IA symbolique
Modèles & architecturesApproche de l'IA basée sur des règles logiques et des symboles pour représenter la connaissance.
Explication
L'IA symbolique repose sur l'idée que l'intelligence peut être reproduite en manipulant des symboles (mots, concepts) selon des règles précises, comme en mathématiques ou en logique. Contrairement aux modèles d'apprentissage automatique qui « apprennent » à partir de données, elle utilise des bases de connaissances structurées et des raisonnements déductifs pour résoudre des problèmes. Par exemple, un système expert en médecine pourrait analyser des symptômes en appliquant des règles médicales codifiées pour proposer un diagnostic.
Cette approche est particulièrement utile pour des tâches où la transparence et l'explicabilité sont cruciales, car chaque étape du raisonnement peut être tracée et justifiée. Elle excelle dans les domaines où les règles sont claires et bien définies, comme les jeux d'échecs ou les systèmes de diagnostic.
Cependant, elle peut être limitée face à des situations complexes ou ambiguës, où les règles ne suffisent pas à couvrir toutes les possibilités.
Cas d'usage
- ✓Créer un système expert pour aider à diagnostiquer des pannes techniques
- ✓Automatiser des raisonnements juridiques en appliquant des règles de droit
- ✓Développer un assistant capable de répondre à des questions précises sur un domaine spécialisé
- ✓Concevoir un chatbot qui suit des règles strictes pour guider un utilisateur dans une procédure administrative
- ✓Résoudre des énigmes logiques ou des problèmes mathématiques complexes