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La logique floue

 

Modéliser simplement la complexité du monde réel

La logique floue est une des techniques de l'Intelligence Artificielle (IA) permettant de formaliser simplement et intuitivement le fonctionnement des systèmes complexes.

Son développement a été motivé par les limitations de la logique classique à représenter les incertitudes du monde réel et par le constat qu'une description trop précise des connaissances est souvent inutile, voire pénalisante ...

Ainsi, la perception d’un être humain ne s’appuie que sur une description partielle et imprécise du monde qui l’entoure. Cette remarque est aussi applicable au pilotage des processus techniques complexes pour lesquels le savoir-faire empirique des opérateurs peut s’avérer beaucoup plus efficace que l’exploitation d’un modèle mathématique rigoureux.

En se basant sur l’expérience acquise, la logique floue permet d’extraire des modèles prédictifs sous la forme de systèmes de règles linguistiques du type « Si ... alors ... ». Ils permettent la description de phénomènes complexes avec très peu de règles et leur écriture dans un langage naturel les rend facilement intelligibles. La détermination de ces systèmes de règles se fait grâce à des algorithmes d'apprentissage exploitant les informations contenues dans les bases de données.

La logique floue permet enfin de mutualiser et de comparer des données de forme et d’origine très diverses. Ainsi, il est possible de constituer des échantillons de taille plus conséquente et d’exploiter de ce fait plus efficacement les éventuelles analogies entre des processus proches.

 

 
 

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