
- Trace de la chaîne de raisonnement en cours.
- Comment ?
- Trace la source d'un fait.
18Système à base de connaissance
- Raisonnement dans MYCIN
- Chaînage arrière, dirigé par un but
- Règles sous forme dabduction
- A ? B ? C
- Pour prouver C, il faut
prouver A et B.
19Système à base de connaissance
- Raisonnement dans MYCIN
- La base de connaissance statique comporte des
règles - On dispose donc dun ensemble de règles (ici,
déduction), approximatives.
20Système à base de connaissance
- Les inférences
- Moteur d'inférence déduit des faits à partir de
faits initiaux et des règles. - Deux approches de base
- A partir de ce qu'on veut trouver et remonter
vers les faits (chaînage arrière) - A partir des faits et aller vers ce qu'on veut
trouver (chaînage avant). - La structure classique des systèmes experts
utilisaient toujours un ensemble de règles de
production.
21Système à base de connaissance
- Evaluation de MYCIN
- En 1979 MYCIN en compétition face à 8 médecins
sur 10 cas réel, MYCIN arrive premier. - Limites de MYCIN
- Peu de flexibilité (adapté à un problème précis)
- Connaissances difficiles à entrer
- beaucoup de règles
- dépendantes du système d'inférence.
- Manque d'explications sur le résultat.
- MYCIN était un programme de recherche et n'a
jamais été réellement utilisé à l'hôpital, car - incomplet, difficile à évaluer, mauvaise
interface... - Mais il a montré qu'on peut approcher un domaine
d'expertise.
22Système à base de connaissance
- Systèmes à base de connaissance
23Système à base de connaissance
- Quest-ce quun SBC ?
- Un programme construit pour
- modéliser les compétences de résolution de
problèmes des humains. - avoir la même performance que les humains (Test
de Turing).
Human
Human interrogator
24Système à base de connaissance
- SE vs. SBC
- Système expert (SE) Système informatique
permettant de résoudre les problèmes dans un
domaine d'application déterminé à l'aide d'une
base de connaissances établie à partir de
l'expertise humaine. - Système à base de connaissances (SBC) Système
informatique fonctionnant avec une base de
connaissances sur un sujet donné.
25Système à base de connaissance
- SE vs. SBC
- Les systèmes experts classiques seraient un cas
particuliers des systèmes à base de
connaissances. - Tout système informatique utilise de la
connaissance, mais dans un système à base de
connaissances, celle-ci est représentée de façon
explicite.
26Système à base de connaissance
- Connaissance
- Différence entre donnée, information,
connaissance
- Une donnée transporte l'information. Ce sont des
signaux non interprétés. - Exemple. ! ...- - -... C
- Linformation est une interprétation de la
donnée. - Exemple. (!, point dexclamation), (...- - -...,
SOS), (C, lettre) ou (C, note)
- La connaissance utilise l'information dans le
cadre d'actions, dans un but précis. Les actions
peuvent être la prise de décisions, la création
de nouvelles informations, etc. - Exemple.
- écrire un ! pour marquer une exclamation en
fin de phrase - si le signal ...- - -... reçu alors déclencher
lalerte et envoyer des secours - si C apparaît sur une partition alors la
référence est la gamme de Do, jouer dans la gamme
associée.
27Système à base de connaissance
- Tâches utilisant des connaissances
- Classement issu de la méthodologie CommonKADS
- Tâches d'analyse
- classification, diagnostique, évaluation,
supervision, prédiction. - Tâches de synthèse
- conception/configuration, modélisation,
planification, ordonnancement, répartition. - Ce classement se veut relativement exhaustif des
différentes tâches demandant de la connaissance.
28Système à base de connaissance
- Types de problèmes résolus par les SBC
- Contrôle
- Conception
- Diagnostic
- Instruction
- Interprétation
- Monitoring
- Planification
- Prédiction
- Prescription
- Sélection
- Simulation
29Système à base de connaissance
- Pourquoi utiliser un SBC ?
- Remplacer un expert
- Automatiser une tâche routinière nécessitant un
expert - Un expert quitte la compagnie
- Besoin dune expertise dans un environnement
hostile - Assister un expert
- Améliorer la productivité
- Gérer la complexité
30Système à base de connaissance
- Utilisation des SBC
- Agriculture
- Affaires
- Chimie
- Communications
- Informatique
- Éducation
- Électronique
- Ingénierie
- Géologie
- Domaine juridique
- Manufacture
- Mathématiques
- Médecine
- Météorologie
- Militaire
- Prospection et exploitation minière
- Production dénergie
- Hydrologie / hydroélectricité
- Espace
31Système à base de connaissance
- Exemple de problèmes
- Le problème des seaux à remplir
- On dispose de deux seaux, lun de trois litres et
lautre de 4 litres. - Comment mesurer 2 litres dans le seau de 4 litres
? - Variante
- Une personne a une bonbonne de douze litres de
vin elle veut en donner 6 litres à un ami. Pour
les mesurer, elle na que deux autres bouteilles,
lune contenant 7 litres et lautre contenant 5
litres. Comment doit-elle opérer pour avoir les
6 litres dans la bonbonne de 7 litres ?
4 litres
3 litres
2 litres
32Système à base de connaissance
- Exemple de problèmes
- Le problème du taquin
- Trouver la séquence de déplacements la plus
courte qui permet de passer de létat initial à
létat final.
1 2 3
8 4
7 6 5
2 8 3
1 6 4
7 5
33Système à base de connaissance
- Exemple de problèmes
- Un problème de crypto-arithmétique
- Une lettre correspond à un nombre (entre 0 et 9)
et un seul, décrypter laddition.
S E N D M O R E M O N E Y
34Système à base de connaissance
- Exemple de problèmes
- Un problème logique
- Bernard, Jacques et Sylvain sont prévenus de
fraude fiscale et déclarent - Bernard Jacques est coupable et Sylvain est
innocent . - Jacques Si Bernard est coupable alors Sylvain
est coupable . - Sylvain Je suis innocent mais au moins un des
deux autres est coupable . - Qui est coupable ?
35Système à base de connaissance
- Exemple de problèmes
- Un problème de contrainte
- Patrick, Antoine et Émilie sont musiciens il y
a un saxophoniste, un guitariste, et un
violoniste - Une personne a peur du chiffre 13, une autre des
chats, et une autre a le vertige. - Patrick et le guitariste font de la montagne
- Antoine et le saxophoniste aiment les chats
- Le violoniste habite lappartement 13 au 13ième
étage. - Qui est qui ?
36Système à base de connaissance
- Exemple de problèmes
- Les tours de Hanoi
- Lunivers du problème consiste en un ensemble de
trois piliers notés de la gauche vers la droite,
p1, p2 et p3, et de deux disques, notés d1 et d2,
où le premier est plus petit et posé sur le
second.
- Le problème consiste à faire passer les deux
disques, d1 et d2, du pilier p1 au pilier p3 en
se servant du pilier intermédiaire p2 en
respectant la règle ci-dessous - Le petit disque d1 ne peut jamais être sous la
grand disque d2. - Le problème se généralise à un nombre quelconque
de disques.
37Système à base de connaissance
Interface
Base de connaissances
Moteur dinférence
Utilisateur
Base de faits
38Architecture dun SBC
39Système à base de connaissance
Caractéristiques majeures
- Séparation de la connaissance et du raisonnement
- Contient de la connaissance experte
- Se focalise sur une expertise donnée
- Raisonne avec des symboles
- Raisonne avec des heuristiques
- Permet le raisonnement incertain
- Résout des problèmes pour lesquels il existe des
experts
40Système à base de connaissance
- Représentation des connaissances
41Système à base de connaissance
- Connaissance
- Donnée ? information ? connaissance
- La représentation des connaissances est le
problème clé en IA. - Les objets, actions, concepts, situations,
relations, etc. sont représentés selon certains
formalismes (cerveau vs. mémoire de lordinateur).
42Système à base de connaissance
- Représentation des connaissances
- Cest le transfert des connaissances dun expert
vers une machine ? Psychologie cognitive - Changement de media
- Changement de forme de représentation
- Cest une tâche de modélisation linguistique
- puissance expressive
- applicable pour le raisonnement
- efficace
43Système à base de connaissance
44Système à base de connaissance
- Représentation des connaissances
- Triplets ltobjet, attribut, valeurgt
- Réseaux sémantiques
- Frames
- Logique
- Règles
45Système à base de connaissance
- Triplets ltobjet, attribut, valeurgt
- Syntaxe
- Objet (sujet) la ressource (URL ou nœud local)
- Attribut (prédicat) la propriété
- Valeur (objet)
- Exemple.
- la ressource http//www.w3c.org/ a un propriété
titre dont la valeur est World Wide Web
consortium.
titre
http//www.w3c.org
World Wide Web Consortium
46Système à base de connaissance
- Réseaux sémantiques
- Il s'agit de réseaux dont les nœuds représentent
les concepts et les arcs représentent les
relations. - Le but des réseaux sémantiques est de fournir une
représentation souple des connaissances.
Moyen de transport
sorte-de
possède
sorte-de
Avion
Aile
sorte-de
Voiture
est-un
Avion de chasse
est-un
Citroën C4
Airbus A380
47Système à base de connaissance
- Lorigine des langages de frames peut être
trouvée dans les RS. En fixant une relation
hiérarchique de base (est-un) et une relation
d'appartenance (appartient-à), on a la structure
d'un langage de frames. Les autres relations se
cachent dans les attributs des entités. - Les entités hiérarchisées sont les classes (avec
au sommet une classe racine souvent appelée
OBJET). Les autres entités, les objets proprement
dits, appartiennent aux différentes classes.
48Système à base de connaissance
- Logique (Calcul des propositions et prédicats)
- On peut représenter la situation de la figure de
la manière suivante en utilisant les prédicats
'sur', 'surtable', 'libre - sur(C,A)
- surtable(A)
- surtable(B)
- libre(C)
- libre(B)
- Par ailleurs, à l'aide d'opérateurs de la logique
du premier ordre, il est possible de définir de
nouveaux prédicats ôter', 'empiler' et de
donner des équivalences - 1) libre(x) ? (y sur(y,x)) (il n'existe pas de
y sur x) - 2) sur(y,x) ? oter(y,x) ? libre(x) ? sur(y,x)
- 3) libre(x) ? libre(y) ? empiler(x,y) ? sur(x,y)
- Il est possible de donner un but à atteindre (par
un robot) de la même façon.
49Système à base de connaissance
- Règles
- Connaissance servant à faire le lien entre des
informations connues et dautres informations que
lon peut déduire ou inférer. - Exemple.
- Si ltballe, couleur, rougegt alors jaime la balle
- Si jaime la balle alors jachète la balle
- Peut exécuter des procédures.
- Si délailt30 et âge_étudiantlt28 "oui" et
présent_communication "oui" alors
réduction_congrés 50
50Système à base de connaissance
- Règles
- Représentent des formes de connaissances variées
- Relation
- Recommandation
- Directive
- Stratégie
- Heuristique
Si batterie morte alors lauto ne démarrera pas
Si lauto ne démarre pas alors prendre un taxi
Si lauto ne démarre pas le système
dalimentation en essence est ok alors vérifier
le système électrique
Si lauto ne démarre pas alors vérifier le
système dalim. en essence puis le système
électrique
Si lauto ne démarre pas lauto est une Ford de
1962 alors vérifier le radiateur
51Système à base de connaissance
- Règles avec variables
- Réaliser la même opération sur un ensemble
dobjets. - Exemple.
- Si Toto est employé Toto âge gt 65
- alors Toto peut prendre sa retraite
-
52Système à base de connaissance
- Règles incertaines
- Traduisent des associations incertaines entre
prémisses et conclusions. - Exemple.
- Si inflation élevée
- alors taux dintérêt élevé
53Système à base de connaissance
- Méta-règles
- Traduisent une connaissance sur lutilisation et
le contrôle de la connaissance du domaine. - Disent comment utiliser les autres règles.
- Exemple.
- Si auto ne démarre pas système électrique
normal - alors exploiter les règles concernant le
système d alim. en ess.
54Système à base de connaissance
- Ensemble de règles
- Les règles sont divisées en ensembles.
- Chaque ensemble est applicable à un problème
donné.
55Système à base de connaissance
- Raisonnement dans les SBCs
56(No Transcript)
57Architecture dun SBC
58Système à base de connaissance
- Raisonnement processus de
- Faire coopérer connaissances, faits, et
stratégies de résolution de problèmes, dans le
but datteindre des conclusions. - Comprendre comment un expert humain raisonne lors
de la résolution dun problème.
59Système à base de connaissance
Raisonnement
Déductif
Inductif
Du sens commun
Abductif
Analogique
60Système à base de connaissance
- Types de raisonnements
- Raisonnement
- A est vrai
- A ? B est vrai
- On en déduit que B est vrai
- Raisonnement
- Un ensemble dobjets a, b, c, d,
- Une propriété P vraie pour les objets a, b, c,
de lensemble - On induit que P est vraie pour tout x de
lensemble - Raisonnement
- Cest une inférence plausible.
- B est vrai
- A ? B est vrai
- on abduit que A est vrai
Déductif
Inductif
Abductif
61Système à base de connaissance
- Types de raisonnements
- Raisonnement
- Faire une analogie entre 2 situations, rechercher
les similarités et différences, etc. - Exploite par exemple la notion de frame pour
raisonner. - Raisonnement
- Sappuie sur lexpérience de lexpert, sur la
notion de bon jugement, plus que sur la
logique. Notion dheuristique. - Heuristique Technique consistant à apprendre
petit à petit, en tenant compte de ce que l'on a
fait précédemment pour tendre vers la solution
d'un problème.
Analogique
Du sens commun
62Système à base de connaissance
- Raisonnement à base de règle
- 3 composants essentiels
- un ensemble de règles
- un ensemble de faits
- un moteur dinférence
- Avantages
- Facile à comprendre, naturel, modulaire.
Base de faits initiale
Moteur dinférence
Base de connaissance
Base de faits enrichie
63Système à base de connaissance
- Raisonnement à base de règle
- Principe de fonctionnement
- Trouver parmi les règles celles candidates
- Choisir une de ces règles
- Exécuter la règle
- Résolution de conflits
- Si plusieurs règles satisfaites, choisir laquelle
déclenchée - Critère darrêt
- Pour déterminer la fin du processus dinférence
(plus aucune règle nest déclenchée, une solution
acceptable a été trouvée, impossibilité de
trouver une solution, etc.)
64Système à base de connaissance
- Base de règles
- La base de règles rassemble la connaissance et le
savoir-faire de lexpert. - Elle névolue donc pas au cours dune session de
travail. - Une règle se présente sous la forme si X alors
Y - X est la prémisse
- Cest une conjonction de conditions, i.e. une
suite de comparaison dattributs et de valeurs à
laide dopérateurs. - Y est la conclusion
- La conclusion est une affectation.
- Exemple base de règles
- si lâge du patient lt 18 et
- si il a de la fièvre gt 39 et
- si présence dun germe X
- alors le patient a peut-être une méningite
65Système à base de connaissance
- Base de faits
- La base de faits constitue la mémoire de travail
du SBC. - Elle est variable au cours de lexécution et
vidée lorsque lexécution se termine. - Au début de la session, elle contient tout ce
quon sait à propos du cas examiné avant toute
intervention du moteur dinférence. - A la fin, elle est complétée par les faits
déduits par le moteur ou demandés à
lutilisateur. - Exemple base de faits
- Âge est 6
- Fièvre est 40
- Germe X
- Sexe féminin
66Système à base de connaissance
- Moteurs dinférence
- Il existe de nombreux types de moteurs, capables
de traiter différentes formes de règles logiques
pour déduire de nouveaux faits à partir de la
base de connaissance. - On distingue 3 catégories, basées sur la manière
dont les problèmes sont résolus - les moteurs à chaînage avant
- les moteurs à chaînage arrière
- les moteurs à chaînage mixte
- Certains moteurs dinférence peuvent être
partiellement pilotés ou contrôlés par des
méta-règles qui modifient leur fonctionnement et
leurs modalités de raisonnement.
67Système à base de connaissance
- Mécanisme simple pour déduire un fait
particulier, on déclenche les règles dont les
prémisses sont connues jusquà ce que le fait à
déduire soit également connu ou quaucune règle
ne puisse être déclenchée.
68Système à base de connaissance
- On va analyser chaque fait, et on va examiner
toutes les règles où ce fait apparaît en
prémisse. - Pour les règles déclenchées, on va affecter les
attributs en conclusion des valeurs qui leur
correspondent. - Ces attributs affectés feront partie du
résultat final de lexpertise, et en même temps,
ils seront eux-mêmes propagés. - On fait cela jusquà lépuisement des faits, et
on communique le résultat à lutilisateur.
PRECISION
69Système à base de connaissance
- Mécanisme consistant à partir du fait que lon
souhaite établir, à rechercher toutes les règles
qui concluent sur ce fait, à établir la liste des
faits quil suffit de prouver pour quelles
puissent se déclencher, puis à appliquer
récursivement le même mécanisme aux faits
contenus dans ces listes. - Le chaînage arrière est clairement un mécanisme
dinduction on vérifie les hypothèses en
remontant depuis lobjectif. On cherche ainsi à
vérifier si un fait est possible.
Exemple. MYCIN
70Système à base de connaissance
- Pour prouver une hypothèse en recherchant les
informations pouvant la supporter. - On sélectionne alors les règles ayant ce but
comme conclusion, et on vérifie si les prémisses
de ces règles font partie de la base des faits. - Les prémisses nappartenant pas à la base de
faits deviennent à leur tour des buts à prouver
de la même façon. - Le raisonnement se fait des solutions vers les
faits initiaux.
Exemple. MYCIN
71Système à base de connaissance
72Système à base de connaissance
- Chaînage mixte
- Les mêmes règles sont utilisées an chaînage avant
et arrière, selon que des faits nouveaux arrivent
ou que lon ait des faits à établir. - On peut alors aussi bien raisonner à partir des
faits que lon connaît comme prédicats ou comme
objectifs.
Faits initiaux
Solutions possibles
73Système à base de connaissance
- Quel chaînage utiliser ?
- Ce sont les caractéristiques du problème qui vont
conditionner le chaînage quil est judicieux
dutiliser. - Ainsi, lorsque les faits sont peu nombreux ou que
le but est inconnu ? chaînage avant. - Par contre, dans les cas où les buts sont peu
nombreux ou précis ? chaînage arrière.
74Système à base de connaissance
- Raisonnement monotone vs. non monotone
Non monotone Monotone
information dynamique létat de véracité de linformation change. Sauvegarder les dépendances logiques entre faits. Si on retire un fait A dont dépend un autre fait B, on doit retirer aussi le fait B. information statique létat de véracité de linformation ne change pas. Exemple. Si Il pleut alors jouvre mon parapluie
75Système à base de connaissance
- Stratégies de parcours darbre
- Notion de réseau dinférences et de parcours
dans le réseau. - Exemple.
- Si P1 alors C1
- Si P2 alors C2
- Si P3 P4 alors P2
- Si P5 P6 alors P1
- Si P7 alors P6
- Si P8 alors P4
- Si P9 alors C2
Différentes stratégies de parcours de lespace !
76Système à base de connaissance
- Stratégies de parcours darbre
- Parcours en profondeur d abord
- Parcourir le graphe verticalement dabord, pour
ensuite explorer dautres nœuds (de gauche à
droite). - Lorsquil est connu que lespace de recherche
est profond, la stratégie en profondeur dabord
est un bon choix. - De plus, cette stratégie se focalise sur une
solution et est donc à même dêtre comprise par
un utilisateur qui interagit avec le système, car
les questions sont relatives à un même chemin.
77Système à base de connaissance
- Stratégies de parcours darbre
- Parcours en largeur dabord
- Parcourir dabord les nœuds dun même niveau,
avant de considérer les nœuds du niveau
inférieur. - Si la solution se situe profondément dans
lespace de recherche, cette stratégie nest pas
payante. - Les interactions avec un utilisateur sont
difficiles en raison de lexploration de chemins
nombreux (manque de focalisation).
78Système à base de connaissance
- Stratégies de parcours darbre
- Exemples d heuristiques
- Ordonner les buts
- Ordonner les prémisses
- Utiliser des méta-règles
- Attribuer des priorités aux règles
- Utiliser des facteurs de confiance
- etc.
- Parcours meilleur dabord
- Cest une solution non aveugle.
- Elle exploite des connaissances du problème pour
guider la recherche. - À chaque nœud, la technique juge du meilleur
chemin à emprunter, suivant une heuristique
donnée.
79Bibliographie
- LIA
- Arsac, Jacques Les machines à penser, Le Seuil,
Paris, 1987. - Crevier, Daniel A la recherche de l'IA,
Flammarion, collection champs, Paris, 1999. - Les SBC
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(New York), 1983. - Systèmes Experts Méthodes et outils", J.M.
Chatain et A. Dussauchoy. Eyrolles 1987
80EXEMPLE
- Soit la base de connaissances
- R1 si B et D et E alors F R6 si A
et X alors H - R2 si D et G alors A R7 si C
alors D - R3 si C et F alors A R8 si X
et C alors A - R4 si B alors X R9 si
X et B alors D - R5 si D alors E
- Base de faits B, C
- But H