Voici un aperçu de ce qu'il fait :
* Reçoit les entrées : Le moteur d'inférence reçoit des entrées, généralement sous la forme de faits ou de requêtes. Ces faits peuvent être fournis par un utilisateur, par les données d'un capteur ou par un autre système.
* Applique les règles : Il utilise les faits d'entrée et les règles stockées dans la base de connaissances pour déduire de nouveaux faits. Les règles sont généralement des déclarations « si-alors » qui décrivent les relations entre les faits.
* Déduit des conclusions : Grâce à l’application de règles, le moteur d’inférence enchaîne les faits et parvient à des conclusions. Ce processus de chaînage peut être un chaînage avant (en commençant par des faits et en tirant des conclusions) ou un chaînage en arrière (en commençant par une hypothèse et en recherchant des faits pour la soutenir).
* Fournit une sortie : Enfin, le moteur d'inférence présente ses conclusions à l'utilisateur ou à un autre système. Ce résultat peut être un diagnostic, une recommandation ou une simple réponse oui/non.
Types de moteurs d'inférence :
Les moteurs d'inférence peuvent être classés en fonction de leurs méthodes de raisonnement :
* Chaînage avant (basé sur les données) : Commence par des faits connus et utilise des règles pour déduire de nouveaux faits jusqu'à ce qu'un objectif soit atteint ou que plus aucune règle ne puisse être appliquée. Il convient aux situations dans lesquelles vous disposez de beaucoup de données et souhaitez explorer des conclusions potentielles.
* Chaînage vers l'arrière (axé sur les objectifs) : Commence par une hypothèse (objectif) et travaille à rebours, en trouvant des faits qui soutiennent ou réfutent l'hypothèse. C'est efficace lorsque vous avez une question spécifique et que vous souhaitez trouver des preuves pour la soutenir ou la nier.
* Approches hybrides : Certains moteurs d’inférence combinent le chaînage avant et arrière pour exploiter les atouts des deux méthodes.
Exemple :
Imaginez un système expert simple pour diagnostiquer les problèmes de voiture.
* Base de connaissances :
* Règle 1 :SI le moteur ne démarre pas ET que la batterie est morte ALORS le problème est une batterie morte.
* Règle 2 :SI le moteur ne démarre pas ET que la batterie est OK ALORS le problème vient du démarreur.
* Fait :Le moteur ne démarre pas.
* Fait :la batterie est morte.
* Moteur d'inférence (chaînage avant) : Le moteur utiliserait les faits « le moteur ne démarre pas » et « la batterie est morte » pour correspondre aux conditions de la règle 1, concluant « le problème est une batterie morte ».
En résumé, le moteur d’inférence est le cerveau d’un système expert, utilisant intelligemment sa base de connaissances pour raisonner et résoudre des problèmes. C'est un élément crucial de l'intelligence artificielle et de la représentation des connaissances.
