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Chapitre 9 Systèmes experts. Sujet: Nos ordinateurs plus performants Georges se plaint ces jours-ci d'un mal a son coude. Il en parle a son meilleur copain:

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1 Chapitre 9 Systèmes experts

2 Sujet: Nos ordinateurs plus performants Georges se plaint ces jours-ci d'un mal a son coude. Il en parle a son meilleur copain: - " Aiee Aujourd'hui j'ai encore mal au coude. - Qu'est-ce que tu vas faire? - Je vais aller voir le medecin, je ne peux plus tenir. - T'es dingue! A l'aube du vingt et unieme siecle, aller chez le medecin n'est plus la solution la plus pratique et la plus efficace. Maintenant on dispose de supers ordinateurs qui savent diagnostiquer toutes les maladies efficacement et pour beaucoup moins cher que le medecin. - Ah bon? - Oui. Tu vas au supermarche du coin, il y en a un d'ordinateur, tu y vas avec un flacon d'urine, une piece de 1$ et le tour est joue. Rentrant chez lui, Georges repense a ce que lui a dit son copain. Apres tout, s'il veut tenter lexperience, il n'a que 1$ a perdre. Le lendemain, Georges se rend au super marche avec un flacon d'urine. Il trouve l'ordinateur en question, pose le flacon d'urine a l'endroit indique et met 1$ dans la fente. L'ordinateur commence a s'agiter, des lumieres multicolores se mettent a clignoter. Puis, finalement, une feuille de papier sort de la machine. Georges la lit: " PROBLEME : VOUS SOUFFREZ D'UNE TENDINITE AU COUDE. SOLUTION: TREMPEZ VOTRE COUDE TOUS LES SOIRS DANS DE L'EAU CHAUDE PENDANT DEUX SEMAINES - EVITER DE PORTER DES CHARGES LOURDES". Georges est effare! Rentrant chez lui il repense a l'experience qu'il vient de vivre et admet que la science progresse. Pourtant, comme tout etre humain, il doute. Il se dit que, quand meme, un ordinateur peut etre faillible, qu'il peut etre pris en defaut. L'experience se montrant amusante, il se decide de passer a l'acte des le lendemain... Le lendemain, il prend un flacon, et le remplit partiellement avec de l'eau du robinet. Il recueille un peu de la bave de son chien, y melange un peu d'urine de sa femme et de sa fille et pour couronner le tout, se tape une petite branlette par dessus le melange afin d'en assurer l'homogeneite... Georges se rend au super marche avec le flacon contenant la " mixture".. Dans l'ordinateur il pose le flacon d'urine a l'endroit indique et met 1$ dans la fente. L'ordinateur commence a s'agiter, des lumieres multicolores se mettent a clignoter. L'ordinateur s'agite des plus en plus, les lumieres clignotent de plus en plus. Georges se frotte les mains: la machine risque d'exploser. Puis, finalement, une feuille de papier sort de la machine. Georges la lit: " PROBLEME : VOTRE EAU EST CALCAIRE EST IMPURE SOLUTION : INSTALLER UN PURIFICATEUR D'EAU. PROBLEME : VOTRE CHIEN A DES VERS SOLUTION : METTEZ LE SOUS VERMIFUGE PENDANT UNE SEMAINE PROBLEME : VOTRE FILLE SE DROGUE A LA COCAINE SOLUTION : METTEZ LA EN CURE DE DESINTOXICATION PROBLEME : VOTRE FEMME EST ENCEINTE. CE SONT DEUX JUMELLES. ELLES NE SONT PAS DE VOUS. SOLUTION : CONTACTER DES MAINTENANT VOTRE AVOCAT. CONSEIL DU JOUR: ARRETER DE VOUS MASTURBER, CELA NE VA PAS ARRANGER VOTRE TENDINITE AU COUDE... "

3 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Systèmes experts n Plan Vue densemble Architecture Représentation des connaissances Moteur de déduction

4 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Découverte n Karkan & Tjoen, Systèmes experts: un nouvel outil pour laide à la décision, Masson, Acheté à Paris, avril 2003 Bonne vue densemble Couvre la plupart des principaux thèmes, mais un peu superficiellement n Giarratano & Riley, Expert Systems: Principles and Programming, 2 nd Ed. PWS Publishing, Excellente référence dans le domaine Porte essentiellement sur les S.E. et les coquilles 2 e partie: CLIPS, coquille de SE (issue de NASA) n Rich & Knight, Artificial Intelligence, 2 nd Ed., McGraw Hill, Couvre IA symbolique surtout Approche connexioniste - perceptron multi, Hopfield Couvre beaucoup + large que ref. ci-haut (Giarratano) Encyclopédique Livre de cours

5 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Vue densemble n Un système expert est un logiciel qui tente de simuler le raisonnement humain tenu par un expert dans un domaine particulier. Les mécanismes utilisés sont généralement restreints en regard du potentiel quoffre à cet égard notre cerveau.

6 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Programmation de lexpertise : Insuffisamment structurée pour être transcrite sous forme dalgorithmes Sujette à de nombreuses révisions Incomplète parce quen continuelle évolution n Sinon : Problème mieux résolu par algos classiques Problème hors de portée (expertise difficilement formalisable)

7 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Domaines dutilisation des SEs Configuration Diagnostic Enseignement Interprétation Surveillance Planification Prédiction Diagnostic médical Commande de processus

8 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Quelques SEs célèbres DENDRAL (le premier, 1965)chimie interprétation de la structure moléculaire CADHELPélectronique instructions pour la CAO MYCIN (beaucoup dinfluence)médecine diagnostic pour infections bactériennes PROSPECTORgéologie interprétation données géol. Minerais XCON (beaucoup de succès)informatique configuration mini ordi. VAX de DEC MACSYMAmathématique résolution symbolique de problèmes de math

9 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Historique

10 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Historique (suite)

11 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Composantes de base dun SE Connaissances –Base de connaissances –Base de faits (mémoire de travail) Mécanisme de raisonnement n Expertise = Savoir - Faire Connaissances correspondent à ce que nous savons du domaine considéré Mécanismes de raisonnement correspondent à ce que nous faisons pour obtenir une solution

12 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Architecture Connais- Faits sances (mémoire de travail) Connais- Faits sances Module dinférence dexplica- tion Interface Moteur de déduction Base de connaissances ExpertUtilisateur acquisition consultation

13 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Systèmes de production Architecture de SE la plus répandue Connaissances : règles de production Mécanisme dinférence

14 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Moteurs dinférence –Cycle de base o Sélection des règles o Filtrage o Résolution des conflits o Exécution –Stratégies de recherche o Largeur dabord o Profondeur dabord å Stratégie irrévocable å Stratégie par tentatives o Profondeur limité o Recherche heuristique –Mode dinvocation des règles o Chaînage avant o Chaînage arrière

15 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Représentation des connaissances n Règles de production Si (proposition logique) Alors (actions) prémisse conclusions

16 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours #

17 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours #

18 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Caractéristiques des règles de production : Les règles sont indépendantes Les règles sont déclaratives Facilité dexpression Développement aisé et formation peu exigeante des programmeurs Large diffusion des logiciels Clarté de la connaissance (transparence des règles) Mise-à-jour aisée Vérification et validation possible de la connaissance

19 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Moteur de déduction n Mécanisme dinférence Une règle se matérialise sous la forme dune proposition logique conditionnelle Règle Si A Alors BA B Table de vérité: AB A B

20 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Mécanismes dinférence Modus Ponens (raisonnement direct) ((A B) ET A) B règle fait Permet de déduire que B est VRAI si la règle de production est vraie ET le fait A est VRAI Forme la base des systèmes à base de règles Sima batterie est à plat Alorsma voiture ne partira pas

21 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Modus Tollens (raisonnement indirect) ((A B) ET B) A règle action Permet de déduire que NON A est VRAI si la règle de production est vraie ET laction NON B est VRAI Rarement utilisé même si fait appel au sens commun Sijai la tourista Alorsje suis allé en Amérique du Sud

22 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Moteur dinférence n Cycles de base 1-Phase de restriction Choix du sous-ensemble de connaissances 2-Phase de filtrage Choix des règles applicables

23 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Phase de sélection –Stratégies de recherche o Largeur dabord o Profondeur dabord å Stratégie irrévocable å Stratégie par tentatives o Profondeur limité o Recherche heuristique –Résout conflits lorsque plusieurs règles sappliquent o Sélection simple (1ère de la liste, la + utilisée, etc.) o Sélection selon contexte (chaînage avant, arrière, la plus prometteuse, la plus fiable, etc.)

24 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Phase dexécution –Appliquer la règle sélectionnée o Modification de lensemble de faits (générer des états intermédiaires) o Questionner lusager o Exécuter les actions externe

25 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Stratégies de recherche 1. La recherche en largeur dabord 2. La recherche en profondeur dabord 3. La recherche en profondeur limitée 4. La recherche heuristique

26 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Largeur dabord On parcourt à lhorizontal un niveau de larbre de décision avant daller au suivant On commence par explorer toutes les possibilités présentes avant dentrer dans les détails

27 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Avantages : –Atteint toujours son but –Si une solution existe, cest le chemin le + court en terme de noeuds Inconvénient : –Pas très efficace

28 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # b b b Largeur dabord

29 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Profondeur dabord On senfonce dans larbre de décision en passant détat en état jusquà ce que le chemin se termine On cherche à explorer au maximum une possibilité en appliquant les règles de façon à obtenir le plus de détails

30 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Profondeur dabord (suite) Chaînage arrière : ajout du retour-arrière Chaînage avant : imposition dune limite de recherche (éviter voie sans issue)

31 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # b b b Profondeur dabord

32 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Profondeur limitée La recherche en profondeur limitée combine les deux approches précédentes : profondeur dabord et largeur dabord. Larbre des états est découpé en k niveaux. Une recherche en profondeur est effectuée dans chaque tranche avant de passer à la tranche inférieure.

33 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # b b b Profondeur limitée

34 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Recherche heuristique Des connaissances spécifiques sur le problème à traiter sont exploitées pour trouver une solution La connaissance du problème à traiter prend la forme dune fonction dévaluation qui mesure la « promesse » de se trouver sur un chemin intéressant Une heuristique garantit une bonne solution mais pas nécessairement la solution optimale

35 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Exemple: jeu du taquin Heuristique: minimiser F(E) = L + MP avec E= état courant L= longueur du chemin de létat initial à E MP= le nombre de carrés mal placés par rapport à la configuration finale État initialÉtat final G* déplacé à gauche D* déplacé à droite H* déplacé vers le haut B* déplacé vers le bas

36 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Largeur dabord

37 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Profondeur dabord

38 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Profondeur limitée

39 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Heuristique

40 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Invocation des règles : chaînage avant Part des faits pour arriver au but Ne sélectionne que les règles dont la partie prémisse est vérifiée par les faits présents Ajoute les nouveaux faits à lensemble des faits Sarrête : –Avec succès dès que le but est atteint –Avec échec quand il ny a plus de règles applicables

41 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Chaînage avant (suite) Avantage : répond plus rapidement à tout nouvelle information Inconvénients : –Déclenche toutes les règles, même celles sans intérêt –Pas intéractif –Lensemble des faits doit contenir suffisamment de faits –Risque dexplosion combinatoire

42 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Chaînage avant (suite et fin) Approprié : –Réponse rapide –Nombre de buts possibles est très élevé –On ne connaît pas a priori le but à atteindre –On cherche à obtenir le maximum de faits correspondant à une situation donnée

43 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Invocation des règles : chaînage arrière Part du but ou dune hypothèse de but et essaie de remonter aux faits pour le démontrer Ne sélectionne que les règles dont la partie conclusion contient le but à vérifier Détermine autant de sous-buts à démontrer quil y a de conditions inconnues dans la partie prémisse de la règle Sarrête : –Avec succès lorsque tous les sous-buts sont vérifiés –Avec échec lorsquil ne peut plus sélectionner de règles

44 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Chaînage arrière (suite) Avantages : –Pose uniquement des questions quand cela est nécessaire et après avoir exploré toutes les possibilités –Le processus est intéractif –Larbre de recherche est souvent plus petit quen chaînage avant Inconvénient : bouclage –Pour démontrer A, il faut démontrer B –Pour démontrer B, il faut démontrer A...

45 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Chaînage arrière (suite et fin) Approprié : –Aux problèmes présentant un nombre relativement restreint de solutions puisque lon napplique que les règles qui sont directement reliées aux buts à vérifier

46 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # Illustration: labyrinthe

47 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Base de connaissance: règles de déplacement R1:Si dans un couloir Alors continuer dans la même direction R2:Si à une intersection Alors tourner à droite R3:Si à une intersection Alors tourner à gauche R4:Si à un coin Alors tourner le coin

48 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Recherche en profondeur dabord Toujours tourner à gauche aux intersections (choix irrévocable)

49 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Recherche en profondeur dabord Tourner à gauche aux intersections sauf si échec (choix par tentatives)

50 GPA-779 Application des réseaux de neurones et des systèmes experts Cours # n Recherche en largeur dabord


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