Différence entre les systèmes décisionnels basés sur des règles et ceux basés sur l'apprentissage automatique

Les machines et les ordinateurs ne possèdent pas une compréhension innée du monde, de ce qui est acceptable et de ce qui ne l'est pas. Comme un enfant, les machines doivent être éduquées à partir de zéro. D'une manière générale, il existe deux approches pour aider les machines à acquérir de l'intelligence : l'approche basée sur les règles et l'approche de l'apprentissage automatique.

Qu'est-ce qu'un système fondé sur des règles ?

Un système décisionnel basé sur des règles prend des décisions sur la base d'un ensemble de règles et de logiques prédéfinies. Dans cette approche, des experts humains ou des spécialistes du domaine encodent explicitement des règles dans le système, dictant la manière dont il doit répondre à différents scénarios d'entrée. Ces règles se présentent généralement sous la forme de déclarations "si-alors", où des conditions spécifiques (la partie "si") sont suivies d'actions ou de décisions correspondantes (la partie "alors").

Le processus de prise de décision dans un système basé sur des règles est déterministe et suit un ensemble fixe de règles. Lorsqu'une entrée ou une situation correspond aux conditions spécifiées dans les règles, le système applique l'action correspondante sans apprentissage ou adaptation supplémentaire. Les règles sont généralement conçues pour couvrir une gamme spécifique de situations ou de scénarios décisionnels.

Les systèmes de décision basés sur des règles sont couramment utilisés dans divers domaines, notamment les systèmes experts, les applications commerciales, le diagnostic médical, le contrôle des processus et les systèmes d'aide à la décision. Ils offrent l'avantage de la transparence et de l'interprétabilité puisque la logique de décision est explicitement définie par des experts humains. En outre, les systèmes basés sur des règles peuvent être plus faciles à concevoir et à mettre en œuvre dans des scénarios où les règles de décision sont bien comprises et statiques.

Les limites d'un système basé sur des règles

Cependant, les systèmes basés sur des règles ont également des limites. Ils peuvent avoir du mal à gérer des situations complexes ou ambiguës qui ne correspondent pas exactement à des règles prédéfinies. Au fur et à mesure que le nombre de règles augmente, la gestion et la maintenance du système peuvent devenir difficiles. En outre, les systèmes basés sur des règles n'ont pas la capacité d'apprendre à partir de nouvelles données ou de s'adapter à des conditions changeantes, ce qui les rend moins adaptés aux environnements dynamiques.

Par exemple, un système basé sur des règles signalera tous les utilisateurs comme suspects s'ils s'écartent du modèle des biens qu'ils achètent habituellement, même si cela ne constitue pas en soi un indicateur garanti de fraude. Bien que la détection de la fraude basée sur des règles permette aux analystes de la fraude d'apporter des modifications immédiatement et aussi souvent que nécessaire, elle peut également rendre le processus lourd et peu maniable après l'ajout d'un certain nombre de règles. Comme on pouvait s'y attendre, ces règles fondées sur les principes "Et/Or" peuvent donner lieu à des faux positifs ou à des faux négatifs, si une exception est négligée. Pour identifier avec précision les fraudes, un système doit étudier et comprendre le comportement d'achat des clients en combinant les données d'achat avec d'autres indicateurs afin d'obtenir une image complète.

Qu'est-ce qu'un système basé sur l'apprentissage automatique ?

L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle qui se concentre sur le développement d'algorithmes et de modèles permettant aux machines d'apprendre à partir de données et de faire des prédictions ou de prendre des décisions sans programmation explicite. Au lieu de s'appuyer sur des règles prédéfinies, les modèles d'apprentissage automatique utilisent des techniques statistiques pour apprendre à partir des données sur lesquelles ils ont été formés à de nouvelles situations inédites.

Pour reprendre notre exemple de détection des fraudes, l'enquête archaïque basée sur des règles voit un schéma d'accès au même compte par différentes adresses de protocole internet sur une courte période, et le signale comme suspect. En revanche, un système de détection des fraudes équipé d'un système d'apprentissage automatique peut faire la différence entre une véritable fraude et des situations trompeuses. Les systèmes d'IA alimentés par les données relatives aux clients légitimes peuvent examiner chaque situation de plus près et identifier que l'utilisateur est un voyageur d'affaires qui achète des cadeaux pour sa famille lorsqu'il est en déplacement. Il pourrait être en mesure de reconnaître que certaines des adresses IP proviennent des réseaux Wi-Fi des lieux où il voyage et d'utiliser la géolocalisation de l'appareil pour comprendre que l'utilisateur se trouvait à ces endroits.

LES RÈGLES SONT FORMÉES À PARTIR DES ÉLÉMENTS QUE NOUS CONNAISSONS ; L'APPRENTISSAGE AUTOMATIQUE RÉVÈLE DES ÉLÉMENTS QUE NOUS NE CONNAISSONS PAS.

Quelle est la différence entre les systèmes basés sur des règles et les systèmes ML ?

En résumé, l'IA s'appuie sur l'apprentissage automatique et d'autres techniques pour permettre aux machines d'apprendre à partir de données, de s'adapter et de prendre des décisions. Les systèmes décisionnels basés sur des règles, quant à eux, reposent sur des règles prédéfinies établies par des experts humains et n'ont pas les capacités d'apprentissage et d'adaptation des systèmes d'IA.

Bien que l'apprentissage automatique soit très prometteur, des décisions doivent être prises. La décision d'utiliser l'une ou l'autre approche dépend de divers facteurs, tels que la disponibilité et la qualité des données, la complexité et la dynamique de l'environnement décisionnel, le besoin de transparence, les ressources disponibles pour la formation et la maintenance, et le niveau d'interprétabilité requis.

• Si les données sont abondantes et que le processus de prise de décision est complexe et dynamique, l'approche de l'apprentissage automatique peut être mieux adaptée.
• Si le processus décisionnel est bien défini et que l'interprétabilité et le contrôle sont essentiels, l'approche fondée sur des règles peut être plus appropriée.

Comme vous pouvez le constater, il existe deux approches différentes de la prise de décision : les systèmes basés sur des règles et les systèmes d'apprentissage automatique. Le choix de l'approche à utiliser dépend des besoins spécifiques de votre application. Cependant, quelle que soit l'approche choisie, vous pouvez être sûr que la prise de décision basée sur l'IA peut vous aider à améliorer votre activité.

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