S'ils sont réalisés à l'aide d'un BRMS ces arbres de décisions peuvent être directement exécutés par des machines au même titre qu'un programme informatique.
Voici un exemple simple d'arbre de décisions construit avec IBM Ilog jrules 7.1.
La logique présentée ici permet de décider si un particulier risque de se trouver en défaut de paiement.
Cette logique est une logique école et n'a que peu d' intérêt en soi. La forme utilisée pour la représentée est le point qui nous intéresse.
La question qui mobilise notre attention est celle de l'intérêt de ce formalisme d'arbre par rapport aux autres formalismes comme les tables ou de règles.
La logique de décisions présentée utilise ici trois conditions et aboutie à quatre conclusions.
Les trois conditions sont relatives :
- à l'ancienneté du client,
- à la quantité d'incidents de paiement qu'il a rencontré,
- à son endettement.
Cet arbre équivaut à quatre règles :
1) Si le client est récent sa note est C.
2) Si le client est ancien et a connu beaucoup d'incidents sa note est B.
3) Si le client est ancien, n'a pas connu beaucoup d'incidents et est endetté sa note est A.
4) Si le client est ancien, n'a pas connu beaucoup d'incidents et n'est pas endetté sa note est AA.
Plus la note est proche de AAA plus la banque a confiance dans le particulier est une personne de confiance pour la banque.
Le formalisme d'arbre présenté a l'immense avantage sur le formalisme textuel d'être exécutable.
Le formalisme textuel a l'immense avantage d'être plus accessible et plus clair.
Il reste à prendre en compte le fait que je n'ai formalisé les règles sous forme de texte qu'après avoir formalisé l'arbre et que cet ordre de travail a très favorablement facilité l'écriture de règles simple à comprendre et logiquement ordonnées.
La réponse à chacune de ces questions est en soi un problème complexe que l'on peut ou non choisir d'automatiser. Et si l'on choisit de l'automatiser on peut à nouveau se poser la question du bon formalisme à utiliser.
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