Avant les grands modèles de langage (ChatGPT, Gemini, Claude, Mistral & co), l’IA avait une autre star : l’IA symbolique, aussi surnommée la “bonne vieille IA” ( (aussi appelée GOFAI – Good Old-Fashioned AI). Née dans les années 1950-1980, cette approche partait d’une idée simple (et très cartésienne 🇫🇷) :
👉 pour que la machine raisonne, donnons-lui des règles claires et un système de symboles à manipuler.🤖📚
Un exemple ?
- Si “tous les hommes sont mortels” et “Socrate est un homme” → alors “Socrate est mortel”.
Oui, c’est du syllogisme à la Aristote version code informatique.
Comment ça marche ? ⚙️
L’IA symbolique repose sur :
- Des règles explicites : écrites par des experts (ex. un médecin encode son savoir sous forme de “si… alors…”).
- Un moteur d’inférence : qui applique ces règles pour tirer de nouvelles conclusions.
- Des représentations logiques : arbres, graphes, ontologies… bref, un cerveau organisé façon dictionnaire géant.
Cas d’usage emblématiques 🏭💼
- Systèmes experts médicaux (ex. MYCIN, développé à Stanford dans les années 70) → diagnostic de maladies infectieuses.
- Finance & assurance → règles de conformité ou d’éligibilité.
- Industrie & supply chain → planification de production avec contraintes (machines, délais, coûts).
- Jeux → Deep Blue (IBM) a battu Kasparov en 1997 grâce à une approche en grande partie symbolique (exploration d’arbre de coups).
Avantages ✅
- Explicabilité : les règles sont claires, on peut expliquer “pourquoi la machine a décidé ça”.
- Fiabilité : parfait pour des environnements normés (santé, droit, finance).
- Pas besoin de Big Data : fonctionne avec peu de données, tant qu’on a des experts pour poser les règles.
Limites ❌
- Rigidité : la machine ne sort pas du cadre défini → si une règle manque, elle bloque.
- Coût : écrire toutes les règles à la main = travail titanesque.
- Difficulté à gérer l’imprévu : le monde est plein de nuances, et l’IA symbolique aime le noir/blanc.
Pourquoi on en reparle aujourd’hui ? 🔄
Depuis 2023-2024, la tendance est au neuro-symbolique : un mariage entre
- la puissance des modèles neuronaux (deep learning, LLMs),
- et la logique structurée de l’IA symbolique.
Des labos comme IBM Research et MIT CSAIL bossent dessus : l’idée est de combiner l’intuition statistique (réseaux de neurones) avec la rigueur logique (règles symboliques).
👉 Exemple : utiliser un LLM pour interpréter un texte médical, puis un moteur symbolique pour vérifier la cohérence avec les protocoles de soins.
Et pour une PME ? 💡
- Conformité RGPD : un moteur de règles symboliques peut vérifier automatiquement vos process.
- RH : automatiser l’éligibilité à une formation selon critères (ancienneté, poste, etc.).
- Maintenance : règles expertes qui identifient si une panne machine est critique ou non.
En savoir plus 🔎
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