Bibliographie & annexes
Présentation
Auteur(s)
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Jean-Paul HATON : Professeur à l’université Henri-Poincaré, Nancy I - LORIA/INRIA - Membre de l’Institut universitaire de France
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Marie-Christine HATON : Professeur à l’université Henri-Poincaré, Nancy I - LORIA/INRIA
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Lire l’articleINTRODUCTION
L’intelligence artificielle (IA) a vu son importance économique s’accroître considérablement par sa capacité à s’attaquer à de nouvelles classes de problèmes, différents de ceux traités par l’informatique classique. Ces problèmes relèvent d’activités humaines variées (perception, prise de décision, planification, diagnostic, interprétation de données, compréhension du langage, conception) et présentent la particularité commune de nécessiter une exploitation raisonnée d’une grande quantité de connaissances, pour l’essentiel spécifiques du domaine étudié et acquises auprès d’experts.
La conception de systèmes à bases de connaissances (SBC) capables de réaliser des fonctions de raisonnement symbolique constitue ainsi à l’heure actuelle une part importante des recherches et des développements en IA. De tels systèmes nécessitent en particulier une représentation adéquate des connaissances mises en jeu ainsi que des mécanismes efficaces d’exploitation de ces connaissances ou de raisonnement.
Cet article présente un panorama des SBC et de leurs applications. Dans un premier temps sont envisagés les modes de représentation des connaissances utilisés dans les SBC : représentations logiques, réseaux sémantiques, règles de production, objets structurés, modèles, graphes causaux. Le paragraphe suivant est consacré à la démarche de résolution de problèmes complètement formalisés, tout d’abord dans une approche générale puis dans le cadre des problèmes avec contraintes. La fin de ce paragraphe traite du problème de la planification qui requiert des techniques particulières. Sont ensuite présentés les divers modes de raisonnement qui constituent les principes de base du fonctionnement des SBC. La coopération ou la concurrence entre agents dans les systèmes multiagents, qui constituent un univers de recherche et de développement important, sont ensuite développés. Un domaine très actuel est celui de la capitalisation des connaissances et de la mémoire d’entreprise, à la suite duquel est également traité le cas de la fouille de données. Nous envisageons ensuite les méthodes et outils pour le développement de systèmes à bases de connaissances, avant de donner quelques indications sur les développements actuels et de donner quelques perspectives et conclusions.
L'expertise technique et scientifique de référence
VERSIONS
- Version courante de mai 2012 par Jean-Paul HATON, Marie-Christine HATON
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Connaissances8. Perspectives et conclusion
Cet article a fait le point sur les systèmes à bases de connaissances dont la mise en œuvre nécessite une réflexion sur les connaissances mises en jeu d’une part, et sur le raisonnement à leur appliquer d’autre part. Ce double travail s’effectue en premier lieu dans la phase dite d’acquisition des connaissances qui peut conduire à un véritable modèle d’expertise, à un niveau d’abstraction plus ou moins grand, indépendamment de toute idée d’implantation du système.
Des méthodes et des outils se développent pour faciliter cette phase capitale. L’apprentissage symbolique automatique, c’est-à-dire l’apprentissage de connaissances par la machine elle-même, constitue aussi à l’heure actuelle une voie de recherche active.
Parallèlement à cela se développent des environnements d’implantation de SBC. Dans les systèmes de première génération, comportant une majorité de connaissances heuristiques, le raisonnement est gouverné par le fonctionnement d’un moteur d’inférence : selon le mode de chaînage, avant ou arrière, le raisonnement est guidé par les données ou les buts poursuivis. La deuxième génération de SBC a vu l’introduction de connaissances profondes, en association avec les connaissances de surface, par exemple sous forme de modèles du procédé ou du domaine. L’émergence de la programmation par objets a bien sûr favorisé ce développement et l’on peut dire que, à l’heure actuelle, la majeure partie des SBC intègrent au minimum des connaissances sous forme de règles de production et sous forme d’objets structurés.
De grands modèles de raisonnement ont été identifiés (perception, prise de décision, planification, diagnostic, interprétation de données, compréhension du langage ou conception) et peuvent être modélisés par des structures d’inférence qui deviennent de véritables briques de base pour les SBC.
L’intelligence artificielle, en particulier grâce aux systèmes à bases de connaissances, a apporté une double contribution :
-
sur le plan théorique, une meilleure compréhension de l’intelligence et des mécanismes de résolution de problèmes ;
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sur le plan pratique, le développement d’applications en vraie grandeur dans de nombreux secteurs d’activité.
On peut penser que ces deux aspects continueront...
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Perspectives et conclusion
BIBLIOGRAPHIE
-
(1) - AYEL (M.), ROUSSET (M.C.) - La cohérence dans les bases de connaissances. - 1990 Cépadues Toulouse.
-
(2) - CHEN (C.H.) - Fuzzy Logic and Neural Network Handbook. - 1996 McGraw Hill.
-
(3) - DEAN (T.) et al - Artificial Intelligence, Theory and Practice. - 1995 Addison-Wesley.
-
(4) - DUCOURNAU (R.) et al. (rédacteurs) - Langages et modèles à objets. - 1998 INRIA, collection Didactique.
-
(5) - FERBER (J.) - Les systèmes multiagents : vers une intelligence collective. - 1995 InterÉditions.
-
(6) - FRON (A.) - Programmation avec contraintes. - 1994 Addison-Wesley Paris.
-
...
ANNEXES
Association française d’intelligence artificielle (AFIA)
http://cambronne.polytechnique.fr/afia
Fédération européenne des associations nationales d’intelligence artificielle (ECCAI)
American Association for artificial intelligence (AAAI)
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