Systèmes experts probabilistes (Bayésiens)
Les systèmes experts probabilistes bayésiens sont des systèmes d'intelligence artificielle conçus pour gérer des situations incertaines ou incomplètes, en s'appuyant sur les principes de la probabilité conditionnelle. Leur coeur repose sur les réseaux bayésiens, des structures graphiques modélisant les relations de dépendance entre variables à l'aide de graphes orientés acycliques. Chaque noeud représente une variable, et chaque lien indique une influence directe entre ces variables. À l'opposé des systèmes à règles strictes, les systèmes bayésiens permettent de raisonner même avec des informations partielles ou ambiguës, ce qui les rend idéaux pour des environnements réels complexes.
Ces systèmes sont particulièrement efficaces lorsqu'il faut prendre des décisions dans des contextes incertains, comme en diagnostic médical (par exemple : probabilité qu'un symptôme corresponde à une maladie), en finance (analyse de risque), ou en maintenance prédictive. Ils peuvent continuellement mettre à jour leurs probabilités à mesure que de nouvelles données arrivent, en utilisant des techniques comme l'inférence bayésienne. Cela permet à un système de rester pertinent même dans un environnement dynamique. L'apprentissage de la structure d'un réseau bayésien peut être supervisé (à partir de données étiquetées) ou non supervisé. Ces systèmes offrent également une explicabilité, puisque leurs dépendances causales peuvent être visualisées et comprises.
Un autre avantage notable des systèmes bayésiens est leur capacité à intégrer la connaissance experte avec les données empiriques. Un expert humain peut définir des dépendances connues entre variables, puis le système affine automatiquement les probabilités à partir des données réelles. Ils sont aussi utilisés dans la robotique, les agents intelligents, ou encore les systèmes de recommandation. Cependant, leur complexité computationnelle peut devenir élevée avec un grand nombre de variables interconnectées, nécessitant des optimisations ou des approximations. En résumé, les systèmes experts bayésiens sont une composante puissante de l'IA, offrant un raisonnement souple, explicable et robuste face à l'incertitude.