Systèmes experts à base de cas (Case-Based Reasoning)
Les systèmes experts à base de cas (Case-Based Reasoning ou CBR) sont une approche de l'intelligence artificielle reposant sur le raisonnement par analogie, c'est-à-dire sur l'utilisation d'expériences passées pour résoudre de nouveaux problèmes. Plutôt que d'appliquer des règles fixes ou de calculer des probabilités, un système CBR cherche dans une base de cas mémorisés une ou plusieurs situations similaires à celle rencontrée. Une fois un cas pertinent identifié, il adapte la solution associée à ce cas pour l'appliquer au problème actuel. Cette approche imite de près la manière dont les experts humains prennent souvent des décisions dans des domaines complexes.
La puissance du raisonnement à base de cas réside dans sa capacité d'adaptation : même si le nouveau problème n'est pas identique à un cas précédent, le système peut ajuster la solution en fonction des différences contextuelles. Cela permet une grande flexibilité et un apprentissage incrémental, puisque chaque nouveau cas résolu peut être ajouté à la base de connaissances, enrichissant continuellement le système. On retrouve les systèmes CBR dans des domaines variés comme la médecine (diagnostic basé sur des cas précédents), le droit (jurisprudence), la maintenance industrielle, ou encore l'assistance à la décision dans le service client.
Cependant, l'efficacité d'un système à base de cas dépend fortement de la qualité de l'indexation et de la récupération des cas. Trouver les cas pertinents nécessite des algorithmes de comparaison performants, souvent basés sur des mesures de similarité. De plus, il peut être nécessaire de définir des méthodes d'adaptation spécifiques pour chaque type de problème. Malgré ces défis, les CBR offrent une approche pragmatique et explicable de l'IA, où l'expérience passée reste au coeur du processus de résolution. Ils sont particulièrement utiles dans des environnements dynamiques, ouverts et complexes, où les règles strictes ou les modèles probabilistes sont moins efficaces.