1.3 — Les systèmes experts & MYCIN 📜

Au début, les chercheurs pensaient recréer l’intelligence en écrivant des règles strictes : « Si ceci, alors cela. » On appelle ça l’IA symbolique (ou programmation symbolique). L’idée : enfermer le savoir d’un expert humain dans une longue liste de règles SI … ALORS ….

🟢 En clair — un système expert, c’est une gigantesque liste de « si… alors… » écrite à la main par des humains. Aucun apprentissage : il applique bêtement ce qu’on lui a dicté.

L’exemple culte : MYCIN. Développé à l’université de Stanford dans les années 1970 par Edward Shortliffe, MYCIN diagnostiquait les infections bactériennes du sang et recommandait un traitement, en posant une série de questions au médecin. Il s’appuyait sur environ 500 à 600 règles et savait même expliquer son raisonnement quand on le lui demandait.

Attention

⚠️ Le détail que tout le monde rate. On dit souvent que MYCIN « ne marchait pas ». C’est faux. Dans les évaluations, il était aussi performant que les spécialistes des maladies infectieuses. Et pourtant, il n’a jamais été utilisé sur de vrais patients. Pourquoi ? Intégration impossible dans le travail réel des hôpitaux, questions de responsabilité légale (« qui est coupable si la machine se trompe ? ») et d’éthique. La vraie leçon : même une IA qui fonctionne bien peut échouer face à la complexité du monde réel. Retenez-la — c’est exactement le défi du Niveau 4 (passage en production).

La limite générale des systèmes experts : le monde est trop complexe pour tenir dans des règles fixes. Dès qu’une situation n’était pas prévue dans le « manuel », le système était perdu. On parle de la « fragilité » (brittleness) de ces systèmes.

🧩 Exemple concret — imaginez un système expert qui trie les fruits avec la règle « si rond et orange → orange ». Présentez-lui une mandarine (ronde et orange) : il la classe « orange ». Présentez-lui une orange sanguine (rougeâtre) : il bug, car aucune règle ne prévoyait cette couleur. Voilà la fragilité.

❓ Vérifie que tu as compris — pourquoi MYCIN, pourtant performant, n’a-t-il jamais soigné de vrais patients ?

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Pas pour une raison de performance : il diagnostiquait aussi bien que les spécialistes. Il a buté sur le monde réel — impossible à intégrer dans le travail hospitalier, questions de responsabilité légale (« qui est coupable si la machine se trompe ? ») et d’éthique.

✅ En résumé

• Un système expert applique des règles SI…ALORS écrites par des humains (IA symbolique).
• MYCIN (Stanford, années 1970) diagnostiquait des infections aussi bien que les experts.
• Sa limite — et celle de toute l’IA symbolique — est la fragilité face à l’imprévu.