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Génération d'Explications pour des Systèmes à base de Règles

Résumé rédigé par
Directeur de thèse:
Doctorant: Karim EL MERNISSI
Unité de recherche UMR 7606 Laboratoire d'informatique de Paris 6

Projet

Le concept de “Business Rule Management System” (BRMS) a été introduit il y a une dizaine d'années pour faciliter la création, la vérification, le déploiement et l'exécution des politiques commerciales propres à chaque compagnie.

Basée sur une approche symbolique, l'idée générale est de permettre aux utilisateurs métier de gérer les changements des règles métier dans le système sans avoir besoin de recourir à des compétences techniques. Il s'agit donc de fournir à ces derniers la possibilité de formuler des politiques commerciales et d'automatiser leur traitement tout en restant proche du langage naturel.

Des nos jours, avec l'expansion de ce type de systèmes, il faut faire face à des logiques de décision de plus en plus complexes et à de larges volumes de données. Il n'est pas toujours facile d'identifier les causes conduisant à une décision. On constate ainsi un besoin grandissant de justifier et d'optimiser les décisions dans de courts délais qui induit l'intégration à ses systèmes d'une composante d'explication évoluée.

Le principal enjeu de ces recherches est de fournir une approche nouvelle dans l'explication des processus de décision d'un BRMS et plus largement d'un système à base de règles. Cette approche devra être en mesure d'apporter les informations nécessaires à la compréhension générale de la décision, de faire office de justification auprès d'entités internes et externes ainsi que de permettre l'amélioration des moteurs de règles existants.

La réflexion se portera tant sur la génération des explications en elles-mêmes que sur la manière et la forme sous lesquelles elles seront délivrées.