La logique floue (fuzzy logic, en anglais) est une technique utilisée en intelligence artificielle. Elle a été formalisée par Lotfi Zadeh en 1965 et utilisée dans des domaines aussi variés que l’automatisme (freins ABS), la robotique (reconnaissance de formes), la gestion de la circulation routière (feux rouges), le contrôle aérien, l’environnement (météorologie, climatologie, sismologie), la médecine (aide au diagnostic), l’ assurance (sélection et prévention des risques) et bien d’autres. En fait, le simple fait de noter, déjà sous Jules Ferry, un élève dans différentes disciplines et de lui calculer un rang par application de coefficients à ses notes était déjà faire de la logique floue sans le savoir.

Elle s’appuie sur la théorie mathématique des sous-ensembles flous. Cette théorie, introduite par Zadeh, est une extension de la théorie des ensembles classiques pour la prise en compte d’ensembles définis de façon imprécise. C’est une théorie formelle et mathématique dans le sens où Zadeh, en partant du concept de fonction d’appartenance pour modéliser la définition d’un sous-ensemble d’un univers donné, a élaboré un modèle complet de propriétés et de définitions formelles. Il a aussi montré que cette théorie des sous-ensembles flous se réduit effectivement à la théorie des sous-ensembles classiques dans le cas où les fonctions d’appartenance considérées prennent des valeurs binaires ({0,1}).

Elle présente aussi l’intérêt d’être plus facile et meilleur marché à implémenter qu’une logique probabiliste, bien que cette dernière seule soit stricto sensu cohérente (voir Théorème de Cox-Jaynes). Par exemple la courbe Ev(p) peut être remplacée par trois segments de droite sans perte excessive de précision pour beaucoup d’applications considérées ci-dessus.