Samedi 18 novembre 2006
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Ci contre, la gravure "Jour et nuit" de M.C. Escher (1938), montre que le jour et la nuit sont des notions floues." La précision n'est pas vraie ", Henri Matisse, 1947.
Historique
C'est à l'université de Berkeley Californie, USA en 1963, qu'est née la logique floue ou "Fuzzy logic". Son père créateur c'est Monsieur LotfiA. Zadeh, né en ex-URSS de parents iraniens, professeur d'informatique au département ingénierie électrique et informatique de l'université. Mr Zadeh fait une comparaison entre les ordinateurs de l'époque et le raisonnement humain ( comparaison toujours valable d'ailleurs ) :
si l'ordinateur calcule beaucoup plus vite de façon rigoureuse, ses capacités de réflexion et d'apprentissage sont limitées. De plus sa rigidité en tant que machine et son fonctionnement binaire, rend l'ordinateur peu adapté à certaines tâches, qui pour un humain semble si simple . Mr Zadeh prend l'exemple du créneau réalisé par un automobiliste pour garer sa voiture ; si le conducteur réalise cette opération en une minute environ, la simulation de la même action sur un ordinateur demandait à l'époque plusieurs heures de calculs complexes. Le pire dans l'histoire, c'est que l'humain fait tout ceci de façon approximative que ce soit pour la conduite dans le cas présent, comme bon nombres d'actions de la vie quotidienne? Cela marche donc avec l'approximation et une expérience des fonctions à réaliser. Naissance de la logique floue, dont le concept sera complètement ignoré aux USA, comme en Europe. Il faut attendre 25 ans pour voir apparaître les premières applications au Japon ; à noter que l'exemple de la voiture à garer de Mr Zadeh est repris, et mis en application avec une voiture truffée de capteurs, d'un calculateur flou et qui parvient à se garer toute seule.
Les Systèmes experts
Au même moment, les informaticiens se disent : si l'ordinateur manque d'expérience et de réflexion il faut lui faire assimiler le savoir humain par un expert : c'est l'apparition de l'intelligence artificielle ( IA ) et des systèmes experts ; ces dernier nécessitant l'acquisition d'une base de connaissance très détaillée et l'écriture de centaines de règles de production interdépendantes. Pour une application il faut disposer de un ou plusieurs experts humains dans le domaine considéré pour acquérir les connaissances et non pas un informaticien ; ce dernier ne fait que transcrire le savoir de l'expert afin de le "porter" sur le système. Le problème c'est que les systèmes experts fonctionnent en logique binaire et ne savent enchaîner que des décision de type vrai / faux. Pour compenser le manque de réflexion de l'expert automatique, il faut multiplier le nombre de règles ; ces dernières sont de la forme : SI (conditions) alors (conclusions). Un système expert est constitué principalement de :
- une base de règles contenant les règles de production ( la réflexion )
- une base de faits ou mémoire de travail ( apprentissage, déduit et acquis )
- un moteur d'inférence analysant et déduisant les faits
Logique floue ou logique du flou ?
L'imprécision et l'approximation sont les bases de le la logique floue. Cette théorie remet en cause la notion d'appartenance d'un objet à un ensemble. Dans la théorie classique des ensembles, la notion d'appartenance est liée à une valeur binaire 0 ou 1. Pour les ensembles flous la notion d'appartenance (µ) est liée à une fonction pouvant prendre toutes les valeurs entre 0 et 1 ( 0,1 / 0,3 ....0,9 ) indiquant de degrés ou le taux d'appartenance.
Les notions de propriété et d'ensemble sont utilisées, mais elles sont vagues. La logique floue permet un mode d'apprentissage sur la transcription de quelques règles règles seulement de savoir faire, celles-ci étant formulées sans grande précision ; entre le "tout ou rien", la logique floue prend en compte une infinité de degrés approximatifs comme : un peu, beaucoup, fort, faible, chaud, moyen, froid..
Fonctionnement d'un système flou
Un système flou est en fait un système expert un peu plus "humain" dans le raisonnement et dans sa compréhension du monde extérieur, en l'occurrence le processus à contrôler. La démarche est la suivante : le processus "alimente" le système flou en entrée ( capteurs, mesures, synthèse vocale ..), celles-ci sont alors rendues floues par association d'un degrés approximatif, puis le moteur d'inférence flou applique les règles de fonctionnement du système, et fourni une ou plusieurs "sorties" floues retournées au processus ( commande de moteur, servos, vannes, vérins, actionneurs divers ...) et la boucle est bouclée. C'est un processus de régulation classique, mais amélioré. Les opérations de "fuzzification" et de "défuzzification" ( sa ne s'invente pas ) servent d'interface avec le monde extérieur et le système flou. En effet, les données échangées sont de toutes natures et pas vraiment floues Ex : valeur binaire d'un convertisseur analogique / numérique. Il convient donc de les associer à des ensembles flous afin de définir des valeurs floues, manipulables en logique floue par le moteur d'inférence. En sortie il se produit l'opération inverse : les résultats fournis étant flous, ils sont reconvertis vers des interfaces en logique ...binaire !
Avantages
Fondamentalement, les applications utilisant la logique floue ne sont pas plus performantes mais tout simplement plus facile à réaliser et à utiliser. Des machines complexes peuvent devenir plus conviviales ; on peut traiter des informations ayant des limites floues de l'entrée à la sortie en passant par le traitement, le calcul et la mémoire. La logique étant purement mathématique, les résultats ne sont pas flous, mais tout à fait clairs et précis. Par comparaison, dans un automatisme logique standard, un ensemble d'équations permet de déterminer une valeur de sortie à partir des données d'où la difficulté d'exprimer l'expérience humaine par les mathématiques. L'expression linguistique utilisée dans la formulation de la logique floue utilise un langage de tous les jours et donc l'ensemble du système flou reste compréhensible pour les opérateurs et les personnes non expertes. Ces derniers peuvent aisément interpréter les effets et les conséquences des règles de production.
Par BigEndian
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Publié dans : IntroTechno
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