Systèmes experts
Un système expert est un logiciel qui imite le raisonnement d’un spécialiste dans un domaine précis, à partir d’une base de connaissances et d’un ensemble de règles logiques de type « si… et… alors… ». C’est la forme la plus connue et la plus répandue de l’IA symbolique, dominante en recherche IA du milieu des années 1950 jusqu’à la fin des années 1980. Exemple historique de référence : MYCIN, développé par Stanford dans les années 1970 pour diagnostiquer des infections bactériennes.
Fonctionnement : un moteur d’inférence traite les règles pour effectuer des déductions et déterminer les informations manquantes nécessaires à une conclusion. Contrairement à l’IA connexionniste (réseaux neuronaux, machine learning), qui apprend des motifs à partir de données, l’IA symbolique repose sur des règles écrites explicitement par un humain — un système expert n’improvise pas, il applique une logique programmée à l’avance. Limite majeure documentée : incapable de traiter des situations non prévues par ses règles, contrairement à un modèle entraîné qui généralise à partir d’exemples.
En RH, les systèmes experts ont constitué la première génération d’outils d’aide à la décision : simulateurs de paie basés sur des règles fiscales et conventionnelles, ou premiers chatbots RH à arbre de décision fixe (opposés aux chatbots IA modernes). Approche aujourd’hui considérée comme désuète pour le texte et la prédiction, mais qui reste pertinente là où les règles sont fixes, exhaustives et changent peu — calcul de paie, éligibilité à un dispositif réglementaire.
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Sources : Journal du Net (18/03/2022), Sénat (rapport IA, r24-170).