Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette1 L ’intelligence artificielle dans la gestion des affaires Intelligence artificielle, systèmes experts et.

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1 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette1 L ’intelligence artificielle dans la gestion des affaires Intelligence artificielle, systèmes experts et l’humain comme système de traitement de l ’information

2 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette2 Définition de l ’intelligence artificielle La capacité pour un système informatique d'atteindre un niveau de performance qui se compare à celui de l'intelligence humaine dans certaines circonstances d ’après Parker et Case Repose sur l ’informatique, la biologie, la psychologie, la linguistique, les mathématiques, l ’ingénierie Son but est de concevoir des ordinateurs qui peuvent penser, voir, entendre, parler et sentir Problèmes d ’ordre philosophique et moral

3 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette3 Attributs d ’un comportement intelligent Penser et raisonner. Utiliser le raisonnement pour résoudre des problèmes. Acquérir des connaissances et les mettre en application. Apprendre et comprendre à partir de l'expérience. Faire preuve de créativité et d'imagination. Faire face à des situations complexes et confuses. Réagir rapidement de façon appropriée à de nouvelles situations. Reconnaître le degré d'importance des divers aspects d'une situation. Traiter efficacement données ambiguës, incomplètes ou erronées.

4 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette4 Applications de l ’intelligence artificielle Science cognitiveScience cognitive: syst. Experts, syst. d ’apprentissage, logique floue Science informatiqueScience informatique: ordinateurs de la 5e génération, traitement en parallèle, réseaux neuronaux RobotiqueRobotique: vision, toucher, dextérité, locomotion, navigation Interface naturelleInterface naturelle: langage naturel, reconnaissance de la parole, interfaces multisensorielles

5 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette5 Le facteur humain en informatique de gestion Pourquoi étudier le facteur humain Le facteur humain trop souvent sous-estimé –Pourtant c'est la cause de nombreux échecs Facteur laissé de côté par plusieurs spécialistes en info. Informatique s'intéresse aux algorithmes, aux aspects "hard" Humain constitue un aspect plus "mou", moins prévisible Le système est utilisé par des personnes, les utilisateurs Le système devrait la plupart du temps être défini à l'aide des utilisateurs

6 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette6 L ’humain comme processeur d ’information Il sait chercher les données utiles filtrer les données disponibles établir une représentation de son environnement transmettre une réponse à l'environnement Il est soumis aux difficultés liées à la surcharge d'information aux erreurs de filtrage aux problèmes de distorsion Il dispose d'une capacité limitée ce qui engendre une rationalité limitée

7 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette7 Le système humain de traitement de l ’information Processus cognitifs –concepts, analogies métaphores –inférences –intuitif, instinctif et subjectif Modèle de Newell et Simon figure 11.3 –Système sensoriel et effecteurs physique –Mémoires à court terme et à long terme –Filtrage, modèles de sélection et limites cognitives –Style cognitif

8 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette8 Théorie de l ’information et problèmes de communication Niveau technique –Le message se rend-il? Réduction de l'incertitude Redondance Niveau sémantique –Le message est-il compris? Améliorer la transmission –Contrôle et distribution: retarder, filtrer, biaiser, transmettre l'interprétation Niveau pratique (efficacité) –Le message a-t-il un effet? Changement de comportemnt –Utilité, comme les 4 P du marketing Satisfaction –Erreurs et biais

9 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette9 Définitions et composantes du système expert Définition –Imite les mécanismes de raisonnement des humains et fournit des avis comme ceux qu'ils recevraient d'experts humains. Base de connaissances –Contient les faits et les règles nécessaires pour prendre des décisions. Le moteur d'inférence –L'ensemble des programmes qui pilotent le système expert. –Les programmes consultent la base de connaissance à la recherche de la réponse.

10 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette10 Composantes du système expert Système d'acquisition des connaissances –Le logiciel qui permet au cogniticien de construire la base de connaissance et de la parfaire. Interface –Une invite (prompt) qui attend que l'utilisateur fasse l'entrée de la donnée du problème. –Les interfaces en langage naturel deviennent plus fréquentes. Module d'explication –Le système fournit à l'utilisateur l'explication quant au raisonnement logique qu'il a pratiqué pour arriver à sa décision.

11 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette11 Exemples de systèmes experts Exemples –ITT => SEC –Texas instruments => soutien à clientèle pour IEF –Stone & Webster => conseiller en calendrier de production Autres –Inspection des pièces –Assemblage de composante (XCON de DEC) –Service après vente Speed Queen –Réparations de téléphones MAX de NYNEX

12 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette12 Le développement des systèmes experts Efficience et efficacité –Il faut rechercher l'efficience du programme informatique, ce qui est la responsabilité de l'informaticien. –Il faut rechercher l'efficacité de la décision par la modélisation des connaissances, ce qui est du ressort du cogniticien. –Le cogniticien ou ingénieur de la connaissance doit extraire auprès des experts du domaine: les règles, les procédures, les stratégies qu ’ils utilisent, les connaissances factuelles, les faits qu'ils ont en mémoire ou à leur disposition.

13 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette13 Le développement des systèmes experts L'approche utilisée pour le développement du système –Un prototype est construit et mis en utilisation, puis perfectionner par étapes successives –À la fin, on obtient un système utilisable Les approches pour le moteur d'inférence –Construire de toute pièce avec PROLOG, LISP ou Smalltalk –Construire à l'aide d'une coquille de système expert –Acheter un système expert dans le commerce, prêt à utiliser

14 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette14 Développement: système conventionnel vs système expert Conventionnel Analyse préalable Analyse préliminaire Analyse fonctionnelle Programmation Tests Implantation Expert Étude d ’opportunité Phase d’acquisition Identification des connaissances Conceptualisation des conn. Phase de réalisation Formalisation des connaissances Prototypage Validation Implantation

15 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette15 Le développement des systèmes experts Critères de sélection opportunité d ’un SE –Domaine –Domaine: restreint –Expertise –Expertise: problèmes nécessitant un expert –Complexité –Complexité: nécessite une inférence –Structure –Structure: doit s ’accomoder d ’une situation changeant et de données incertaines, manquantes ou conflictuelles –Disponibilité –Disponibilité: d ’un expert articulé et coopératif et d ’un appui de la direction et des utilisateurs potentiels

16 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette16 Avantages et limites des systèmes experts Avantages –Meilleur que les experts humains –Préservation de l ’expertise d ’une personne –Avantages des SI en général Limites –Problèmes: entretien, coût, spécialisation, capacité d ’apprendre –Gestionnaires ont été déçus par les résultats obtenus –Certaines tâches vont probablement toujours leur échapper (leur confier notre vie dans le pilotage)

17 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette17 Fonctionnement des SE: représentation des connaissances Les modes de représentation des connaissances –Les réseaux sémantiques, c ’est une représentation des concepts et de leur relations très proche de modélisation de données (page suivante) –Les cadres (ou formes objets, frames en anglais): voir figure 11.17 c ’est une organisation hiérarchique des connaissances (Personne, Analyste, Jean) –Les objets: les méthodes s ’ajoutent par exemple aux cadres

18 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette18 Réseau sémantique Mammifère Homme Tintin Chien Milou Est un Homme Tintin Est un Est le maître de Appartient à Obéit à

19 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette19 Fonctionnement des SE: le moteur d ’inférence Chaînage avant: –basé sur les faits, s'applique quand on a une grande quantité de faits initiaux connus –progresse en vérifiant si la condition d'une règle de la base de connaissances est vraie compte tenu des faits connus dans la base de connaissances "Le prix est faible" Chaînage arrière: –basé sur les buts, s'applique quand on connaît les conclusions que l'on cherche à établir –progresse en cherchant les règles qui indiquent les conditions à rencontrer pour vérifier l'atteinte du but "Faut-il vendre?"

20 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette20 Autres applications de l ’intelligence artificielle Réseaux neuronaux –exemple des prêts à la consommation, Infoseek Logique floue –camescope, appareils photo, transmissions automatiques etc. Réalité virtuelle –simulations pour la NASA et les Forces Armées US –CAE simulateurs de vol

21 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette21 Autres applications de l’intelligence artificielle: agents intelligents Remplaçant logiciel qui utilise sa connaissance de la personne ou du processus pour prendre des décisions et agir à leur place –Exemples: Wizards logiciels Microsoft, AskJeeves! Types: –Interface Tuteurs: observe l ’utilisateur, corrige, donne des indices Présentation: formats différents fonction de l ’utilisateur Navigation réseau: trouver les chemins et manières pour trouver l ’info appréciée par l ’utilisateur Jeu de rôle: joue à qu’est-ce qui se passe si et autres rôles pour aider à comprendre information et prendre meilleures décisions –Gestion d ’information Recherche: aide à trouver fichiers, info, nouvelles sources Courtier: service commercial pour trouver et développer sources Filtre: recevoir, trouver, filtrer, jeter, transférer et aviser les usagers des produits reçus ou désirés: courriels, courrier vocal, etc.

22 Mai 2000Intelligence artificielle Jean Rouette22 Autres applications de l’intelligence artificielle: algorithmes génétiques Basé sur le Darwinisme, le hasard, et d’autres fonctions mathématiques pour simuler un processus évolutif qui génère des solutions qui s’améliorent successivement. Utile où il faut optimiser avec des milliers de solutions possibles Utilise –règles mathématiques: algorithmes –peut engendrer des combinaisons au hasard: mutations –combine différentes parties de processus efficaces (crossover) –sélectionne les bons (efficaces)et rejette les mauvais processus (sélection)