Les entreprises modernes sont confrontées au défi de la gravité des données : à mesure que les ensembles de données augmentent, leur déplacement devient de plus en plus difficile et coûteux. L’automatisation des décisions amplifie ce défi : l’application de règles métier complexes sur de gros volumes de données introduit souvent une latence et une surcharge de l’infrastructure. La solution optimale consiste à apporter l’intelligence décisionnelle directement à la source de données.
L’intégration du Progrès Corticon.js et MarkLogiqueoffre un cadre performant, transparent et explicable pour automatiser des décisions complexes dans divers secteurs. Ce blog décrit le processus de bout en bout, suivant un scénario de souscription d’une police d’assurance automobile. Ces exemples servent uniquement d’illustrations pour démontrer le flux de travail et l’architecture ; les concepts s’appliquent largement à tout domaine où des décisions complexes doivent être automatisées sur de grands ensembles de données.
1. Création de la logique de décision avec Corticon.js
La première étape consiste à capturer la logique métier dans un format clair et gérable. Cela se fait dans Corticon.js Studio, un outil qui permet aux analystes commerciaux et aux auteurs de règles de définir, tester et documenter les règles qui régissent le processus de prise de décision.
Développement du vocabulaire
Un modèle de données, ou vocabulaire de règles, définit les entités et attributs commerciaux. Les vocabulaires peuvent être générés directement à partir de schémas existants ou de messages de données structurées :
La validation du schéma garantit la conformité aux normes de données établies via Corticon AI Assistant.
Feuilles de règles
Les règles métier sont créées dans une interface de type feuille de calcul, permettant aux modélisateurs de règles d’exprimer intuitivement une logique conditionnelle complexe.
Ou avec l’aide de Corticon AI Assistant :
Flux de règles
Un diagramme d’exécution graphique définit l’enchaînement des règles, garantissant des résultats prévisibles dans chaque processus de décision.
Test de roulette
Les outils de test intégrés valident la logique par rapport à des échantillons de données représentatifs avant le déploiement.
Une fois finalisé, le projet de règles complet se compile dans un fichier JavaScript unique et portable (decisionServiceBundle.js) qui s’exécute dans n’importe quel environnement compatible JavaScript, y compris MarkLogic.
2. Le backend du hub de données MarkLogic
La gravité des données augmente les coûts et les retards lorsque les pipelines transfèrent les enregistrements entre les systèmes. Le backend MarkLogic contrecarre cette contrainte en colocalisant l’exécution des décisions Corticon.js avec les données sources. Les évaluations s’exécutent au sein du hub de données, ce qui accélère le débit, préserve le lignage et élimine les mouvements aller-retour.
Ingestion et traitement
Flux MarkLogic gère les workflows d’ingestion pour les données structurées ou semi-structurées.
Évaluation automatisée
UN Déclencheur MarkLogic s’active lors de l’ingestion du document, en exécutant un script qui :
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Lit le nouvel enregistrement de données.
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Appelle le service de décision Corticon.js (décisionServiceBundle.js) pour évaluation.
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Reçoit une réponse enrichie contenant des décisions finales, des messages lisibles par l’homme et une trace d’exécution granulaire.
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Incorpore la réponse dans le document source, formant ainsi une piste d’audit complète.
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Stocke le document enrichi dans une collection MarkLogic permanente.
Le résultat est une source unique de vérité où coexistent données brutes, décisions automatisées et métadonnées d’explicabilité.
3. Le tableau de bord d’explicabilité (frontend)
Un tableau de bord basé sur React fournit une visualisation complète des décisions générées dans MarkLogic. L’interface utilisateur met l’accent sur l’interprétabilité et l’auditabilité.
Détails de la politique
Affiche le contexte complet de la stratégie une fois que toutes les règles ont été appliquées.
Journal de décision
Présente les messages lisibles par l’homme générés par Corticon.js, formant un récit étape par étape du processus de décision.
Suivi d’exécution
Visualise les données granulaires des métriques, y compris les modifications d’attributs, la création d’entités et les associations exécutées pendant le traitement des règles.
L’IA dans la boucle : explication des politiques via Chatbot
L’intégration des interfaces de discussion basées sur Corticon.js, MarkLogic et LLM introduit un cadre d’IA dans la boucle pour l’explication des politiques.
Le chatbot applique la génération de récupération augmentée (RAG) pour maintenir l’exactitude et la traçabilité :
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Récupère les documents de stratégie pertinents de MarkLogic.
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Fournit au modèle de langage des données structurées, des messages générés par Corticon et des traces d’exécution.
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Génère des réponses faisant autorité et fondées sur le contexte.
Le grand modèle linguistique sert d’interprète – et non de décideur – garantissant des explications factuelles et fondées sur des règles sans risque d’hallucination.
Étendre le paradigme à toutes les industries
La combinaison de Corticon.js et MarkLogic répond à un défi universel pour les entreprises : appliquer une logique de décision déterministe et explicable directement dans de vastes environnements de données distribués. L’exemple de l’assurance automobile illustre l’architecture, mais le même modèle de conception s’applique à de nombreux secteurs où la gravité des données et les exigences de conformité limitent l’analyse et l’automatisation.
Les secteurs clés dans lesquels la prise de décision dans la base de données apporte une valeur immédiate comprennent :
Services financiers – Permet une évaluation des risques en temps réel, une détection des fraudes et une validation de la conformité sans transférer de données sensibles entre les systèmes.
Santé et sciences de la vie – Prend en charge la détermination de l’éligibilité, l’aide à la décision clinique et l’administration des avantages sociaux tout en préservant la sécurité des données et la conformité réglementaire.
Secteur public et programmes sociaux – Automatise les décisions d’éligibilité, de réclamation et de gestion des cas dans Medicaid, l’assurance-chômage et les programmes similaires régis par des cadres réglementaires complexes.
Fabrication et IoT industriel – Exécute les décisions de maintenance prédictive et de contrôle qualité à proximité de la source de données, réduisant ainsi la latence et optimisant l’utilisation des ressources.
Services de vente au détail et aux consommateurs – Permet une tarification dynamique, des recommandations de produits et une gestion des stocks via des centres de décision localisés fonctionnant à proximité des données transactionnelles.
Énergie et services publics – Gère l’équilibrage de charge, l’état des équipements et les rapports sur la durabilité en appliquant une automatisation basée sur des règles au sein des hubs de données opérationnelles.
Dans ces domaines, la colocalisation de l’intelligence décisionnelle avec les données maximise la transparence, les performances et la gouvernance, sans compromettre la vitesse ou le contrôle.
La puissance de la gravité des données
L’intégration de l’automatisation des décisions au sein du hub de données produit des avantages mesurables :
Transparence: Chaque décision comprend une justification vérifiable intégrée dans les données.
Efficacité: Les données restent stationnaires, éliminant ainsi la latence de transfert et les coûts d’infrastructure.
Cohérence: Les décisions et les données coexistent dans le même référentiel, maintenant l’alignement entre les systèmes.
L’architecture Corticon.js-MarkLogic illustre le principe de gravité des données en action, permettant une automatisation intelligente, explicable et haute performance directement au sein de l’écosystème de données.
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