Modélisation des décisions
La modélisation des décisions (decision modelling) montre comment se prennent les décisions métier répétables: celles qui reviennent, qui obéissent à des règles et qui s'appliquent à un même ensemble de données. Un modèle de décision combine trois éléments, la décision elle-même, l'information qu'elle consomme et la connaissance, c'est-à-dire les règles métier qui la gouvernent. Une décision simple se rend par une seule table ou un seul arbre; une décision complexe se décompose en sous-décisions liées, chacune décrite à part, ce que porte un diagramme des exigences de décision. Les décisions se prennent rarement isolément et les modéliser sert autant à rendre une décision explicite et maintenable qu'à cadrer, en amont, celles qui méritent l'analyse. La modélisation des décisions se décline en trois représentations et le choix entre elles se fait sur la forme de la décision: la table de décision et l'arbre de décision décrivent une décision unique, le diagramme des exigences de décision structure un réseau de décisions liées.
Objectif
La modélisation des décisions rend explicite la façon dont se prend une décision métier répétable, en séparant la logique de décision, les règles et les données qu'elles interrogent, du processus qui invoque cette décision. Le livrable est un modèle de la décision, tracé au niveau de détail choisi, qu'une partie prenante peut lire, qui se prête à l'analyse d'impact et qui survit à la personne qui rend aujourd'hui la décision de tête. Il répond à une question précise: comment cette décision est-elle prise, à partir de quelles entrées, sous quelles règles et sur l'autorité de qui.
Le BABOK réunit toute approche de la modélisation des décisions autour de trois éléments. La décision est la question à trancher et sa réponse. L'information est l'ensemble des données que la décision consomme en entrée. La connaissance est le corps de règles métier qui, appliqué à l'information, produit la réponse. Ces règles sont de deux natures: une règle définitionnelle fixe ce qui est vrai par construction, par exemple qu'une taxe est correctement calculée; une règle comportementale contraint ce qui doit se produire, par exemple qu'une adresse de facturation corresponde à la carte de crédit présentée. Ce vocabulaire commun est ce que les trois représentations partagent, quelle que soit leur forme.
Un même modèle sert plusieurs usages. Il documente une décision rendue à la main, il alimente une automatisation par règles et il cadre en amont un travail d'exploration de données ou d'analytique prédictive. Les décisions se prennent rarement isolément: beaucoup s'inscrivent dans un enchaînement où chacune conditionne la suivante, si bien que les modéliser sert aussi à repérer celles qui méritent l'analyse et à vérifier qu'elles s'alignent sur la stratégie, avant d'engager les données. À l'échelle de l'organisation, un modèle de décision d'ensemble relie ces décisions aux processus, aux mesures de performance et aux unités qui en portent les règles.
Quand choisir quelle technique
Une seule question départage les trois représentations: la décision tient-elle dans une seule représentation ou faut-il la décomposer en un réseau? Une décision qui se prend d'un tenant se rend par une table de décision ou par un arbre de décision. Une décision complexe, qui se laisse découper en sous-décisions dépendant les unes des autres, se structure par un diagramme des exigences de décision, où chaque sous-décision est décrite à part et reliée à celles dont elle dépend.
Quand la décision est unique, le choix se fait sur la forme de sa logique et se règle entre la table de décision et l'arbre de décision. Le BABOK note que les arbres sont d'usage courant dans certains secteurs mais nettement moins répandus que les tables et qu'ils sont particulièrement efficaces pour certains types de règles, celles de segmentation au premier chef.
Le diagramme des exigences de décision opère à un autre niveau. Une table et un arbre disent comment se prend une décision donnée; le diagramme montre comment plusieurs décisions se tiennent, laquelle en alimente une autre et d'où vient l'autorité de leurs règles. C'est là son apport propre: là où la table et l'arbre restent à l'échelle d'une décision atomique, le diagramme cadre l'ensemble et rend visibles les dépendances qui relient les décisions. Ses éléments reprennent un à un les trois éléments de tout modèle de décision, la décision, l'information qu'elle consomme et la connaissance qui la gouverne, avec en plus la source de cette connaissance. C'est pourquoi un diagramme des exigences de décision loge fréquemment des tables et des arbres à l'endroit où il renvoie à la logique de chaque décision.
| Représentation | La choisir quand | Forme de la décision |
|---|---|---|
| Table de décision | Une décision atomique gouvernée par de nombreuses combinaisons de conditions sur un même ensemble de données, à couvrir de façon exhaustive et vérifiable. | Une décision, plusieurs règles, forme tabulaire. |
| Arbre de décision | Une décision dont les règles partagent des conditions et se lisent comme un enchaînement de branches, typiquement une segmentation de clientèle. | Une décision, conditions partagées, forme ramifiée. |
| Diagramme des exigences de décision | Une décision complexe à décomposer en sous-décisions interdépendantes, en montrant l'information et la connaissance dont chacune dépend. | Plusieurs décisions liées, forme de réseau. |
Sources
- IIBA, A Guide to the Business Analysis Body of Knowledge (BABOK Guide) v3, §10.17 Decision Modelling.
- IIBA, Guide to Business Data Analytics, §3.8 Decision Modelling and Analysis: la perspective qui situe une décision dans un enchaînement de décisions à l'échelle de l'entreprise.
- OMG, Decision Model and Notation (DMN): la notation standard de l'industrie derrière le diagramme des exigences de décision et la modélisation des décisions en général.