Les dernières versions de Progress Corticon 7.3 et Corticon.js 2.4 marquent une avancée significative dans la modélisation et les tests de règles intelligentes. Grâce à la génération de données de test basée sur l’IA, à une intégration plus approfondie avec les principaux modèles d’IA et à de nouvelles options d’exportation pour la gouvernance, ces mises à jour transforment l’un des domaines les plus chronophages de l’automatisation des décisions : la validation.
La plateforme Corticon continue de proposer des innovations qui renforcent la fiabilité, la transparence et les performances, aidant les organisations à modéliser, tester et déployer des décisions automatisées avec plus de rapidité et de précision.
Automatisation d’un processus historiquement manuel
Les tests constituent depuis longtemps l’une des parties les plus exigeantes de la modélisation de règles. Chaque entrée et sortie attendue nécessite généralement une configuration et une vérification manuelles. Corticon 7.3 introduit la génération de données de test basée sur l’IA qui automatise ce processus en produisant des entrées de test directement à partir de la logique d’une feuille de règles.
Comme le démontre la démonstration pas à pas ci-dessous, le système analyse les conditions des règles et génère des données de test complètes qui reflètent les variables du monde réel, telles que l’âge du conducteur, la distance et la catégorie de risque. Le résultat est une validation complète avec une configuration minimale, libérant les modélisateurs du travail manuel répétitif.
Personnalisation et contrôle intelligents
Bien que la génération automatique couvre la plupart des cas d’utilisation, les modélisateurs peuvent également guider l’IA pour créer des données pour des scénarios spécifiques. Dans l’exemple ci-dessous, le modélisateur demande au moteur Corticon de « générer des données de test pour 10 conducteurs âgés de 21 ans » et la plateforme renvoie un ensemble de données ciblé qui satisfait à ces conditions. Cette flexibilité permet aux équipes de valider des cas uniques ou extrêmes, tout en maintenant efficacité et cohérence.
Génération de données structurellement consciente
L’IA intégrée à la plateforme Corticon comprend à la fois la logique et la structure des données de règles. Dans l’exemple ci-dessous, le système reconnaît des relations telles que les plans de vol et le poids du fret, générant des données qui reflètent avec précision ces associations. Cette fonctionnalité prend en charge des projets complexes où les hiérarchies et les dépendances sont essentielles, produisant des données de test qui s’alignent précisément sur le modèle commercial et le vocabulaire.
Conçu pour un impact réel
Corticon 7.3 introduit des fonctionnalités qui s’étendent à tous les secteurs où la précision, la conformité et la transparence sont essentielles, notamment les services financiers, les soins de santé, les assurances, le gouvernement et l’industrie manufacturière.
Les principales améliorations incluent :
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Génération de données de test basée sur l’IA qui produit automatiquement des entrées dérivées de la logique de la feuille de règles, améliorant ainsi la couverture et réduisant le temps de configuration.
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Qualité améliorée de AI Assistant grâce à une intégration avec OpenAI 4.1 et 5 (y compris Azure OpenAI) pour une plus grande précision et pertinence contextuelle.
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Ruleflow JSON Export pour une intégration transparente avec les systèmes de documentation, de conformité et de gouvernance.
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Cycle de développement accéléré qui permet aux modélisateurs d’itérer rapidement et de valider la logique en toute confiance.
Ces fonctionnalités répondent à des défis courants tels que des cycles de test lents, des résultats d’IA incohérents et une intégration limitée de la gouvernance. Avec une automatisation intelligente et une conception transparente, Corticon 7.3 permet une modélisation décisionnelle plus rapide et de meilleure qualité.
Étendre la puissance de l’IA au cloud avec Corticon.js 2.4
Corticon.js 2.4 apporte la même innovation aux environnements JavaScript et cloud natifs. Les développeurs peuvent désormais générer et valider des règles en langage naturel, recevoir des explications d’erreur guidées par l’IA et exporter des flux de règles au format JSON pour des flux de travail de conformité ou d’audit.
La version maintient l’architecture légère et prête pour le cloud de Corticon.js au sein de la solution Corticon.js et ajoute une double intégration avec OpenAI et Azure OpenAI. Cette combinaison prend en charge des services de décision évolutifs, transparents et efficaces pour les environnements d’applications modernes.
De vrais résultats, une livraison plus rapide
Corticon 7.3 et Corticon.js 2.4 font progresser l’avenir de l’automatisation des décisions en mettant l’accent sur la précision, la transparence et l’efficacité. La combinaison de tests basés sur l’IA, d’une intégration moderne et d’une gouvernance prête pour l’audit permet aux équipes de passer du développement au déploiement avec plus de rapidité et de confiance.
Les organisations peuvent valider la logique plus rapidement, améliorer la qualité des résultats automatisés et maintenir une visibilité complète sur les processus de test et de conformité. Ces versions reflètent un engagement continu à aider les clients à parvenir à une automatisation des décisions fiable, intelligente et évolutive.
Découvrez comment Corticon 7.3 et Corticon.js 2.4 fournir l’intelligence et la précision nécessaires pour accélérer l’automatisation des décisions.
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