A system and method for the automated maintenance of a computer system. A scheduler periodically activates sensors. When activated, the sensors gather information about various aspects of the computer system. The sensors store this information in a knowledge database. The knowledge database also contains cases, questions, and actions. The cases describe potential computer problems and solutions. The questions are used to diagnose the problems while the actions describe steps that can be taken to solve the diagnosed problems. If the information gathered by the sensors indicates a problem with the computer system, then the sensors activate an artificial intelligence engine. The engine uses the information in the knowledge database to evaluate certain cases. If information necessary to evaluate a case is not in the knowledge database, then the engine activates a sensor to gather the information. As the cases are evaluated, the confidence levels of certain other cases, questions, and actions increase. If the confidence level of a case or question rises above a predetermined threshold, then the engine evaluates that case or question. If the confidence level of an action rises above the threshold, then that action represents the likely solution to the problem. Accordingly, the engine activates a sensor to perform the action. If no case, question, or action rises above the threshold, then the knowledge database does not contain enough information to solve the problem. In such a case, the engine saves the state of the computer system and knowledge database. Then, a human expert can update the database with the knowledge necessary to solve the problem.

Un système et une méthode pour l'entretien automatisé d'un système informatique. Un programmateur déclenche périodiquement des sondes. Une fois déclenchées, les sondes recueillent des informations sur de divers aspects du système informatique. Les sondes stockent cette information dans une base de données de la connaissance. La base de données de la connaissance contient également des cas, des questions, et des actions. Les caisses décrivent des problèmes et des solutions potentiels d'ordinateur. Les questions sont employées pour diagnostiquer les problèmes tandis que les actions décrivent les étapes qui peuvent être prises pour résoudre les problèmes diagnostiqués. Si l'information recueillie par les sondes indique un problème avec le système informatique, alors les sondes activent un moteur d'intelligence artificielle. Le moteur emploie l'information dans la base de données de la connaissance pour évaluer certains cas. Si l'information nécessaire pour évaluer un cas n'est pas dans la base de données de la connaissance, alors le moteur déclenche une sonde pour recueillir l'information. Pendant que les caisses sont évaluées, les niveaux de confiance de certains autres cas, de questions, et d'actions augmentent. Si le niveau de confiance d'un cas ou question monte au-dessus d'un seuil prédéterminé, alors le moteur évalue ce cas ou question. Si le niveau de confiance d'une action monte au-dessus du seuil, alors cette action représente la solution probable au problème. En conséquence, le moteur déclenche une sonde pour effectuer l'action. Si aucune cas, question, ou élévation d'action au-dessus du seuil, alors la base de données de la connaissance ne contient assez d'information pour résoudre le problème. En ce cas, le moteur sauve l'état du système informatique et de la base de données de la connaissance. Puis, un expert humain peut mettre à jour la base de données avec la connaissance nécessaire pour résoudre le problème.