Article

1 - QU’EST-CE QUE LE DIAGNOSTIC ?

  • 1.1 - Terminologie
  • 1.2 - Supervision

2 - DIAGNOSTIC EN IA

3 - DISCUSSION

Article de référence | Réf : S7217 v2

Intelligence artificielle et diagnostic

Auteur(s) : Sylvain PIECHOWIAK

Date de publication : 10 mars 2020

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RÉSUMÉ

Le diagnostic est un problème important sur lequel se sont penchés depuis longtemps de nombreux chercheurs se réclamant de l’intelligence artificielle. Diverses approches ont été imaginées : les unes se basent sur une formalisation logique du raisonnement. Les autres privilégient l’exploitation de l’expérience de terrain des ingénieurs en maintenance.

Avec l’apparition d’une puissance de calcul et de stockage des nouveaux ordinateurs, l’intelligence artificielle connaît actuellement un regain d’intérêt, notamment dans le domaine des techniques d’apprentissage automatique. Ces techniques peuvent également être exploitées pour réaliser des outils performants de diagnostic.

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ABSTRACT

Artificial intelligence and diagnosis

Diagnosis is an important issue that has been addressed for a long time by many researchers claiming to be using artificial intelligence. Various approaches have been elaborated: some are based on a logical formalization of the reasoning process. The others focus on exploiting the field experience of maintenance engineers.

New computers are now equipped with power processors and with very large memory: this leads to a renewed interest for artificial intelligence, particularly in the field of automatic machine learning techniques. These techniques can also be used to create high-performance diagnostic tools.

Auteur(s)

  • Sylvain PIECHOWIAK : Professeur des universités - LAMIH UMR CNRS 8502, Université polytechnique Hauts-de-France, 59300 Valenciennes, France

INTRODUCTION

Le monde dans lequel nous vivons voit naître des systèmes dont la complexité s’accroît constamment. Avec le développement des nouvelles technologies et de leur utilisation dans les nouveaux produits, les fonctions de conception et de maintenance engendrent des tâches qui requièrent des niveaux de qualification de plus en plus élevés. Cette constatation ne se limite pas au seul domaine technique, mais concerne également d’autres domaines tels que la médecine.

À l’origine, le diagnostic était une notion purement médicale qui désignait l’activité consistant à identifier une maladie par ses symptômes. Bien évidemment, cette activité entre dans un processus plus global dont l’objectif ne s’arrête pas à l’identification des maladies, mais comprend surtout la définition des soins à apporter pour guérir le patient ou pour le soulager. En effet, on ne va pas voir son médecin pour connaître le nom de sa maladie, mais pour être soigné !

Cette vision médicale a ensuite été reprise dans le monde technique et industriel. Cette fois, il ne s’agit plus de rechercher les causes d’une maladie chez un patient, mais les causes d’une défaillance ou d’une panne d’un dispositif physique. D’un point de vue conceptuel, il n’y a pas de différence fondamentale entre le diagnostic médical et le diagnostic technique. Tous les deux consistent à rechercher les causes d’un dysfonctionnement d’un système physique ou vivant en vue de le réparer ou de le soigner.

Dans le domaine technique, la fonction « maintenance » regroupe deux grandes classes d’activités : les activités relatives à la gestion et à l’organisation de la maintenance et les activités relatives à ses aspects techniques. Cette dernière classe est souvent englobée dans la supervision, notamment quand il s’agit de traiter des systèmes complexes tels que des centrales nucléaires ou des dispositifs électroniques de gestion du trafic ferroviaire, par exemple. Elle se décline en trois tâches importantes : la prévention, le diagnostic et le dépannage.

Cet article a pour objectif de présenter le diagnostic sous l’angle de l’intelligence artificielle (IA), domaine à la frontière de disciplines scientifiques variées telles que l’informatique, l’automatique, la psychologie, etc. Il s’articule en trois sections. La première constitue un rappel de diverses définitions. La seconde présente les principales méthodes de diagnostic issues de l’intelligence artificielle ; elle se focalise sur les approches les plus représentatives. Enfin, une synthèse de ces approches est faite dans la troisième section afin de dégager les propriétés de ces approches.

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KEYWORDS

artificial intelligence   |   diagnosis   |   automatic reasoning   |   knowledge-based systems

VERSIONS

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DOI (Digital Object Identifier)

https://doi.org/10.51257/a-v2-s7217


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BIBLIOGRAPHIE

  • (1) - DUBUISSON (B.) -   Diagnostic, intelligence artificielle et reconnaissance de formes.  -  Hermès (2001).

  • (2) - BECKER (A.), NAÏM (P.) -   Les réseaux bayésiens – Modèles graphiques de connaissance.  -  Eyrolles (1999).

  • (3) - PEARL (J.) -   Probabilistic reasoning in intelligent systems.  -  Morgan-Kaufman (1988).

  • (4) - DOYLE (J.) -   A truth maintenance system.  -  Artificial intelligence, n° 12, p. 231-272 (1979).

  • (5) - DE KLEER (J.) -   An assumption-based TMS.  -  Artificial intelligence, n° 28, p. 127-162 (1986).

  • (6) - TRAVÉ-MASSUYÈS (L.), DAGUE (P.), GUERRIN (F.) -   Le raisonnement qualitatif pour les sciences de l’ingénieur.  -  Diagnostic...

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