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IA Symbolique : Les Systèmes Experts

Avant l'avènement du Deep Learning, l'IA régnait grâce aux Systèmes Experts. C'est une forme d'IA "déterministe" : elle ne devine pas, elle applique une logique implacable.

Le Principe : Moteur d'Inférence

Un Système Expert est composé de deux parties distinctes : 1. La Base de Connaissances : L'ensemble des faits et des règles (le savoir de l'expert humain). 2. Le Moteur d'Inférence : Le logiciel qui raisonne en appliquant ces règles aux faits.

Avantage majeur : Contrairement aux réseaux de neurones ("boîtes noires"), un système expert peut expliquer son raisonnement. "J'ai conclu X car la règle Y s'applique aux faits A et B".

Exemple Concret : La Classification des Formes

Imaginons un système expert chargé de reconnaître des formes géométriques. Nous lui donnons des règles strictes.

1. La Base de Règles (Le Savoir)

  • Règle 1 : SI (côtés = 3) ALORS [C'est un Triangle]
  • Règle 2 : SI (Triangle) ET (angle_droit = 1) ALORS [Triangle Rectangle]
  • Règle 3 : SI (Triangle) ET (côtés_égaux = 2) ALORS [Triangle Isocèle]
  • Règle 4 : SI (côtés = 4) ET (côtés_parallèles = 2) ALORS [Trapèze]
  • Règle 5 : SI (côtés = 4) ET (côtés_parallèles = 4) ET (angles_droits = 4) ALORS [Rectangle]
  • Règle 6 : SI (Rectangle) ET (côtés_égaux = 4) ALORS [Carré]

2. L'Inférence (Le Raisonnement)

On présente un objet (Faits) au système : * Fait A : Il a 4 côtés. * Fait B : Il a 4 angles droits. * Fait C : Ses 4 côtés sont égaux.

Le moteur raisonne (Chaînage Avant) : 1. Il voit "4 côtés" + "4 angles droits". 2. Il active la Règle 5 (Rectangle) car il sait implicitement qu'un rectangle a des côtés parallèles (règles géométriques de base). -> Nouvel état : C'est un Rectangle. 3. Il voit "Rectangle" + "4 côtés égaux". 4. Il active la Règle 6 -> Conclusion : C'est un Carré.

Pourquoi est-ce tombé en désuétude ? (Et pourquoi ça revient ?)

Les Limites

  • Explosion combinatoire : Pour des problèmes complexes, le nombre de règles devient ingérable.
  • Manque de souplesse : Si une forme a 3.9 côtés (dessin mal fait), le système plante. Il ne gère pas l'incertitude (sauf avec la Logique Floue).
  • Maintenance : Ajouter une règle peut en contredire une autre.

Le Retour (Hybridation)

Aujourd'hui, on redécouvre l'utilité de cette approche pour la vérification. * Un LLM (ChatGPT) peut écrire du code (Approche probabiliste/créative). * Un Système Expert (Linter/Compilateur) vérifie si le code respecte les règles de syntaxe (Approche logique/stricte). * C'est l'avenir de l'IA fiable : Neuro-Symbolique (Le cerveau pour l'intuition, la logique pour la rigueur).