Description de la première partie du logiciel du système objet de l’invention Est ici détaillé le moyen d’élaboration de cette première partie du logiciel du système qui permet ensuite la détermination de la pathologie, l’émission de diagnostic et la sélection et la recommandation de traitements dentaires. Comme indiqué, cette élaboration est fondée sur une forme particulière d’Intelligence Artificielle consistant en la constitution de plusieurs bases de données et en l’élaboration de règles précises et fiables. Il s’agit de l’optimisation de systèmes complexes qui comprend les étapes suivantes : Constitution de la base initiale de données sous forme de descripteurs généraux, dits descripteurs premiers, introduits dans le système sous forme d’indications numériques, alphanumériques ou même booléennes, ces descripteurs généraux peuvent être constitués : D’exemples concrets et précis de pathologies et de traitements dentaires associés relevés dans la littérature, dans les différents organes d’information de la profession et dans les cycles de formation. Du plus grand nombre possible de cas concrets (rendus anonymes) déjà traités dans le cabinet dentaire. De lois, normes, concepts du métier, règles et recommandations générales relatives à la profession émises par les experts et les autorités et qui préconisent plus particulièrement certains traitements dentaires et certaines pratiques pour certaines pathologies. Des évaluations connues des meilleures pratiques. Constitution de la base de test par sélection, par le (ou les) praticien(s), parmi ces descripteurs généraux premiers, d’un nombre restreint de cas particulièrement significatifs et représentatifs, cette base de test est destinée à vérifier par la suite que l’application des règles qui seront établies dans les étapes suivantes, grâce à la mise en œuvre du présent système particulier d’Intelligence Artificielle, génèrent bien les propositions de diagnostics et de traitements dentaires associés attendus. Génération de nouveaux descripteurs, par recombinaison de paramètres du plus grand nombre de descripteurs généraux de la base initiale en vue de générer la base de travail ou base de référence constituée d’un nombre plus restreint de descripteurs qui sont ainsi qualifiés de descripteurs intelligents et significatifs. Génération, au moyen d’un système d’Apprentissage Automatique (Machine Learning), à partir de ces descripteurs intelligents et significatifs, d’un jeu de règles précises qui permettent d’abord d’établir les diagnostics corrects en fonction des différentes pathologies et ensuite de proposer les traitements dentaires adéquats pour les différents types de pathologie. Vérification sur les exemples initiaux concrets de la base de test (point 1.2) que l’application des règles définies précédemment génèrent bien des résultats qui sont conformes aux dits exemples et qui restent conformes aux recommandations des experts (point 1.1.3). Retour au point 1.1 pour complément de la base de données initiale en cas non-concordance entre les résultats d’application des règles générées et à la fois les recommandations des experts et des pratiques (point 1.1.3 et point 1.1.4) et les exemples retenus pour la base de test (point 1.2).