Systèmes à bases de connaissances

L'intelligence artificielle (IA), par sa capacité à s'attaquer à des classes de problèmes différents de ceux traités par l'informatique classique, a vu son importance économique s'accroître considérablement. Ces problèmes relèvent d'activités humaines communément liées à l'intelligence (perception, prise de décision, planification, diagnostic, interprétation de données, compréhension du langage, conception) et présentent la particularité commune de mettre en jeu une exploitation raisonnée d'une grande quantité de connaissances, pour l'essentiel spécifiques du domaine étudié et acquises auprès d'experts.

Parallèlement, l'IA est entrée dans la culture populaire, à travers notamment de nombreux ouvrages et films de fiction et des jeux se situant souvent dans des mondes virtuels. De même, quelques succès récents, notamment la victoire du programme de jeu d'échecs Deep Blue contre le champion du monde G. Kasparov et la mission du robot martien Mars Rover , ont médiatisé certains aspects de l'IA.

Dès l'apparition de l'ordinateur, Alan Turing et d'autres chercheurs émirent l'hypothèse qu'il était possible d'automatiser des raisonnements à l'aide d'algorithmes généraux fondés sur un ensemble de règles logiques appliquées à des structures symboliques, à la suite des travaux sur la logique mathématique. Les systèmes formels ont montré leurs limites intrinsèques (en particulier avec les travaux de Gödel et de Church) pour la modélisation du raisonnement. La nécessité de restreindre un raisonnement à un champ d'application bien délimité et d'appuyer ce raisonnement sur des connaissances de nature diverse est ainsi apparue très tôt en IA. Cette approche symbolique de l'IA a donné lieu aux systèmes à bases de connaissances.

Une autre approche, que l'on peut qualifier de connexionniste , est apparue de façon concomitante dès le début de l'IA au cours des années 1950. Elle revient à s'inspirer du fonctionnement du cortex cérébral . L'entité de base est un modèle du neurone, un système étant formé par l'interconnexion d'un grand nombre de tels « neurones » (le modèle le plus couramment utilisé est le neurone formel proposé par McCulloch et Pitts en 1943). Il s'agit d'une modélisation très rudimentaire du fonctionnement du neurone, dans laquelle l'accumulation des activités synaptiques du neurone est assurée par une simple sommation pondérée. L'interconnexion d'un ensemble de telles unités fournit un système connexionniste neuromimétique, appelé aussi réseau neuronal, qui présente des propriétés intéressantes....