Critères d’éligibilité d’un BRMS

Critères d’éligibilité d’un BRMS

Aux origines du BRMS (moteur de règles)

La technologie des moteurs de règles / BRMS ne date pas d’hier. Née sous l’impulsion des américains dans les années 70 avec notamment la conception et de l’algorithme de RETE, elle a connu ses premières gloires début des années 80 sous l’appellation des systèmes experts. Le moteur de règle est une technologie ayant considérablement évolué, en traversant des années plus creuses (les années 90) avant de rebondir, au début de la bulle Internet, en solution technologique de Business Rules Management System (BRMS).

Ainsi, aujourd’hui, une vingtaine d’éditeurs postulent sur ce segment technologique, pour la plupart américains. Pour autant, il s’agit pour les clients d’apprécier la pertinence ou non de l’usage d’un BRMS pour répondre à la problématique métier qui est la leur.

Alors, comment apprécier cette pertinence ?

Le BRMS en quelques mots

Tout d’abord, il s’agit de transposer la logique métier, historiquement codée dans le patrimoine informatique des entreprises ou issue de l’expertise humaine, en règles communément appelées règles SI ALORS. Néanmoins, le SI contient les conditions qui doivent être évaluées à VRAI pour que la règle soit éligible au déclenchement. Une règle éligible s’exécute, c’est-à-dire que le moteur de règles exécute les actions contenues dans la partie ALORS de la règle. Une règle exécutée peut permettre potentiellement qu’une autre règle devienne éligible et ainsi de suite.

Ainsi, un raisonnement logique apparait par le déclenchement successif des règles éligibles.

Voici un exemple :

Par ailleurs, certains éditeurs fournissent en réalité 3 représentations possibles de la logique métier : les règles, les tables de décision (qui s’apparentent à une table de feuille Excel) et des arbres de décision.

Au final, l’objectif d’une technologie BRMS est bien d’améliorer la lisibilité de la logique métier répartie dans les applicatifs du SI et de permettre ainsi une meilleure maintenabilité de cette logique en créant une indépendance entre le contenu d’un ensemble de règles (service de règles) et la manière dont on le consomme au sein du SI.

Comment évaluer la pertinence ou non d’un BRMS ?

Malgré les avantages énoncés du BRMS, son usage n’est pas systématiquement pertinent au regard du contexte et de la problématique des entreprises qui se poseraient la question de l’utiliser.

De ce fait, il s’agit de vérifier un certain nombre de critères d’appréciation qui sont résumés ici :

La démarche de Pacte Novation est axée autour de la réalisation d’ateliers avec les différents acteurs partie prenante dans le futur projet, l’analyse et la retranscription des éléments recueillis durant ces ateliers, la rédaction de notes, et la restitution/présentation des conclusions aux instances de décision du client.

En tout état de cause, la clé du succès d’un projet BRMS est d’abord et avant tout, l’adhésion à cette technologie de toutes les parties prenantes du projet.

Nous vous proposons des solutions autour du système d’information, système expert, embarqué et édition de logiciels,  nous permettant de répondre à la plupart des exigences du marché. 

Qu’est-ce que l’ERTMS ?

Qu’est-ce que l’ERTMS ?

Dans un monde hyper connecté, le secteur des transports connaît lui aussi son lot de nouvelles technologies intelligentes. Pour survivre et rester dans la course de la performance, l’industrie des chemins de fer doit s’adapter au changement. Avez-vous entendu parler de l’ERTMS ? C’est un système Européen de gestion du trafic ferroviaire (European Rail Traffic Management System) qui s’inscrit dans une logique d’efficacité et de développement durable, mais pourquoi est-il essentiel de respecter les normes Européennes dans le domaine ferroviaire ?

Moderniser le système d’exploitation de circulation

L’ambition Européenne est d’accélérer la transformation industrielle vers le réseau du futur. Grâce à la norme ERTMS, les serveurs informatiques communiquent entre eux via un réseau de télécommunications dédié à la voie ferrée. Ce concept innovant améliore la conduite des trains à grande vitesse et augmente la fréquence des lignes. Le voyageur bénéficie ainsi d’un service de qualité et d’une information en temps réel.

Harmoniser la signalisation des chemins de fer Européens

Au-delà des frontières, le réseau national est mieux connecté au réseau ferré Européen. Le système nouvelle génération se généralise à tous les pays de l’Union Européenne et permet ainsi d’homogénéiser la circulation entre les villes et de fluidifier les échanges frontaliers. Ce système d’exploitation des infrastructures ferroviaires apporte une meilleure maîtrise du temps et de l’espace.

Sécuriser la circulation sur les rails

Le réseau digital du futur est connecté 24h/24 et permet de garantir une sécurité maximale sur les chemins de fer. La technologie ERTMS contrôle la distance de sécurité entre les machines, transmet en temps réel les consignes de conduite, et signale les incidents. Cette solution novatrice apporte réactivité et souplesse, c’est l’assistant technologique rêvé des conducteurs et aiguilleurs du rail. La normalisation dépasse son objectif avec en prime une réduction des coûts de maintenance.

Avec cette méthode agile de régulation des trains, les défis de performance et d’innovation sont relevés. Tous les feux de signalisation passent au vert : sécurité, fiabilité, et ponctualité !

Certaines peuvent être de haut niveau et abstraites, lorsqu’une personne utilise par exemple une remarque sarcastique pour transmettre une information. Pour bien saisir le langage humain, il faut comprendre non seulement les mots, mais aussi comment les concepts sont reliés pour transmettre le message souhaité.

En intelligence artificielle, que signifie NLP ?

En intelligence artificielle, que signifie NLP ?

Le NLP (Natural Language processing ou Traitement Naturel du Langage en français) est la technologie utilisée pour aider les machines à comprendre le langage naturel de l’homme. Il n’est pas aisé d’apprendre aux machines à comprendre notre manière de communiquer. D’importantes avancées ont cependant été réalisées ces dernières années pour faciliter aux machines la compréhension de notre langage.

C’est quoi le traitement naturel du langage ?

Le NLP est une branche de l’intelligence artificielle traitant de l’interaction entre les ordinateurs et les êtres humains en utilisant le langage naturel. L’objectif ultime du traitement naturel du langage est de lire, déchiffrer, comprendre et donner un sens aux langages humains d’une façon qui soit utile.

La majorité des techniques de ce traitement reposent sur l’apprentissage automatique pour déduire le sens des langues humaines. Cette technologie se positionne par ailleurs comme étant la force motrice des applications fréquentes comme les applications de traduction de langues, les traitements de texte (pour vérifier l’exactitude grammaticale des textes), les applications d’assistant personnel, etc.

Un ingénieur aux compétences techniques transverses

L’ingénieur DevOps s’inscrit dans l’évolution des métiers du secteur informatique. C’est un facilitateur technique qui accompagne les équipes agiles afin de réduire le temps de mise en production. En garantissant un passage automatisé entre les différents environnements, il s’assure de l’intégration, la qualité et le déploiement du code produit. Sa double compétence se traduit par une expertise certaine aussi bien sur la partie développement que sur le versant exploitation. Pour mener à bien sa mission, il doit maîtriser des outils spécifiques permettant de programmer, gérer, tester et administrer les systèmes informatiques.

Le Natural Language processing est-il difficile ?

Le traitement naturel du langage est considéré comme un problème difficile en informatique. C’est cependant la nature du langage humain qui rend le NLP difficile. Les règles régissant la transmission des informations via des langues naturelles ne sont pas faciles à comprendre pour les machines.

Certaines peuvent être de haut niveau et abstraites, lorsqu’une personne utilise par exemple une remarque sarcastique pour transmettre une information. Pour bien saisir le langage humain, il faut comprendre non seulement les mots, mais aussi comment les concepts sont reliés pour transmettre le message souhaité.

Les techniques utilisées dans le traitement naturel du langage

L’analyse sémantique et l’analyse syntaxique sont les principales techniques utilisées pour faire des tâches de Natural Language processing.

L’analyse syntaxique : elle fait référence à la disposition des mots dans une phrase de façon à ce qu’ils aient un sens grammatical. Elle est utilisée pour évaluer la façon dont le langage naturel s’aligne sur les règles grammaticales.

L’analyse sémantique : elle fait référence à la signification véhiculée par un texte. C’est l’un des aspects difficiles du traitement naturel qui n’a pas encore été intégralement résolu, puisque l’humeur et le ton employé peuvent amener la machine au contre sens.

Data Mining, comment analyser les sources de données dans un processus de Big Data ?

Data Mining, comment analyser les sources de données dans un processus de Big Data ?

À l’ère moderne où le Big Data est devenu un enjeu de prime importance, l’exploration de données se présente comme un processus qui permet de définir des modèles utiles à partir d’une grande quantité de données. Dans les lignes à suivre, découvrez quelques techniques employées dans le Data Mining.

Qu’est-ce que le Big Data ?

Le Big Data se présente comme une solution technologique qui offre la possibilité de faire à la fois la collecte, l’analyse, la comparaison, la reconnaissance, la classification et l’utilisation de différentes données telles que des discussions ou commentaires sur les sites sociaux, des images, des documents et autres types de fichiers. On désignera plus généralement par Big Data des ressources d’informations structurées ou non structurées qui, selon leurs qualités et leurs quantités, peuvent servir à apporter de la valeur ajoutée d’une manière ou d’une autre. L’exploitation de ces ressources va ainsi imposer l’utilisation d’outils analytiques de différents types.

Méthode du Data Mining dans un processus du Big Data

Extraction de données

Le développement des technologies de l’information a généré une quantité énorme de données dans divers domaines, données qu’il faut capter et stocker.Il a fallu donc imaginer des technologies et architectures massivement parallèles pour répondre au volume de données à capter en temps réel. Les moyens de stockage ont eux aussi évolué pour répondre à la volumétrie et la rapidité de manipulation sous l’impulsion des acteurs influenceurs du net qui ont fait naître le No SQL (Not Only SQL) pour digérer une information qui peut être un texte, une image, une vidéo, etc …L’idée est bien de permettre de stocker, de filtrer et de manipuler ces données précieuses afin de procéder à des prises de décision pointues. L’exploration de données se présente donc comme un processus d’extraction d’informations et de modèles utiles à partir de données précédemment stockées.

Exploration de données : un processus en plusieurs étapes

L’exploration de données est un processus logique qui est utilisé, comme le nom l’indique, pour parcourir une grande quantité de données afin de trouver des éléments utiles. Un objectif, entre autres, de cette technique est de mettre en place ou de trouver des modèles analytiques qui étaient auparavant inconnus. Une fois ces modèles trouvés, il peut en être fait usage pour prendre certaines décisions stratégiques afin de booster le développement des activités d’une entreprise ou autre entité. Les trois étapes impliquées dans le processus peuvent être listées comme suit :

  • Exploration : dans la première étape de l’exploration, les données sont nettoyées et transformées sous une autre forme. Par la suite, les variables importantes et la nature des données en fonction du problème sont déterminées.
  • Identification des modèles : une fois que les données ont été explorées, affinées et définies pour les variables spécifiques, la deuxième étape consiste à identifier des modèles. Il s’agira d’identifier et de sélectionner les modèles qui permettent la meilleure prédiction.
  • Déploiement : les modèles sont déployés pour obtenir le résultat souhaité.