AI : Artificial Intelligence.
Chaînage avant : Le chaînage avant enchaîne toutes les déductions logiques, qu'il est possible de faire à partir de la base de faits, et de toutes les règles d'un système expert. Plusieurs chemin existent pour aboutir à la même conclusion, par induction informatique. Très utilisé en intelligence artificielle, dans les système experts, cette méthode est la plus couramment utilisée pour la génération de code.
Chaînage arrière : Le principe du chaînage arrière est plus compliqué, il s'agit de partir d'une conclusion et de tenter de remonter la chaîne des prémisses en déterminant les causes (fait). La procédure doit déterminer, grâce aux règles d'inférence les faits à l'origine du raissonnement. Ainsi le chaînage arrière permet de poser les bonnes questions permettant de conclure sur le fait.
GA : Genetic Algorithm. Algorithme génétique. Type d'algorithme, dans lequel des vecteurs de paramètres évoluent tels des chromosomes vers une solution d'un problème très complexe, en utilisant les principes de l'évolution des espèces naturelles. (voir aussi réseau de neurones)
Heuristique : Technique consistant à apprendre petit à petit, en tenant compte de ce que l'on a fait précédemment pour tendre vers la solution d'un problème. L'heuristique ne garantit pas du tout qu'on arrive à une solution quelconque en un temps fini. Opposé à algorithmique.
L'heuristique est essentiellement utilisée dans les antivirus, pour détecter des virus en les reconnaissant selon ce qu'ils sont capables de faire plutôt que selon une signature fixe.
Inférence : La réalisation d'une déduction logique, utilisée par un système expert pour paraître intelligent. Voir aussi moteur d'inférence.
Intelligence artificielle : Simulation par ordinateur des processus de la pensée. (Un problème AI-Complet est un problème nécessitant la mise au point d'un cerveau humain artificiel). Abrégé souvent en IA. Version Anglaise : AI. Un exemple de haute technologie en IA est Eliza, et c'est à peu près tout. C’est aussi l’utilisation de principes d'heuristique et de bases de données contenant des règles, pour simuler le fonctionnement interne du cerveau d'un expert. Cette définition de l'IA a donné les « système experts », qui peuvent avoir des performances surprenantes.
Logique floue : Logique dans laquelle la véracité d'une proposition est un nombre réel de l'intervalle [0,1]. Le faux booléen est à un bout (0), le vrai booléen à l'autre (1). Avec ce système, on peut dire par exemple si quelque chose est chaud ou froid. On peut aussi dire si cette chose est tiède (i.e. chaud et froid à la fois !). Cette idée a été proposée pour la première fois par Lotfi Zadeh. Ces états intermédiaires, entre deux états principaux, n'existent pas en logique classique, aussi appelée logique booléenne. En anglais, fuzzy logic.
Moteur d’inférence : Programme réalisant les déductions logiques d'un système expert à partir d'une base de connaissances (faits) et d'une base de règles.
Raisonnement à base de cas : Méthode dans laquelle on prend d'anciennes solutions, trouvées pour régler des problèmes similaires à celui qu'on étudie, que l'on modifie pour trouver la solution au problème présent. En anglais : CBR.
Système expert : Application capable d'effectuer dans un domaine des raisonnements logiques comparables à ceux que feraient des experts humains de ce domaine. Il s'appuie sur des bases faits, de connaissances, et un moteur d'inférence, lui permettant de réaliser des déductions logiques (chaînage avant et arrière). Ils'agit d'un système d'aide à la décision.
Test de Turing : Test conçu par Turing Alan Mathison, afin de déterminer si un ordinateur pense : on met un expérimentateur-testeur d'un côté, et une machine et un bonhomme de l'autre. Si le testeur se fait avoir par la machine et ne sait pas faire la différence entre l'homme et la machine, alors la machine pense. Dans une variante du test, la machine seule doit se faire passer pour un homme.
