Développement d’un système-Expert. Les bonnes raisons Conserver l’expertise dans l’entreprise roulement vulnérabilité rareté Formation de personnel qualifié.

Présentation au sujet: "Développement d’un système-Expert. Les bonnes raisons Conserver l’expertise dans l’entreprise roulement vulnérabilité rareté Formation de personnel qualifié."— Transcription de la présentation:

1 Développement d’un système-Expert

2 Les bonnes raisons Conserver l’expertise dans l’entreprise roulement vulnérabilité rareté Formation de personnel qualifié Rendre l’expertise plus disponible Source complémentaire à la prise de décision

3 Les mauvaises raisons L’approche loto L’approche look L’approche mimétique L’approche fifo L’approche credo L’approche par défaut

4 Les conditions sine qua non Existence d’un problème et de sa solution Existence d’experts reconnus Experts motivés et reconnus

5 Questions préalables Quel est le problème à résoudre? Quelle est la fréquence du problème? Quel est le personnel concerné? Qui est l’expert? Pourquoi il n’y a pas de solutions classiques? Quels sont les enjeux pour l’entreprise? Quels sont les bénéfices attendus? Quelles sont les données à l’entrée? Quelles sont les sorties attendues? Quelles sont les performances attendues?

6 Critères de choix Raisonnement économique Critères par les correspondants Critères par le comité d’évaluation Critères applicables par les cogniticiens

7 Critères par les correspondants Experts reconnus, motivés et disponibles Pas de solution algorithmique connue, possible ou souhaitable Connaissances intuitives Connaissances ni consignées ni enseignées Information qualitatives + quantitatives Connaissances évoluant Expertise rare et vulnérable Expertise partagée Informations incomplètes et imprécises Conditions stressantes

8 Critères applicables par les experts Expert disponible Expert capable de transmettre ses connaissances Problème nécessite un système-expert Critère de réussite existent Pas trop d’interface

9 Critères de choix d’un outil Représentation des connaissances variable incertain plusieurs formalismes (règles, objets) métaconnaissances Structure de contrôle chaînage av ou arrière Mode ouvert et fermé Monotonie Cohérence Interface

10 Critères pour le choix d’un problème Complexité du problème Type de connaissances Type d’informations Utilisation de l’expertise

11 Critères d’intérêt pour l’entreprise Durée de vie du problème Pas d’approche concurrente dans l’entreprise Pas sur le chemin critique d’un autre projet Direction de l’expert informée et motivée Pas de réactions irrationnelles chez les utilisateurs Soutien actif d’un dirigeant Pas d’interfaces compliquées Critère de réussite sans équivoque

12 Questions à un système-expert S.E. s’améliorent-ils? S.E s’adaptent-ils au nouveau? S.E. sentent-ils? S.E. sont-ils intelligents? S.E. sont-ils contradictoires S.E sont-ils des arbres de décision? Des bases de données?

13 Limites des systèmes experts Expert unique ou plusieurs experts Absence des possibilités d’apprentissage Frontière du domaine de l’expertise Limitation des formalismes de représentation; sens commun; causalité Connaissances superficielles ou en profondeur Modes de raisonnement incertain; temporel Capacité d’explication et interface

14 Les 4 phases de l’étude d’impact L’éveil Formation d’un groupe de suivi Analyse de l’entreprise État de l’art Sensibilisation des correspondants L’analyse du potentiel des applications La sélection d’une application pilote La synthèse et la rédaction du schéma pilote

15 Les fonctions pour la mise en oeuvre Fonction utilisation Fonction stratégie Fonction expertise du domaine Fonction cognitive Fonction direction du projet Fonction outil Fonction expertise en Intelligence Artificielle

16 Interviewer l’expert Utiliser d’abord un cadre peu rigoureux Déterminer un glossaire Suggérer des modalités d’expression Questionner la démarche Enregistrer les entretiens Travailler sur des cas types

17 Étapes d’élaborations 1- Études préalables et spécifications Connaissances à représenter Objectifs et limites Informations à manipuler Méthodes et critères d’évaluation Calendrier et ressources nécessaires

18 Étapes d’élaborations (suite) 2 - Construction Analyse Conceptualisation Données Sorties Connaissances Stratégie de contrôle Élaboration

19 Étapes d’élaborations (suite) 3 - Validation Évaluation des performance Rédaction Présentation

20 Spécifications du système-expert Définitions de haut niveau Description des besoins des utilisateurs Objectifs et limites du projet Description de l’intégration du système-expert Fonctions attendues du système-expert Contraintes opérationnelles Aspects économiques Justifications d’une approche symbolique

21 Description détaillée Description fonctionnelle Fonctions implantées Interactions et hiérarchie des fonctions Produit et ses composantes Performance attendues Temps réponse Résultats fournis

22 Description détaillée (suite) Environnement opérationnel Interactions avec utilisateur, expert, cogniticien Maintenance et sécurité Intégration au système en place Ressources mise en oeuvre Langage Ordinateur hôte Stockages, terminaux, communication

23 Description détaillée (suite) Validation et tests du système-expert Documentation Spécifications Architecture Manuels Description détaillée Aide intégrée

24 Description détaillée (suite) Méthodologie de développement Interface Temps d’apprentissage Modalités d’expression du système (graphique,image) Modalités d’expression de l’utilisateur (clavier, écran, souris)

25 Description détaillée (suite) Faisabilité Principales difficultés Atouts techniques Avantages attendus Faiblesses de l’entreprise Gestion de projet Nature des livrables Calendrier détaillé Budget Organisation de l’équipe de développement