Systèmes experts à base de logique floue (Fuzzy Expert Systems)
Les systèmes experts à base de logique floue (fuzzy expert systems) sont des outils d'intelligence artificielle conçus pour modéliser des situations où les informations sont vagues, incertaines ou imprécises. Contrairement aux systèmes à règles classiques fonctionnant avec des logiques binaires (vrai ou faux), les systèmes flous utilisent des valeurs intermédiaires comprises entre 0 et 1 pour représenter des degrés d'appartenance. Par exemple, plutôt que de dire qu'une température est simplement "chaude" ou "froide", un système flou peut dire qu'elle est chaude à 70 %. Cela permet une modélisation plus réaliste des situations du monde réel, où les frontières entre les états ne sont pas nettes.
Ces systèmes reposent sur trois composantes principales : la fuzzification (transformant les entrées numériques en valeurs floues), le moteur d'inférence floue (appliquant des règles floues pour tirer des conclusions), et la défuzzification (convertissant le résultat flou en une sortie claire et exploitable). Ils sont particulièrement utiles dans des domaines comme le contrôle industriel, la climatisation automatique, les systèmes de conduite assistée, ou encore le diagnostic médical, où les entrées peuvent être imprécises ou interprétables. Leur comportement doux et progressif leur permet de prendre des décisions plus tolérantes que les systèmes rigides.
L'avantage principal des systèmes flous est leur capacité à gérer l'ambiguïté linguistique humaine, rendant la communication entre l'homme et la machine plus naturelle. Ils peuvent être conçus à partir de l'expertise humaine sans nécessiter de gros volumes de données d'entraînement, contrairement à l'apprentissage automatique. Cependant, leur performance dépend fortement de la qualité des fonctions d'appartenance et des règles définies par les experts. De plus, ils ne sont pas bien adaptés à l'apprentissage adaptatif, sauf lorsqu'ils sont couplés à d'autres techniques (comme les réseaux neuro-flous). Malgré cela, ils restent largement utilisés dans des systèmes embarqués ou autonomes où la prise de décision floue est nécessaire et efficace.