UE 102e. M1.IST-IE cours n°1

UE102 (M1.IST-IE) : S. Sidhom

UE 102e. M1.IST-IE cours n°1

Systèmes à base de règles

Par :Sahbi SIDHOM

MCF. Université Nancy 2Équipe de recherche SITE – LORIA

sahbi.sidhom@loria.fr

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I. Systèmes à base de règles (SBR)

Généralités

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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

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Fonctionnement

Dans un SBR, il existe une considération nette (ou séparation) entre : Les connaissances Les programmes qui utilisent ces

connaissances

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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

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Langage d’expression des connaissancesDu 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)

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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

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Dans la BC, on distingue :

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.

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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.

M IC O

C A

B C

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II.Moteur d’inférence

Principes de fonctionnement

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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>

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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

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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

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Phase d’exécution :le MI commande la mise en œuvre des actions définies par les règles.

BR

BF

Ri

Fj

Restriction

Filtrage

{Ri , Fj}

Rk Ri

Résolutio

n

{Ri , Rk, Fj}

Rn Rk

EV

AL

UA

TIO

N

EX

EC

UT

ION

Mécanisme d’inférence

( à présenter )

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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)

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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)

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Mécanisme d’inférence

Logique des prédicats&Différents types de raisonnement