Modèles de transfert de données utilisés par les moteurs de règles métier

règles commerciales du modèle de transfert de données

Pour que les organisations prospèrent à l'ère numérique, elles ont besoin de processus dynamiques pour mettre en œuvre les milliers de décisions commerciales qu'elles prennent jour après jour. Qu'il s'agisse de commissions de vente, de vérifications de sinistres, d'administration d'avantages sociaux ou d'autre chose, les règles d'entreprise constituent une caractéristique essentielle de l'exécution efficace des processus.

A moteur de règles métier est ce qui permet de gérer les règles métier sans interagir avec le code. Ainsi, les utilisateurs finaux peuvent mettre à jour les règles métier sans dépendre de l'assistance de l'équipe informatique.

Les règles d'entreprise définissent les instructions conditionnelles permettant de gérer les processus organisationnels, tandis que les moteurs de règles d'entreprise constituent le côté application qui indique si les résultats sont vrais ou faux. Avec les moteurs de règles métier en jeu, les organisations peuvent augmenter leur capacité à répondre aux fluctuations du marché à tout moment.

Dans cet article, nous allons développer les modèles de transfert de données utilisés par les moteurs de règles métier :

Chaîne de transmission

Le chaînage prospectif est également décrit comme un raisonnement axé sur les données. Le raisonnement s'exécute à partir de données connues et avance avec elles. En outre, les règles d'inférence sont appliquées de manière cohérente jusqu'à ce que l'objectif soit atteint. En outre, avec le forward-chaining, toutes les règles sont définies dans un ordre prédéfini et vous pouvez les spécifier par des termes, notamment :

  • Conditions
  • Actions
  • Fixations

À la fin de chaque étape, une autre est ajoutée jusqu'à ce que la "chaîne" entière soit terminée. Le meilleur scénario pour le chaînage prospectif est lorsque des données ont été collectées et que vous souhaitez mieux comprendre et utiliser ces informations. Par exemple, vous pouvez utiliser le chaînage prospectif dans l'analyse des tâches.

Chaînage en amont

Un autre terme pour décrire le backward-chaining est le raisonnement par objectifs. Le point d'exécution commence par une liste d'objectifs. Cependant, contrairement au forward-chaining, le backward-chaining fonctionne à l'envers, comme son nom l'indique. L'idée est de trouver des chemins qui permettent d'atteindre les objectifs. En outre, ce modèle de transfert de données recherchera la règle la plus appropriée qui s'aligne de manière adéquate sur le résultat souhaité. Imaginez que vous émettiez une hypothèse et que vous cherchiez des preuves à l'appui : ce scénario est similaire au concept de chaînage à rebours.

Moteurs déterministes basés sur des langages spécifiques à un domaine

Un moteur de règles déterministe basé sur des langages spécifiques au domaine produira toujours la même sortie pour chaque entrée. De plus, il passe toujours par une séquence d'états similaire. Si les entrées sont les mêmes, vous obtiendrez les mêmes résultats. Un moteur de règles déterministe est l'un des modèles de transfert de données les plus pratiques, car il est aussi le plus cohérent. Une fois que vous avez saisi l'entrée, le moteur de règles déterministe passe à l'état de départ. Ensuite, son état actuel prédit son état suivant. Chaque mouvement vers l'état suivant est prédéterminé. 

Logique floue

La logique floue a été créée dans les années 1960 par le Dr. Zadeh de l'Université de Californie. Elle est issue de la "théorie des ensembles flous". Elle est appelée "floue" parce qu'au lieu de produire les énoncés traditionnels "vrai ou faux" (1 et 0), elle fournit des "degrés de vérité". Ainsi, ce modèle de transfert de données se concentre sur les approximations plutôt que sur la précision pure. Pour faciliter la logique floue, il serait utile de travailler avec un large éventail de valeurs.

Vous pouvez appliquer la logique floue à des modèles d'entreprise complexes qui peuvent produire des résultats multiples. La logique floue s'intéresse à la "vérité" entre les valeurs extrêmes de 1 et 0. Par exemple, vous pouvez utiliser la logique floue et déterminer que votre organisation est solvable à 0,85. 

Utilisez la logique floue lorsque vous travaillez avec une grande variété d'entrées. Elle est également utile lorsque vous souhaitez un modèle qui reproduit le raisonnement humain plus fidèlement que les autres modèles énumérés ci-dessus.

En conclusion

L'utilisation d'un moteur de règles métier permet à votre organisation de conserver plus facilement sa flexibilité lorsque les processus de l'entreprise évoluent ou que les marchés changent. Comme les règles sont isolées du code, les utilisateurs professionnels peuvent apporter des modifications si nécessaire. Vous pouvez donc valider vos processus et vos données en fonction des exigences spécifiques de l'entreprise et des attentes de l'utilisateur final.

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