Pourquoi cet intérêt actuel pour les règles métier ?Les entreprises ont toujours recherché une forme d’agilité, dès les débuts de l’automatisation. On a mis en place des logiciels, mais logiciel et changement sont antinomiques. Et l’on automatise en général des processus relativement
stables. Une fois que l’on a modélisé une pratique au sein d’un logiciel, la modification peut exiger beaucoup d’efforts. Il fallait donc trouver un moyen d’externaliser la logique la faire évoluer métier, de avec façon le minimum à pouvoir d’impact
sur le système d’information. Ce besoin revêt une nouvelle dimension avec la généralisation du web, qui implique une plus grande ouverture du système d’information sur l’extérieur, via de multiples canaux. En outre, l’augmentation de la concurrence
fait que l’on diversifie davantage les offres pour les adapter aux besoins du client. Tous ces événements peu prévisibles ont un impact sur les processus de l’entreprise.Historiquement, cette approche était plus liée à des applications de type technique. Quel a été le déclencheur pour le monde de la gestion ?Le grand changement, c’est que, sous la pression des grands acteurs, Java et XML sont désormais acceptés dans la gestion. On dispose ainsi d’une architecture standard pour accéder à des composants ou à des services. Mais si Java est
adapté au développement d’applications, il reste un besoin de flexibilité, auquel répondent les règles métier. On voit de plus en plus d’entreprises positionner le moteur de règles comme un élément central de leur système d’information.Pouvez-vous indiquer des exemples de cette évolution ?Les règles sont nécessaires pour toutes les activités liées à la promotion vis-à-vis du client final, du type crédit à la consommation, ou dans les applications de promotion pour étudier les types de contrats passés avec les
fournisseurs afin d’alimenter ladite promotion ce que l’on appelle gestion de marge arrière. Mais aussi pour toutes les questions liées à la réglementation. Ainsi, le ministère de l’Agriculture, qui gère les subventions du monde agricole, doit
régulièrement prendre en compte les modifications réglementaires, à la fois européennes et nationales. Parallèlement, il doit être capable de rejouer les scénarios avec la réglementation antérieure. Enfin, la traçabilité, dont on entend surtout
parler dans l’agroalimentaire, est exigée dans de nombreux autres domaines. On l’a vu lors des affaires Enron ou Worldcom.Quel est le positionnement du moteur de règles dans l’architecture du système d’information ?Il s’appuie sur un référentiel central de règles, susceptible de servir les différentes applications. On peut s’y référer dans la logique services web certains clients commencent à prendre ce chemin. On peut aussi embarquer des
moteurs à chaque étape. Dans le premier cas, on simplifiera les problèmes de cohérence des règles. Dans le second, on sera plus performant. Tout dépend du volume de consultation. Deux types de processus sont externalisés. D’un côté, l’enchaînement
des étapes, l’acheminement d’un dossier, par exemple, comme dans un workflow. De l’autre, la réglementation proprement dite. L’idée est de gérer par exception, d’automatiser au maximum tout ce qui entre dans un cadre commun. Pour atteindre ce niveau
d’évolutivité, il faut disposer de fonctions d’édition avancées. Les nouveaux moteurs de règles embarquent des éditeurs qui permettent de capturer une règle dynamiquement, de l’éditer et de l’exécuter.Comment adapter le langage de définition des règles aux contraintes spécifiques d’un métier donné ?Nous avons recours à un métalangage générique, qui comprend toutes les constructions nécessaires pour bâtir ce que l’on veut. Sur cette base, on peut définir des langages de communautés, déclinés par métier (assurance, paye). Mais
il faut aussi faire simple. Et utiliser au mieux ce que le métalangage fournit par défaut. Il y a donc des règles prédéfinies pour les crédits, les annuités, etc., en général écrites sous Excel dans les entreprises.Quels sont les axes d’évolution de ces outils ?Nous avons besoin de disposer de statistiques sur les règles pour vérifier que l’on a bien pensé à tous les cas possibles. Parallèlement, nous discutons avec les spécialistes du datamining en vue d’utiliser leurs techniques sur le
référentiel pour identifier des ‘ patterns ‘significatifs et les traduire par des règles, de façon à boucler la boucle. Les systèmes seront en mesure de proposer un ensemble de règles élaborées par
l’analyse aux opérationnels, qui pourront les faire évoluer selon leurs besoins.
🔴 Pour ne manquer aucune actualité de 01net, suivez-nous sur Google Actualités et WhatsApp.
