L’aide au diagnostic médical
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Ces connaissances se rapportent aussi à l’exploitation des faits. Lorsque l’expert dispose d’emblée d’une information complète et avérée, les déductions
qu’il effectue ont un caractère incontestable et le processus de résolution mène
toujours à une solution. Dans ce cas, les mécanismes de raisonnement sont
reproductibles et le plus souvent facilement programmables. Lorsque « les
incertitudes l’emportent sur les certitudes », trouver la solution requiert un
savoir spécifique qui s’exprime le plus souvent sous la forme d’« heuristiques » :
ce sont des connaissances qui permettent d’associer des causes probables à un
jeu de données, de combiner des faits incertains ou de mener un raisonnement approximatif. À la différence des situations déterministes, les heuristiques
ne garantissent pas à coup sûr l’obtention d’un résultat, mais elles guident la
recherche dans des directions prometteuses.
En conclusion, le principe des systèmes experts consiste en la simulation du
comportement expert, à savoir la reproduction des tâches, des attitudes, des
t t
raisonnements qui viennent d’être évoqués, par un programme pourvu des
moyens de communication et d’expression adéquats. En effet, il ne s’agit plus
d’exécuter une séquence d’opérations élaborée au préalable et codée dans un
programme, mais bien différemment de concevoir un système informatique
capable d’extraire de son environnement direct les informations dont il a besoin
et apte sinon à raisonner, du moins à résoudre des problèmes pour lesquels il
n’existe généralement pas de solution algorithmique ou pour lesquels l’aspect
combinatoire interdit d’emprunter les techniques classiques.
Organisation générale des systèmes experts
L’idée d’un ordinateur « calculant vite mais à l’aveugle » ayant montré ses
limites et insuffisances, la nouvelle orientation fut d’introduire la connaissance
dans les systèmes informatiques afin de traiter les problèmes où elle intervient de
façon décisive. Deux solutions opposées ont été considérées : coder la connaissance dans le corps même du programme, option retenue pour le premier
système expert Dendral qui visait à identifier les constituants chimiques d’un
matériau à partir de la spectrométrie de masse et de la résonance magnétique
nucléaire [4], ou dissocier la connaissance du programme et en particulier des
mécanismes de raisonnement. Cette seconde solution s’est avérée meilleure que
la première, les connaissances a priori spécifiques et évolutives pouvant faire
l’objet de réactualisations, alors que le traitement informatique des mécanismes
de raisonnement est a priori stable. D’ailleurs, Dendral a par la suite été modifié
pour isoler le moteur du système expert nommé Meta-Dendral. En conclusion :
dans un système expert, la connaissance, qu’elle soit experte, descriptive, relationnelle ou autre, doit être séparée des mécanismes qui permettent de la manipuler.
On peut ainsi représenter un système expert par trois modules principaux
(fig. 4) :
– la base de connaissances qui contient les connaissances du domaine d’expertise, dans notre cas, les connaissances médicales théoriques et empiriques (heuristiques) nécessaires à la démarche diagnostique ;
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Ces connaissances se rapportent aussi à l’exploitation des faits. Lorsque l’expert dispose d’emblée d’une information complète et avérée, les déductions
qu’il effectue ont un caractère incontestable et le processus de résolution mène
toujours à une solution. Dans ce cas, les mécanismes de raisonnement sont
reproductibles et le plus souvent facilement programmables. Lorsque « les
incertitudes l’emportent sur les certitudes », trouver la solution requiert un
savoir spécifique qui s’exprime le plus souvent sous la forme d’« heuristiques » :
ce sont des connaissances qui permettent d’associer des causes probables à un
jeu de données, de combiner des faits incertains ou de mener un raisonnement approximatif. À la différence des situations déterministes, les heuristiques
ne garantissent pas à coup sûr l’obtention d’un résultat, mais elles guident la
recherche dans des directions prometteuses.
En conclusion, le principe des systèmes experts consiste en la simulation du
comportement expert, à savoir la reproduction des tâches, des attitudes, des
t t
raisonnements qui viennent d’être évoqués, par un programme pourvu des
moyens de communication et d’expression adéquats. En effet, il ne s’agit plus
d’exécuter une séquence d’opérations élaborée au préalable et codée dans un
programme, mais bien différemment de concevoir un système informatique
capable d’extraire de son environnement direct les informations dont il a besoin
et apte sinon à raisonner, du moins à résoudre des problèmes pour lesquels il
n’existe généralement pas de solution algorithmique ou pour lesquels l’aspect
combinatoire interdit d’emprunter les techniques classiques.
Organisation générale des systèmes experts
L’idée d’un ordinateur « calculant vite mais à l’aveugle » ayant montré ses
limites et insuffisances, la nouvelle orientation fut d’introduire la connaissance
dans les systèmes informatiques afin de traiter les problèmes où elle intervient de
façon décisive. Deux solutions opposées ont été considérées : coder la connaissance dans le corps même du programme, option retenue pour le premier
système expert Dendral qui visait à identifier les constituants chimiques d’un
matériau à partir de la spectrométrie de masse et de la résonance magnétique
nucléaire [4], ou dissocier la connaissance du programme et en particulier des
mécanismes de raisonnement. Cette seconde solution s’est avérée meilleure que
la première, les connaissances a priori spécifiques et évolutives pouvant faire
l’objet de réactualisations, alors que le traitement informatique des mécanismes
de raisonnement est a priori stable. D’ailleurs, Dendral a par la suite été modifié
pour isoler le moteur du système expert nommé Meta-Dendral. En conclusion :
dans un système expert, la connaissance, qu’elle soit experte, descriptive, relationnelle ou autre, doit être séparée des mécanismes qui permettent de la manipuler.
On peut ainsi représenter un système expert par trois modules principaux
(fig. 4) :
– la base de connaissances qui contient les connaissances du domaine d’expertise, dans notre cas, les connaissances médicales théoriques et empiriques (heuristiques) nécessaires à la démarche diagnostique ;