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Les origines de NEOMYCIN remontent à un système appelé MYCIN, développé au milieu des années 70 à Stanford dans le cadre du "Heuristic Programming Project". MYCIN était un système expert "classique" pour le diagnostic d'infections bactériennes, qui comprenait un ensemble de règles, contenant les connaissances du domaine d'application, et un moteur d'inférences, capable de raisonner sur les règles pour en tirer des conclusions.
Afin de créer un système capable d'enseigner les connaissances contenues dans MYCIN, William Clancey décida de lui ajouter un tuteur, GUIDON, conçu comme un système expert distinct et indépendant du domaine. Celui-ci contenait une série de "règles de tutorat" générales, qui ne tenaient pas compte des stratégies de raisonnement utilisées dans le diagnostic médical. Cette séparation complète entre connaissances du domaine et tuteur, intéressante dans une optique de transférabilité à d'autres domaines, se révéla être une limitation importante d'un point de vue pédagogique:
Pour résoudre ce problème, Clancey et son équipe, après avoir étudié le processus de diagnostic médical mis en oeuvre par des experts, décidèrent qu'une reconfiguration complète du système était nécessaire. Alors que MYCIN contenait une base de règles "compilée" (et donc assez obscure pour les étudiants), qui combinait règles du domaine et stratégie implicite de raisonnement, leur nouvel objectif était de produire un modèle explicite du raisonnement diagnostic, idée qui se matérialisa dans un nouveau système, NEOMYCIN.
L'innovation la plus importante qu'apporte NEOMYCIN est la séparation des connaissances stratégiques des règles du domaine. En d'autres termes, le système contient un ensemble de "méta-règles" indépendantes du domaine, qui constituent un deuxième système expert, modélisant de manière explicite la stratégie de raisonnement du diagnostic médical, et chargé de contrôler le système expert du domaine. Ces règles indiquent par exemple comment constituer un espace d'hypothèses, ou comment valider des hypothèses sur des données.
Alors que MYCIN ne connaissait pas le concept d'hypothèse, NEOMYCIN peut ainsi mémoriser explicitement les hypothèses actives dans un "différentiel", censé correspondre à la mémoire de travail humaine, et les gérer grâce aux méta-règles stratégiques. Et là où MYCIN devait se contenter d'effectuer une recherche exhaustive dans la base de règles par chaînage arrière, NEOMYCIN est capable de raisonner "vers l'avant", c'est-à-dire de proposer des hypothèses à partir des données, en appliquant les règles du domaine sous le contrôle de la "méta-stragégie". Cette manière de faire présente plusieurs avantages:
Pour que le système puisse appliquer une stratégie de raisonnement adéquate, il faut que la base de connaissances du domaine à laquelle il s'applique soit structurée de façon appropriée et fournisse l'information nécessaire à la mise en oeuvre de cette stratégie. A cet effet, la base de règles de MYCIN a été remaniée sur deux plans:
Référence: E. Wenger, Artificial Intelligence and Tutoring Systems, Morgan Kaufmann Publishers, 1987, pp. 261-277.
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