Résumé:
A l'origine, l'objectif de l'intelligence artificielle est la modélisation de l'être humain dans
l' accomplissement de taches complexes. Après le succès des premiers systèmes experts, ont très
vite mis en évidence les limites de l 'IAC. Ceci a donné naissance à un nouveau paradigme, celui
de l'intelligence artificielle distribuée.
Nous avons réalisé un système expert avec une résolution centralisée basé sur le cycle du
moteur d'inférence et une résolution distribuée en utilise deux méthodes différentes, La première
méthode est orientée agent qui consiste à distribuer la connaissance et le traitement, la deuxième
méthode est basée sur le traitement parallèle qui consiste à paralléliser la phase d'exécution dans
le processus d'inférence d'un système expert.
Nous avons utilisé et adapté un algorithme de chainage avant pour la résolution des
exercices de géométrie mathématique. Nous avons terminé par une analyse et une synthèse des
résultats de la résolution pour les trois méthodes.