Anmerkungen:
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Beschreibung:
Adoptées depuis plus de 20 ans par le monde de l’industrie, les règles métiers (business rules) offrent la possibilité à des utilisateurs non-informaticiens de définir des politiques de prise de décision de manière simple et intuitive. Pour faciliter leurs utilisations, des systèmes à base de règles, dits « systèmes de gestion des règles métier », ont été développés, séparant la logique métier de l’application informatique. S’ils sont adaptés pour traiter des données structurées et complètes, ils ne permettent pas aisément de travailler sur des données probabilistes. PROCOP (Probabilistic Rules Optimized and COmPilation) est une thèse proposant une nouvelle approche pour l’intégration de raisonnement probabiliste dans IBM Operational Decision Manager (ODM), le système de gestion des règles métier développé par IBM, notamment via l’introduction d’une notion de risque global sur l'évaluation des conditions d'exécution d'une action, complexifiant la phase de compilation du système mais augmentant l’expressivité des règles métiers. Diverses méthodes sont explorées, implémentées et comparées afin de permettre l'utilisation d'une telle capacité de raisonnement à large échelle, notamment afin de répondre aux problématiques liées à l'utilisation de modèles graphiques probabilistes dans des réseaux complexes. ; Widely adopted for more than 20 years in industrial fields, business rules offer the opportunity to non-IT users to define decision-making policies in a simple and intuitive way. To facilitate their use, rule-based systems, known as business rule management systems, have been developed, separating the business logic from the computer application. While they are suitable for processing structured and complete data, they do not easily allow working with probabilistic data. PROCOP (Probabilistic Rules Optimized and COmPilation) is a thesis proposing a new approach for the integration of probabilistic reasoning in IBM Operational Decision Manager (ODM), IBM's business rules management system, in particular through the ...