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UE 102e. M1.IST-IE cours n°1. Systèmes à base de règles. Par : Sahbi SIDHOM MCF. Université Nancy 2 Équipe de recherche SITE – LORIA sahbi.sidhom@loria.fr. I. Systèmes à base de règles (SBR). Généralités. Principe. Le principe d’un SBR est d’exploiter au mieux :
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UE 102e. M1.IST-IE cours n°1 Systèmes à base de règles Par : Sahbi SIDHOM MCF. Université Nancy 2 Équipe de recherche SITE – LORIA sahbi.sidhom@loria.fr UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
I. Systèmes à base de règles (SBR) Généralités UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
Principe • Le principe d’un SBR est d’exploiter au mieux : • une masse de connaissances acquises auprès d’experts humains, • pour traiter avec compétence des problèmes dans des domaines très limités UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
Fonctionnement • Dans un SBR, il existe une considération nette (ou séparation) entre : • Les connaissances • Les programmes qui utilisent ces connaissances UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
Composants d’un SBR • Un SBR comporte toujours : • Un langage d’expression des connaissances • Des structures d’accueil pour la connaissance spécifique d’un domaine d’application • Un moteur d’inférence (ou des structures de contrôle) chargé de raisonner (ou résoudre) sur un problème UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
Langage d’expression des connaissances Du point de vue de l’usager humain, les langages naturels seraient la forme la plus confortable pour communiquer ou dialoguer. On distingue : • Dialogue Homme à Homme : communication • Dialogue Homme à Machine (cas qui nous concerne ) : • Instruire le système (usager expert) • Consulter le système (usager ordinaire) UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
Structures d’accueil pour les connaissances : Les éléments de connaissance sont organisés en une base de connaissances (BC). On trouve : • Des faits sur un problème précis à résoudre • Des méthodes d’inférences (ou règles d’inférence) • Des connaissances sur le domaine envisagé UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
Connaissance assertionnelles (CA): se sont des connaissances qui décrivent des situations considérées comme établies ou à établire Connaissances opératoires (CO) : se sont des connaissances qui représentent le savoir-faire sur le domaine. On parle souvent de granules de connaissance opératoire. Une unité de savoir-faire est désignée par une règle. Dans la BC, on distingue : UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
B C M I C O C A • Moteur d’inférence (MI) : c’est un programme (dans certains dispositifs, c’est un circuit intégré) qui met en œuvre des mécanismes généraux de combinaison des CA ou des CO. UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
II.Moteur d’inférence Principes de fonctionnement UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
Règle de production • La représentation de chaque règle réunit des informations relatives aux : • Conditions de déclenchement de règles (ou déclencheur de la règle) • Effets résultants de ce déclenchement (ou corps de la règle) • De manière formelle : une règle s’écrit comme suit • <une règle> = <déclencheur> + <corps> UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
Moteur d’inférence • Le MI enchaîne des cycles de travail comportant chacun deux phases : • phase « évaluation » • phase « exécution » • Lorsque le MI est lancé, la BC contient des informations représentatives de l’énoncé du problème à résoudre : • Base de faits (BF) : faits avérés et faits à établir (problèmes ou buts) • Base de règles (BR) : connaissances opératoires sur le domaine UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
Phase d’évaluation : Elle comprend en principe 3 étapes : • Sélection (ou restriction) : consiste à privilégier tel groupe de règles ou de faits dans la BC • Filtrage (ou pattern-matching) : consiste à comparer les déclencheurs de règles par rapport aux faits • Résolution de conflits (ou matching) : le MI détermine les règles qui doivent être effectivement déclenchées UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
Ri BR Restriction Fj BF {Ri , Fj} Filtrage Mécanisme d’inférence ( à présenter ) Rk Ri EVALUATION EXECUTION {Ri , Rk, Fj} Résolution Rn Rk • Phase d’exécution : le MI commande la mise en œuvre des actions définies par les règles. UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
Faits : • Un « fait » est un élément de type déclaratif et qui constitue un atome de la connaissance. C’est élément de connaissance élémentaire, « indivisible » ou atomique. • Exemple 1 : • « il y’a un vent dominant qui vient de la mer » • C’est un fait en logique des propositions qui est soit vrai, soit faux • C’est un simple élément d’un ensemble • Fait logique d’ordre 0 • Exemple 2 : • « X est le prix du pétrole » ou « X est le père de Y » • Sont également des faits avec des variables dans leur expression • Se sont des faits d’ordre 1, qui peuvent être réécrits autrement : Prix_du_pétrole(X) , père(X, Y) UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
Règles : • Une règle est une connaissance qui organise quelques faits entre eux : • Une partie de faits sont regroupés en un ensemble appelé hypothèses ou prémisses et • le restant est appelé déduction ou conclusion. • Exemples : • SI (le ciel est bleu) et (il n’y a pas de vent) ALORS (il fait beau) prémisses : {« le ciel est bleu », « il n’y a pas de vent »} conclusion : {« il fait beau »} • SI (X est le père de Y) et (Y est le père de Z) ALORS (X est le grand-père de Z) • SI (X est une maman) ou (X est un papa) ALORS (X a au moins un enfant) UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom
Mécanisme d’inférence Logique des prédicats & Différents types de raisonnement UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom