Système expert en intelligence artificielle : tout ce que vous devez savoir

Le système expert en intelligence artificielle est l'un des domaines de recherche les plus importants dans le monde de la technologie aujourd'hui. Avant d'approfondir le sujet, commençons par comprendre ce qu'est l'intelligence artificielle.

L'intelligence artificielle ou IA est une branche de l'informatique qui consiste à faire en sorte que les machines effectuent les tâches qui nécessitent généralement l'intelligence humaine . Ce domaine de recherche interdisciplinaire est né dans un atelier du Dartmouth College en 1956. Et au fil des ans, l'IA a gagné en importance dans pratiquement tous les secteurs de l'industrie technologique. Cela crée des répercussions et apporte un changement de paradigme dans les lieux de travail du monde entier. Le salaire de l'intelligence artificielle est l'un des plus élevés de l'industrie. En savoir plus sur les applications de l'intelligence artificielle.

Si nous regardons autour de nous, nous pouvons repérer diverses applications de l'IA dans notre vie quotidienne. Les chatbots comme Cortana de Microsoft, Siri d'Apple et Alexa d'Amazon sont quelques-uns des exemples les plus courants. Les applications de covoiturage comme Uber utilisent l'IA pour estimer votre heure d'arrivée à votre destination, et les sites Web de commerce électronique l'utilisent pour recommander des produits en fonction de votre historique de navigation.

Les chatbots basés sur l'IA s'avèrent extrêmement utiles pour les entreprises du secteur des services car ils s'occupent des tâches de routine telles que répondre aux questions, stimuler les conversations, planifier des rendez-vous, prendre des commandes, facturer, etc. Même les banques et les institutions financières ont adopté des systèmes basés sur l'IA pour mieux servir leurs clients.

Lire : Comment créer un chatbot en Python ?

L'EVA (Electronic Virtual Assistant) de la banque HDFC peut répondre aux questions en moins de 0,4 seconde après avoir passé au crible des milliers de sources de connaissances ! En savoir plus sur les avantages significatifs de l'intelligence artificielle.

Comment fonctionne l'IA ?

L'IA combine de grandes quantités de données et les traite à l'aide d'algorithmes itératifs et intelligents. Ensuite, le programme apprend automatiquement à partir des caractéristiques des données, des modèles et des informations stockées, tout comme les humains apprennent de leurs expériences.

Prenons l'exemple de SIRI, qui est une application intelligente d'assistant personnel basée sur la voix. Il peut identifier la voix et les instructions d'un utilisateur grâce au traitement naturel de la parole. L'application de l'IA entre en jeu lorsque le logiciel peut apprendre et rappeler les préférences de l'utilisateur au fil du temps.

Ainsi, les systèmes alimentés par l'IA façonnent lentement la société dans laquelle nous vivons et la façon dont nous interagissons. Passons maintenant à un système expert en intelligence artificielle .

Lire : Si vous êtes débutant et que vous recherchez des sujets et des idées de projets d'IA.

Définir les systèmes experts en intelligence artificielle

Depuis l'époque du mathématicien Alan Turing, la question fondamentale est « Les machines peuvent-elles penser comme les humains ? Équiper des machines pour imiter certaines tâches humaines et capacités de prise de décision est également l'objectif principal de l'IA.

Un système expert est une application informatique capable de penser comme un expert et de résoudre des problèmes complexes liés à un domaine spécifique. Tout comme les professionnels qualifiés utilisent leurs connaissances et leur expérience pour donner des conseils, un système expert est un système informatique qui utilise à la fois des faits et des heuristiques pour fournir des solutions.

Les systèmes experts d'IA sont très fiables car ils sont basés sur le raisonnement, compréhensibles, réactifs et performants. Ainsi, ils présentent un comportement intelligent et une expertise dans un domaine distinct. Le département d'informatique de l'Université de Stanford, aux États-Unis, a introduit ce domaine de recherche de l'IA.

Système Expert en Intelligence Artificielle : Applications

Le système Pathfinder construit par des chercheurs de Stanford en 1980 est le premier système expert approuvé par l'American Medical Association. Il peut diagnostiquer plus de 100 symptômes et plus de 60 maladies, y compris les maladies des ganglions lymphatiques.

Parmi les exemples plus récents de systèmes experts utilisés dans le domaine médical, citons MYCIN, DENDRAL, DXplain, CaDet, etc. Les systèmes experts ROSS sont couramment utilisés en entreprise. Il s'agit d'un système d'auto-apprentissage qui imite le cerveau humain à l'aide de techniques telles que l'exploration de données, l'apprentissage en profondeur, la reconnaissance de formes et le traitement du langage naturel.

Principalement, tout système expert en intelligence artificielle exerce les activités suivantes :

• Interprétation : appliquer une intelligence de haut niveau pour tirer des conclusions basées sur des données
• Prédiction : tracer les résultats probables et faire des projections
• Conception : déterminer les meilleures configurations, arrangements et combinaisons en fonction de critères définis
• Planification : Contribuer à l'atteinte des objectifs organisationnels en proposant une série d'actions
• Surveillance : observer les résultats réels et les comparer avec le comportement standard ou attendu
• Réparation : débogage, suggestion et mise en œuvre d'étapes correctives
• Contrôler : entreprendre la gouvernance globale d'un système
• Diagnostic : recherche des causes de dysfonctionnement et détection des maladies
• Enseignement : Aider à l'enseignement et aider les élèves dans leurs apprentissages

Système expert d'IA : Composants

Dans cette section, nous allons comprendre comment fonctionne un système expert en intelligence artificielle . En règle générale, un système basé sur des règles comporte des composants tels que la base de connaissances, la mémoire de travail, le moteur d'inférence, le système d'explication, l'interface utilisateur et l'éditeur de connaissances.

La connaissance est la base d'un système expert. Tout comme les êtres humains acquièrent un savoir-faire à partir de l'observation, des livres et de l'éducation et développent leurs compétences par la pratique et l'expérience, l'IA permet aux machines de rassembler des connaissances et d'imiter l'intelligence humaine. Un système expert collecte des données, des informations et des expériences pour créer une base de connaissances.

Cela implique l'extraction de données provenant de diverses sources. Les connaissances sont alors organisées et formalisées sous la forme de règles « If-Then-Else ». Au lieu d'utiliser simplement un code procédural conventionnel, il s'agit de sélectionner les structures les plus appropriées pour représenter les connaissances. Après cela, les connaissances sont testées pour s'assurer qu'elles sont complètes et exactes. Ainsi, la conception d'un système expert implique trois étapes critiques d'acquisition, de représentation et de validation des connaissances.

Ensuite, le moteur d'inférence récupère et manipule les connaissances de cette base pour arriver à une solution particulière. Il applique à plusieurs reprises des règles aux faits dérivés d'applications de règles antérieures, ajoute de nouvelles connaissances à la base de données chaque fois que nécessaire et résout également les conflits entre plusieurs règles. Pour ce faire, il utilise les stratégies de chaînage avant et arrière.

Le chaînage vers l'avant signifie passer en revue les faits et les trier pour déterminer ce qui peut arriver ensuite. Dans ce cas, le système expert suit une chaîne de conditions pour dériver une solution. Une telle stratégie de moteur d'inférence est utile pour prédire les prix du marché des actions et les taux immobiliers. En ce qui concerne le chaînage arrière, le moteur d'inférence tente de répondre pourquoi quelque chose a pu se produire dans un domaine particulier. Par exemple, cette méthode peut être utile dans les diagnostics médicaux.

Par conséquent, l'architecture typique d'un système expert en IA comprend une base de connaissances et un moteur d'inférence. Une interface utilisateur permet à un non-expert d'interagir avec le système.

Comme toute branche technologique, un système expert en intelligence artificielle a des avantages et des inconvénients. Certains d'entre eux sont discutés ci-dessous.

Avantages des systèmes experts en IA

1. Un système expert en IA est capable de stocker et de maintenir une vaste base de connaissances. Ainsi, détenir une grande quantité d'informations est l'un des avantages des systèmes experts d'IA.
2. Les systèmes experts centralisent la prise de décision et évitent les retards en éliminant les procédures longues et chronophages.
3. Étant donné que le système expert peut résoudre à lui seul des problèmes complexes dans un domaine particulier, il n'est pas nécessaire de fournir une formation spécialisée aux employés. Cela se traduit par une économie de coûts pour l'entreprise.
4. Les systèmes experts d'IA aident également les entreprises à réaliser des gains d'efficacité. Ils réduisent le temps et les coûts et apportent plus de précision en minimisant les erreurs.
5. Un système expert d'IA prend en charge les tâches répétitives, donnant plus de temps au personnel pour les décisions et les fonctions essentielles. Il facilite également la prise de décision de routine en supprimant les émotions de l'équation.
6. Prendre des décisions à l'aide de systèmes experts peut constituer un avantage concurrentiel. La prise de décision rapide et la résolution de problèmes sont particulièrement bénéfiques pour fonctionner dans une industrie en évolution rapide.
7. Un système expert en IA peut combiner des expertises dans plusieurs domaines. Il est difficile de trouver le bon « humain » avec une telle base de connaissances et une telle intelligence.

Inconvénients des systèmes experts

1. Les machines, telles que nous les connaissons aujourd'hui, ne peuvent pas fournir de réponses créatives. Les humains obtiennent un ingrédient unique sur la table sous la forme de créativité et d'innovation, ce qui manque aux systèmes experts d'IA.
2. Contrairement à un instructeur humain, les systèmes experts peuvent ne pas être en mesure d'expliquer la logique après avoir conclu une solution à un problème spécifique.
3. Un ES peut ne pas reconnaître les situations où il n'y a pas de réponse. Il manque aussi de bon sens.
4. L'IA est extrêmement bénéfique pour automatiser les tâches de routine, mais pose une limite lorsqu'il s'agit de processus complexes.
5. Un ES peut ne pas être aussi robuste pour s'adapter à des environnements en évolution rapide que les humains.
6. Les systèmes experts ne sont pas exempts d'erreurs. Ils peuvent fournir des prédictions inexactes basées sur des données d'entrée erronées. La performance du système dépend fortement de l'acquisition de connaissances précises.
7. Les coûts de maintenance d'un système basé sur l'IA peuvent être élevés, en particulier pour les organisations qui débutent.

Pensées finales

L'IA est en constante évolution en tant que domaine de recherche. Par conséquent, il est devenu essentiel de continuer à se renseigner sur ses approches techniques et ses avancées. En comprenant le concept du système expert en intelligence artificielle , vous pouvez avoir une longueur d'avance !

Si vous êtes intéressé à apprendre l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique, consultez le diplôme PG d'IIIT-B et upGrad en apprentissage automatique et IA qui offre plus de 450 heures d'apprentissage rigoureux, des projets pratiques pratiques, une aide au placement dans les meilleures entreprises, un étudiant dévoué mentor de réussite, plus de 25 études de cas et bien plus encore.