"Systèmes d`Information"

Transcription

Conception de Systèmes d’Information
Éric Würbel
12 mars 2008
Table des matières
1 Introduction & motivations
1.1 Sources . . . . . . . . . . . . . . . .
1.2 Donnée et information . . . . . . . .
1.3 Quelques propriétés de l’information
1.4 Le concept de système d’information
1.5 Fonctions d’un SI . . . . . . . . . . .
1.5.1 La saisie . . . . . . . . . . . .
1.5.2 Le stockage . . . . . . . . . .
1.5.3 Le traitement . . . . . . . . .
1.5.4 La restitution . . . . . . . . .
1.5.5 transmission, communication
2 Conception d’un SI
2.1 Architecture et conception . . . . . .
2.2 Démarche générale . . . . . . . . . .
2.2.1 Schéma directeur . . . . . . .
2.2.2 Étude préalable par domaine
2.2.3 Étude détaillée par projet . .
2.2.4 Réalisation . . . . . . . . . .
2.2.5 Mise en oeuvre . . . . . . . .
2.2.6 Maintenance . . . . . . . . .
2.2.7 Conclusion . . . . . . . . . .
2.3 Modélisation du SI . . . . . . . . . .
2.4 modèle conceptuel des données . . .
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3 Définitions initiales
3.1 Propriété . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2 Entité . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
3.2.1 Définition . . . . . . . . . . . . . .
3.2.2 Les identifiants . . . . . . . . . . .
3.2.3 Occurence d’entité ou individu . .
3.2.4 Dépendance fonctionnelle directe .
3.3 L’association (ou relation type) . . . . . .
3.3.1 Définition . . . . . . . . . . . . . .
3.3.2 Identifiant d’une association . . . .
3.3.3 Occurences d’une association . . .
3.3.4 Cardinalité . . . . . . . . . . . . .
3.3.5 Caractéristiques d’une association .
3.3.6 Association porteuse . . . . . . . .
3.3.7 Les associations transitives . . . .
3.3.8 Les associations réflexives . . . . .
3.4 Héritage . . . . . . . . . . . . . . . . . . .
2
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Table des matières
3.5
Contraintes ensemblistes . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30
3.5.1 Inclusion . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 31
4 Méthodologie
4.1 Présentation du cas . . . . . . . . . . .
4.1.1 Objectifs de l’analyse : . . . . .
4.2 Étude des données . . . . . . . . . . .
4.2.1 Dictionnaire des données . . . .
4.2.1.1 Définition . . . . . . .
4.2.1.2 Vocabulaire . . . . . .
4.3 Dépendance fonctionnelle . . . . . . .
4.4 Matrice des dépendances fonctionnelles
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5 Conclusion
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L’objectif de ce cours est de familiariser un public non-informaticien avec la notion de système
d’information. De quoi s’agit-il, quel est son rôle au sein des organisation, et comment le conçoit-on ?
La première question a bien évidemment un intérêt en tant qu’élément de culture générale. Au delà
de cet aspect, nous vivons tous dans une société où l’information est omniprésente, et comprendre la
façon dont on la modélise et on la gère, c’est être capable de prendre du recul par rapport à celle-ci,
et éviter les pièges que recèle l’utilisation de l’information.
La seconde question « quel est son rôle », amène à poser quelques jalons sur l’utilisation de l’information au sein des organisations.
La dernière question prend tous son sens pour de futurs utilisateurs de systèmes d’information du
fait que généralement, les méthodes de conception de systèmes d’information associent l’utilisateur
à la démarche de conception. De plus, cela permet aussi d’apréhender les limites de l’utilisation
automatisée de l’information, en prenant conscience de la limite des modèles.
1.1 Sources
Le présent support a été rédigé en s’inspirant des sources suivantes
– cours de conception des système d’information de S. Manar et Y Assaï à l’INT. http://ebiz.
int-evry.fr/sie/
– cours d’analyse des systèmes d’information de E. Crépin. http://www.ac-nancy-metz.fr/eco-gestion/
eric_crepin/accueil.htm
– cours MERISE de F. Di Gallo au CNAM. \url{http ://fdigallo.online.fr/cours/contenu.htm}
1.2 Donnée et information
L’ordinateur manipule des données. D’un point de vue très abstrait et général, une donnée est un
signe (une trace, écrite par exemple) auquel est associé un code (l’ensemble des signes admis, par
exemple l’alphabet).
La codification des signes permet de représenter des données. Une série de signes, tels que le ’1’ ou
le ’T’, devient une donnée lorsqu’on connait la codification correspondante.
Une information est quelque chose de beaucoup plus riche qu’une donnée brute. C’est une donnée
qui a un sens, ce sens provenant d’un modèle d’interprétation. Une même donnée peut avoir plusieurs
sens suivant selon le modèle d’interprétation qui lui est associé.
Par exemple, la donnée ’12101961’ peut être interprétée comme le nombre «douze million cent un
mille neuf cent soixante et un», mais un anglo-saxon pourra y reconnaitre la date «10 décembre 1961».
Un français peut aussi y reconnaitre une date : «12 octobre 1961».
Les modèles d’interprétation font partie de notre culture générale.
On voit, au regard de l’exemple précédent, qu’il peut être extrêmement difficile d’apréhender une
information si on ne connait pas le contexte sémantique auquel réfère le modèle d’interprétation. La
figure 1.1 présente quelques exemples supplémentaires.
4
Fig. 1.1: Information = donnée + modèle d’interprétation
1.3 Quelques propriétés de l’information
On peut citer :
– l’information est une donnée qui a un sens et un impact sur le récepteur.
– la valeur de l’information est corélée à son impact et à son potentiel de surprise.
– c’est une ressource et une richesse au même titre que les autres.
Notons enfin que la valeur d’une information est quelque chose de très difficile à quantifier. En effet,
plusieurs facteurs rentrent en ligne de compte :
– l’écoulement du temps :
– une information fraîche a plus de valeur qu’une information périmée
– inversement, une information vérifiée, qui a pu mettre plus de temps à émerger, a probablement
plus de valeur qu’un « scoop » créant la sensation mais s’avérant peut être (partiellement)
erroné.
– du récepteur de l’information : une information politique, économique, un résultat sportif, ont
une valeur différente selon le potentiel de surprise.
La récolte, le stockage et la diffusion de linformation est devenue une industrie à part entière. Toute
organisation, quelle qu’elle soit, doit consacrer une partie de son effort à récolter, traiter, stocker et
diffuser l’information issue de son propre fonctionnement.
C’est l’objet du système d’information que nous allons tenter de définir dans la suite.
1.4 Le concept de système d’information
De façon abstraite, comment définir une organisation ? En première approche, on peut se référer
au schéma de la figure 1.2.
5
Fig. 1.2: Représentation abstraite d’une organisation.
Une organisation est un système opérationnel où les matières premières sont transformées, et où
les produits finaux sont fabriqués. C’est ce qu’on appelle la vision systémique des organisations.
Exemple 1.4.1 Pour prendre un exemple parlant, si on considère l’USTV sous l’angle de la vision
systémique (l’USTV est une organisation comme les autres), le système opérant est constitué des
services et des UFR de l’USTV. Ceux ci organisent les délibérations de jurys, les examens, les cours
de L1, L2, L3, M1 . . . , les corrections de copies. Les étudiants qui suivent les cours, passent les
examens, . . . font aussi partie de ce système opérant. C’est l’obtention des diplômes qui est — entre
autres — le produit final du système opérant à l’USTV.
Le flux physique est constitué des étudiants, des examens, des cours, des résultats, des rapports. . .
Toute organisation est pilotée par une équipe dirigeante, une direction. Sous l’angle de la vision
systémique, on l’appelle système de pilotage. Sa mission est de conduire l’organisation vers des objectifs
qui lui sont fixés, et de vérifier que ces objectifs ont été atteints. Cela nécessite généralement un
contrôle continu du système opérant et d’éventuelles modifications à apporter au système opérant
(recrutements, investissements, nouveaux développements, . . . ).
Donc, parallèlement au flux physique, il y existe un flux de décision. Ce flux correspond aux décisions
prises par le système de pilotage de l’organisation pour que celle ci fonctionne dans les meilleures
conditions et puisse atteindre ses objectifs. Enfin, toute organisation est soumise à des contraintes
extérieures et intérieures qui limitent son action et l’empèchent d’évoluer librement (ceci dit sans
connotation péjorative aucune, une contrainte peut avoir aussi des effets positifs).
La figure synthétise ce qui vient d’être dit sur le système de pilotage.
Exemple 1.4.2 En reprenant le cas de l’USTV, les décisions prisent par le système de pilotage
concernent : la définition du contenu des cursus, le nombre d’étudiants admis dans certaines filière
particulières (IUT,. . . ), la définition des modalités d’examen et le règlement des études, les investissement en matériel, en logiciels, . . .
Les contraintes qui pèsent sur l’USTV sont diverses : statutaires (rattachement à l’état), budgétaires, . . .
C’est dans ce contexte qu’émerge la notion de système d’information (SI). Ce sous-système de
l’orgasation est chargé de la collecte, du stockage, du traitement et de la diffusion de l’information
dans le système opérant et dans le système de pilotage.
Au sein du système opérant, l’information va permettre le fonctionnement, puisque chaque individu
et chaque tâche ont besoin d’être informés sur le flux physique qui les traverse. En général, cette
information est détaillée, ne concerne qu’un petit élément de l’organisation, et est tournée vers le
présent.
Au sein du système de pilotage, l’information va permettre à celui ci de prendre des décisions en
étant constamment informé de ce qui se passe dans le système opérationnel. Ici, l’information est plus
de nature synthétique, elle concerne une grande partie de l’organisation (si ce n’est toute, par exemple
l’équilibre des comptes annuels, le chiffre d’affaires), et est tournée vers le passé ou le futur.
La tâche principale du système d’information est de fournir un flux d’information qui, d’une part,
reflète le plus fidèlement possible le flux physique (est-ce possible ?), et d’autre part fournit au système
opérationnel les éléments nécessaires à son fonctionnement quotidien et au système de pilotage les
6
Fig. 1.3: missions du système de pilotage :
– fixation des objectifs (en tenant compte des contraintes) ;
– contrôle de la réalisation ;
– corrections (tenant compte des contraintes).
éléments nécessaires à des prises de décisions dans des conditions correctes. Ce rôle du SI est résumé
dans la figure .
Le flux d’information est vu comme une image du flux physique. Il représente, sous une forme plus
ou moins réduite et plus ou moins grossissante, tous les événements survenus dans le système opérant
ainsi que tous les éléments d’information permettant de traiter ces événements.
Cette image est nécessairement une réduction de la réalité. Elle ne concerne que les aspects considérés comme pertinents et comme ayant une incidence ou un rôle dans le fonctionnement de l’organisation. Si on se réfère à notre exemple de l’USTV, on trouvera dans le SI de l’USTV toutes les
informations sur les étudiants inscrits à l’USTV : nom, prénom, adresse, date de naissance, parcours
scolaire précédent. . . mais on ne trouvera ni la couleur des yeux, ni le groupe sanguin, informations
non pertinentes pour le fonctionnement de l’USTV.
Plus précisément, on dit que dans le SI il y a des modèles de la réalité organisationnelle. Ces modèles
sont construits par ceux qui mettent en place le SI.
La validité et la pertinence de ces modèles sont indispensables au fonctionnement du SI lui même,
et elles garantissent la qualité de l’information fournie.
En conclusion, la construction des modèles dans un SI est une phase est une phase très importante dans construction de ce SI. Cette tâche relève de l’ingéniérie des SI, et on utilise le terme de
« conception de SI ». Au sein de ce cours, nous aborderons une partie des techniques de modélisation
indispensables à la construction des SI.
En bref :
– Le SI est une représentation de la réalité.
– C’est un modèle — forcément réducteur — des faits et des événements survenus (présents et
passés).
– C’est un artefact, un objet artificiel, qui est greffé sur l’objet réel de l’organisation.
Pourquoi dit-on que le SI est un artefact ? Parce que l’organisation doit consacrer une partie de ses
ressources et de son énergie à gérer l’information alors que ce n’est pas sa tâche initiale.
7
Fig. 1.4: Le système d’information dans l’organisation.
Exemple 1.4.3 En reprenant notre exemple, l’USTV doit consacrer une partie de ses ressources
(humaines et techniques), pour gérer l’information concernant son fonctionnement quotidien. Cette
tâche occupe plusieurs personnes et consomme des ressources informatiques, mais elle n’est pas le
métier original de l’USTV qui est de former et instruire des étudiants, de délivrer des diplômes et de
mener des activités de recherche scientifique.
Cette tâche qui ne fait pas partie du cœur de métier des organisations (sauf dans le cas particulier
des SSII), est parfois sous-traitée. Cette pratique se nomme « out-sourcing » ou infogérance. Cela
permet à l’organisation de se concentrer sur son cœur de métier, avec toutefois le risque de devenir
trop dépendante d’un acteur extérieur.
Exemple 1.4.4 Pour prendre un autre exemple de système d’information dans le monde de l’enseignement supérieur, considérons une bibliothèque universitaire et essayons de déterminer les différents
flux en jeu.
Flux physique : Les livres, les abonnés de la bibliothèque, les prêts consentis aux abonnés, les
restitutions d’exemplaires d’ouvrages empruntés, le renouvellement des abonnements, . . .
Flux d’information : La cote du livre : un numéro unique tel que l’ISBN, son titre, ses auteurs,
l’éditeur, l’année d’édition, le nombre de pages, . . . Des informations relatives à l’abonné : nom et
prénom, adresse, date de validité de son abonnement, nombre d’ouvrages actuellement en prêt,. . .
Flux de décision : Le tarif des abonnements, la durée d’un prêt, le nombre maximal d’ouvrages
prêtés simultanéments, la sanction des prêts non restitués, les acquisitions de nouveaux ouvrages, . . .
Exemple 1.4.5 Une compagnie de chemins de fers (SNCF)
8
Fig. 1.5: Fonctions d’un SI
Flux physique : Les trains, les wagons, les voyageurs, les billets, les réservations, les départs et les
arrivées, les trajets, le paiement d’un billet,. . .
Flux d’information : Le trajet (n˚de trajet, nom de la ville départ et de la ville d’arrivée, fréquence,
heure de départ et d’arrivée), n˚ de billet, n˚ de réservation, n˚ de siège réservé, heure effective de
départ et d’arrivée,. . .
Des informations synthétiques tels que la répartition du nombre de voyageurs sur un trajet selon
les périodes de l’année, la répartition du nombre de voyageurs selon les trajets pendant la période de
Noël des 5 dernières années, la répartition du CA (chiffre d’affaire) d’un trajet selon les jours de la
semaine pour les trois derniers mois,. . .
Flux de décision : Définition de la grille tarifaire, définition des trajets pour une période donnée,
ouverture de nouveaux trajets, fermeture de certains trajets, achat de nouveaux équipement,. . .
Contraintes : Réglementation, cycles économiques, inflation, climat,. . .
1.5 Fonctions d’un SI
Le schéma de la figure résume les 5 fonctions de base d’un système d’information. Notez que la
communication s’effectue autant avec le système de pilotage qu’avec le système opérant.
9
1.5.1 La saisie
C’est la fonction la plus basique. Dans le passé, elle mobilisait des opérateurs et des opératrices de
saisie qui passaient leurs journées à saisir des tonnes d’information sur des claviers. . . On en trouve
encore, malgré l’introduction des lecteurs de code-barre, des logiciels de reconnaissance vocale et de
reconnaissance de caractères, des GPS pour les saisie de géolocalisation. . .
1.5.2 Le stockage
On distingue l’archivage de courte durée et l’archivage de longue durée. L’archivage de courte durée
concerne essentiellement les informations en cours d’exploitation dans le SI et celles suceptibles de
servir dans des futurs proches. L’archivage de longue durée a une fonction de mémoire de l’organisation.
Les technologies évoluent rapidement aujourd’hui. Notez que l’archivage de longue durée nécessite
la conservation de la chaîne matérielle et logicielle (il faut pouvoir relire plus tard !).
Hormis les problèmes de pérénité de la conservation, l’archivage, quelque soit sa durée, doit faire
face à deux problèmes majeurs :
– sécurité : droits d’accès, mais aussi sécurité de conservation (qu’advient-il en cas d’incendie ?)
– localisation : il s’agit de savoir où se trouve l’information recherchée.
1.5.3 Le traitement
Son but est de créer de nouvelles informations à partir des informations existantes grace à des
opérations de tri, de calculs, de regroupements, de recoupements. . .
1.5.4 La restitution
L’impression sur papier reste la plus commode et la plus couramment utilisée. Nous recevons tous
des relevés de comptes bancaires, des factures de téléphone, d’électricité, des fiches de paie. . . Mais
les ordinateurs ont encahi notre quotidien. La restitution s’effectue donc aussi via les écrans :
– technologie WEB (pages WEB en intranet ou extranet).
– visualisation via des applications dédiées
– formats de document électronique (odf, pdf, djvu,. . . )
– image de synthèse
1.5.5 transmission, communication
Il faut aussi être capable de déplacer l’information d’un point à un autre. Pour cela, on a besoin
d’un support de transmission et de protocoles de communication. (voir le cours de L2 second semestre
sur le WEB). Les technologies utilisées dans ce domaine sont très variées :
– réseaux hertzien ;
– transmission par satellite ;
– réseaux privés d’organisations ;
– fibre optique ;
– infra-rouge ;
– ...
10
2.1 Architecture et conception
On a dit précédemment que le SI doit représenter le plus fidèlement possible le fonctionnement du
système opérant. Pour réaliser cet objectif, on structure le SI en deux composantes :
– une base d’informations, dans laquelle seront mémorisés la description des objets, des règles et
des contraintes du système opérant ;
– un processeur d’information, destiné à piloter et à contrôler les évolutions auquelles base d’information est sujette.
Cette architecture est décrite à la figure 2.1.
Le processeur d’information produit des changements dans la base d’information à la réception
d’un message.Le message contient des informations et exprime une commande décrivant une action
à entreprendre dans la base d’information. Le processeur d’information interprète la commande et
effectue le changement en respectant les contraintes et les règles.
Si le message exprime une recherche sur le contenu de la base d’information, le processeur interprète
la commande et émet un message rendant compte du contenu actuel de la base d’information. Dans
tous les cas, l’environnement a besoin de savoir si la commande a été acceptée ou refusée. À cet effet,
le processeur émet un message vers l’environnement.
Dans le cadre de la conception du SI, l’architecture présentée induit une double conception :
– conception de la base d’information (aspect statique) ;
– conception du processeur de traitement (aspect dynamique).
Pour aider le concepteur dans ces deux tâches, la méthode Merise propose un ensemble de formalismes
et de règles destinés à modéliser de manière indépendante les données et les traitements du SI. Ces
modèles ne sont qu’une base de réflexion pour le concepteur et un moyen de communication entre les
divers acteurs du SI dans l’organisation. La validation de l’ensemble se fera en commun.
Fig. 2.1: Architecture du SI
11
Fig. 2.2: Étapes de conception.
2.2 Démarche générale
La démarche de conception du SI proposée par la méthode Merise s’articule autour des étapes
décrites à la figure 2.2. Nous allons examiner ces étapes.
2.2.1 Schéma directeur
Son rôle est de définir de manière globale la politique d’organisation et d’automatisation du système
d’information. Pour ce faire, on recense l’ensemble des applications informatiques existantes à modifier
et à développer. Pour rendre contrôlable et modulable ce développement, il est nécessaire de découper
le SI en sous-ensembles homogènes et relativement indépendants. Ces sous-ensembles sont appelés
domaines.
Exemple 2.2.1 En reprenant notre exemple de l’USTV, on pourra trouver des domaines « Personnel », « Enseignement », « Recherche ».
Les résultats attendus à la fin de cette étape sont :
– une définition précise des domaines ;
– une planification du développement de chaque domaine ;
– un plan détaillé, année par année, des applications qui doivent être réalisées.
12
2.2.2 Étude préalable par domaine
Elle doit aboutir à une présentation générale du futur système de gestion (modèles des données
et des traitements), en identifiant bien les principales nouveautés par rapport au système actuel, les
moyens nécessaires à mettre en œuvre, les bilans coût-avantage. Cette étude est réalisée en quatre
phases :
– une phase de recueil qui a pour objectif d’analyser l’existant, afin de cerner les dysfonctionnements et les obsolescences les plus frappantes du système actuel.
– une phase de conception dont l’objectif est de formaliser et de hiérarchiser les orientations
nouvelles en fonctions des critiques formulées à propos du système actuel. et des objectifs et politiques du système de pilotage. Cela revient à modéliser le futur système avec une vue d’ensemble
aussi pertinente que possible. Cette phase, quand elle est menée honêtement, fait une très large
place aux futurs utilisateurs du système. Nous y reviendrons.
– une phase d’organisation dont l’objectif est de définir le système futur en terme organisationnel : qui fait quoi ?
– une phase d’appréciation, dont le rôle est d’établir les coûts et les délais des solutions définies
ainsi que d’organiser la mise en œuvre de la réalisation. Pour ce faire, on procède au découpage
du domaine en projets.
2.2.3 Étude détaillée par projet
Elle consiste d’une part à affiner les solutions conçues lors de l’étude préalable et d’autre part à
rédiger, pour chaque procédure à mettre en oeuvre, un dossier de spécifications détaillé décrivant les
supports (maquettes d’états ou d’écran) ainsi que les algorithmes associés aux règles de gestion. À
l’issue de cette étude, il est possible de définir le cahier des charges utilisateurs qui constitue la base
de l’engagement que prend le concepteur vis à vis des utilisateurs. Le fonctionnement détaillé du futur
système, du point de vue de l’utilisateur, y est entièrement spécifié.
2.2.4 Réalisation
L’objectif de cette phase est l’obtention de programmes fonctionnant sur un jeu de données d’essai
approuvé par les utilisateurs.
2.2.5 Mise en oeuvre
Elle se traduit par un changement de responsabilités : l’équipe de réalisation va en effet transférer la
responsabilité du produit à l’utilisateur. Cette étape intègre en particulier la formation des utilisateurs.
Après une période d’exploitation de quelques mois, la recette définitive de l’application est prononcée.
2.2.6 Maintenance
Son rôle est de faire évoluer les applications en fonction des besoins des utilisateurs, de l’environnement et des progrès technologiques.
2.2.7 Conclusion
La démarche présentée se prête plutôt bien à la conception de « gros » systèmes d’information.
Dans les cas plus modestes (petites structures), il n’est pas nécessaire de suivre toutes les étapes, et
on peut se contenter d’isoler certaines étapes ou concepts importants.
Dans le cadre de ce cours, nous nous attacherons à décrire les formalismes et les concepts utiles à la
description statique du système d’information. Cette modélisation des aspects statiques, autrement
dit de la base d’information du SI, est traditionnellement une étape ou l’utilisateur est impliqué,
13
que ce soit en tant qu’interviewé (le concepteur veut récolter le savoir des acteurs du système pour
l’intégrer au modèle), ou que partie prenante à la conception (validation du modèle produit par le
concepteur, ou parfois même particimation à la définition du modèle). C’est en ce sens que cette
modélisation statique est importante pour les futurs utilisateurs de SI que vous êtes.
Avec plus de temps, nous aurions pu aussi aborder la description dynamique du système.
2.3 Modélisation du SI
Concernant la modélisation (ou description) du SI, la méthode Merise préconise trois nveaux d’abstraction :
– le niveau conceptuel, qui décrit la statique et la dynamique du SI en se préoccupant uniquement
du point de vue du gestionnaire du système.
– le niveau organisationnel décrit la nature des ressources qui sont utilisées pour supporter la
description statique et dynamique du SI. Ces ressources peuvent être humaines, matérielles ou
logicielles.
– Le niveau opérationnel, dans lequel fait des choix techniques d’implantation du SI (données et
traitements).
Du fait de ce découpage (qui a été introduit pour faciliter l’analyse d’un problème) seul le premier
niveau est réellement indépendant de toute considération technologique (logicielle ou matérielle). Par
exemple, si les données du futur SI doivent être gérées par un SGBD, c’est au niveau organisationnel
que le choix du type du SGBD (relationnel, réseau ou objets) devra être effectué. La description
statique du SI à ce niveau sera donc basée sur l’organisation des bases relationnelles, ou réseau, ou
objets.
C’est pour cette raison que le premier niveau nous intéresse, car c’est celui où l’utilisateur a l’occasion d’exprimer ses connaissances et ses désidératas sans pour autant avoir de connaissance dans la
technologie supportant le futur SI.
Le troisième niveau est encore plus dépendant de l’aspect technologique puisqu’il cherchera à optimiser l’implantation. Il suppose donc une connaissance très pointue de l’architecture et des fonctions
du SGBD qui gérera le système d’information.
2.4 modèle conceptuel des données
C’est un ensemble de conventions graphiques ayant un sens très précis qui permettent de représenter
la partie statique d’un système d’information. Nous étudierons son utilisation dans la conception et
la représentation de schémas de bases de données relationnelles. Les schémas EA étudiés ici sont
similaires au MCD de la méthode MERISE.
14
3.1 Propriété
Une propriété (ou attribut, ou rubrique), est une information élémentaire, c’est à dire non déductible
d’autres informations, qui présente un intérêt pour le domaine étudié.
Exemple 3.1.1 Si on considère le domaine de gestion des commandes d’une société de vente par
correspondance, les données « référence article », « désignation article », « prix unitaire HT », « taux
de TVA » sont des propriétés pertinentes pour ce domaine. La donnée « prix unitaire TTC » n’est
pas une propriété d’après la définition, car ses valeurs peuvent être retrouvées à partir des propriétés
« prix unitaire HT » et « taux de TVA ».
Chaque valeur prise par une propriété est appelée un occurence.
Exemple 3.1.2 Les occurences de la propriété « désignation article » sont par exemple : « râteau »,
« bêche », « scie » . . .
Une propriété est dite simple, ou encore atomique, si chacune des valeurs qu’elle regroupe n’est pas
décomposable.
Exemple 3.1.3 La propriété adresse, dont des exemples d’occurences sont donnés ci-dessous, n’est
pas élémentaire car elle peut être décompsée en trois propriétés : rue, code postal, ville.
Adresse
310, rue de la gare, 16000 Angoulême
45, avenue de la plage, 17000 La Rochelle
La décomposition d’une propriété en propriétés plus simple n’est pas une nécessité. Il faut considérer
son exploitation dans le système. Si cette exploitation est toujours globale, alors il n’y a aucune raison
de décomposer la propriété. Dans le cas contraire, on procédera à la décomposition, créant ainsi de
nouvelles propriétés.
Une propriété qui, à tout instant, contient une seule occurence est appelée propriété paramètre. Par
exemple, une propriété « Valeur Euro » qui contiendrait une occurence unique « 6, 55957 ».
Le modèle conceptuel des données (MCD) contient toutes les propriétés qui présentent un intéret
pour le domaine à étudier. Elles sont identifiées par un nom, qu’il convient de choisir de façon à ce
qu’il soit le plus explicite possible. Sa lecture doit immédiatement nous renseigner sur ce que représente
la propriété. En outre, l’identification de chaque propriété doit garantir une bijection entre l’ensemble
des noms et l’ensemble des propriétés à gérer. Il faut donc exclure :
– les synonymes, qui associent deux noms différents à une même propriété ;
– les polysèmes, qui accocient deux propriétés différentes à un même nom.
Pour finir, le principe de non-redondance impose que toute propriété correctement identifiée n’apparaisse qu’une seule fois dans le modèle.
15
Fig. 3.1: Polysémie et synonymie.
16
3.2 Entité
3.2.1 Définition
Un entité (ou individu type), est la représentation d’un élément matériel ou immatériel ayant un
rôle dans le système qu’on désire décrire. On appelle classe d’entité un ensemble composé d’entités de
même type, c’est à dire dont la définition est la même. Le classement des entités au sein d’une classe
s’appelle classification (ou abstraction). Une entité est une instanciation d’une classe. Chaque entité
est composée de propriétés, qui sont les données élémentaires permettant de la décrire.
Exemple 3.2.1 Les étudiants Jean Dupont, Hélène Durand et Jacques Duchemin sont trois entités
faisant partie d’une classe d’entité qu’on pourrait nommer ETUDIANT. Chacune de ces entités peut
comprendre des propriétés telles que « Nom », « Prénoms », « Date de naissance ». . .
ATTENTION, CONFUSION ! ! Par la suite, et par abus, on dira entité pour désigner une classe
d’entité, et l’instanciation d’une classe d’entité sera généralement appelée occurence de l’entité.
Au premier abord, on peut définir la l’entité comme étant un regroupement bien pensé de plusieurs
propriétés.
Exemple 3.2.2 Par exemple, on considère la l’entité ARTICLE qui regroupe les propriétés « Référence », « Désignation » et « PrixUnitaireHT ».
Mais le droit d’entrée d’une propriété dans une entité est soumis à d’autres facteurs que le bon sens,
comme nous allons le voir. Les entités sont représentées par des rectangles. Ce rectangle est séparé
en deux champs :
– Le champ du haut contient le libellé. Il s’agit généralement d’une abbréviation du nom de l’entité.
Ce libellé est malgré tout unique (deux entités ne peuvent pas posséder le même libellé).
– Le champ du bas contient la liste des propriétés de l’entité.
Considérons deux propriétés P1 et P2 . La création d’une entité E regroupant ces deux seules propriétés
n’est envisageable que si l’une des deux conditions suivantes est satisfaite :
– À toute valeur de la propriété P1 doit correspondre au plus une valeur de la propriété P2 . Ce fait
traduit l’existence d’une dépendance fonctionnelle monovaluée entre P1 et P2 notée P1 → P2 .
On dit aussi que P1 détermine P2 . P1 est alors appelée propriété identifiante de l’entité E. La
représentation graphique de E est alors :
E
P1
P2
– À toute valeur de la rubrique P2 doit correspondre au plus une valeur de la rubrique P1 . P2 est
alors en dépendance fonctionnelle avec P1 et l’entité E doit être représentée ainsi :
E
P2
P1
Exemple 3.2.3 L’entité suivante, qui peut être considérée comme un regroupement sensé, n’est pas
correcte, car il n’y a pas de dépendance fonctionnelle entre la propriété « code postal » et la propriété
« commune ». PAr exemple, au code postal 83170 correspond 6 communes : Brignoles, Camps la
Source, La Celle, Rougiers, Tourves, Vins sur Caramy.
3.2.2 Les identifiants
Un identifiant est un ensemble de propriétés (j’insiste sur le fait qu’il peut y en avoir plusieurs),
permettant de désigner une seule occurence d’entité. La définition originale est la suivante : l’identifiant
17
ARTICLE
Référence
Désignation
Prix Unitaire HT
Fig. 3.2: Occurences de l’entité ARTICLE.
est une propriété particulière d’une entité telle qu’il n’existe pas deux occurences de cette entité pour
lesquelles cette propriété pourrait prendre une même valeur. Les propriétés d’une entité permettant
de désigner de façon unique chaque occurence de cette entité sont appelées identifiant absolu. Dans le
MCD, les propriétés participant à un identifiant sont soulignées, et généralement placées en premier.
Chaque entité possède obligatoirement un identifiant.
3.2.3 Occurence d’entité ou individu
D’après la définition d’une entité, on sait que la connaissance d’une valeur de l’identifiant détermine
a connaissance des valeurs des autres rubriques de l’entité. L’ensemble de ces valeurs est appelé
occurence de l’entité.
Exemple 3.2.4 La figure 3.2 représente des exemples d’occurences de l’entité ARTICLE.
3.2.4 Dépendance fonctionnelle directe
Exemple 3.2.5 Considérons l’entité suivante et quelques une de ses occurences :
ARTICLE
Référence
Désignation
Prix Unitaire HT
N˚ Catégorie
Libellé Catégorie
Cette entité est pertinente mais elle implique une redondance d’information relative à la catégorie.
L’association entre le numéro de la catégorie et son libellé est en effet répétée dans chaque occurence.
Essayons d’énoncer de problème un peu plus formellement. Pour supprimer de telles redondances,
on doit veiller à ce que toute dépendance fonctionnelle entre la propriété identifiante de l’entité et une
propriété non identifiante de l’entité soit directe. Une dépendance fonctionnelle monovaluée x → y
est directe s’il n’existe pas de propriété z telle que x → z et z → y.
18
Exemple 3.2.6 Dans l’exemple précédent, la dépendance fonctionnelle Référence → Libellé Catégorie
n’est pas directe car il existe la propriété N˚ Catégorie telle que :
Référence → N˚ Catégorie
et
N˚ Catégorie → Libellé Catégorie
Exercice 3.2.1
La société Azur-Hebdo consacre l’essentiel de son activité à l’édition et à la distribution d’un journal
spécialisé dans les petites annonces et la publicité dans le Sud-Est de la France. La parution du
journal est hebdomadaire et sa distribution est assurée uniquement dans les départements des Alpes
maritimes et du Var.
La tarification d’une annonce est fournie ci-dessous :
– Première semaine de parution : tarif pour 5 lignes au plus :
Rubrique de l’annonce Prix
Emploi
7,5
Bourse aux affaires
7
8
Tout ce qui roule
Immobilier
8
Contacts
11
Loisirs
7,5
– Options :
– Prix de la ligne supplémentaire : 7,5
– Domiciliation (pour préserver l’anonymat du client) : 11
– Semaines supplémentaires : des réductions sont accordées selon le tableau ci-dessous1 :
Période
Pourcentage de réduction
2e semaine
20%
e
3 semaine et suivantes
40%
Le tableau ci-dessous répertorie un ensemble de données se rapportant à la gestion des annonces (la
liste est triée sur le nom de la donnée).
Nom
Signification
CP
Code postal du client qui dépose l’annonce
DateRédac
Date de dépot de l’annonce
Domiciliation de l’annonce déposée (oui/non)
Nombre de lignes de l’annonce déposée
Nombre de semaines de parution de l’annonce déposée
Nom du client qui dépose l’annonce
Numéro servant à identifier chaque annonce déposée
Numéro servant à identifier chaque client qui dépose une annonce
Prénom du client qui dépose l’annonce
Prix de l’annonce déposée
Rubrique de l’annonce déposée : Emploi, Contacts. . .
première partie de l’adresse du client qui dépose l’annonce
Tarif de la domiciliation
Tarif de la ligne supplémentaire
Tarif de la première semaine
Texte de l’annonce
Ville de l’adresse du client qui dépose l’annonce
Dom
NbLignes
NbSem
Nom
NumAnn
NumCli
Prénom
Prix
Rub
Rue
TarifDom
TarifSup
TarifPrem
Texte
Ville
1
ces réductions sont applicables au prix de base de la première semaine
19
Question 1 Indiquez, parmi les données ci-dessus, celles qui peuvent être qualifiées de propriétés.
Question 2 En vous basant sur les éléments de tarification, fournissez l’ensemble des occurences des
propriétés TarifPrem et TarifSup. Parmi ces deux propriétés, laquelle est une propriété paramètre ?
Question 3 On considère l’ébauche de MCD suivante :
On considère l’occurence d’événement suivant :
«Figeac Claire qui habite : 72, Avenue de la gare 06000 NICE dépose le 14/02/2007
l’annonce suivante :
Annonce n˚465
Vends Renault Clio.
Essence, 1,4l, 120000km, 3000 e
Écrire sous référence 52369 au journal
Nombre de semaines de parution : 3
En limitant le système d’information à cette annonce, déterminez les occurences des entités CLIENT
et ANNONCE.
Question 4 Les dépendances fonctionnelles issues de la conception de l’entité ANNONCE sont-elles
toujours directes ? Justifiez votre réponse.
3.3 L’association (ou relation type)
3.3.1 Définition
Une association (appelée aussi parfois relation), est un lien sémantique (porteur de sens) entre
plusieurs entités. Une classe de relation contient donc toutes les relations de même type (qui relient
donc des entités appartenant à une même classe d’entité). Une classe de relation peut lier plusieurs
classes d’entités. En fonction du nombre d’intervenants dans la relation, on adopte les dénominations
suivantes :
– une classe de relation réflexive relie une classe d’entité à elle même ;
– une classe de relation binaire relie une classe d’entité à une autre ;
– une classe de relation ternaire relie trois classes d’entité.
Une classe de relation n-aire relie n classes d’entités. Les classes de relation sont représentées par des
hexagones (parfois des ellipses) dont l’intitulé décrit le type de relation qui lie des classes d’entité. Il
s’agit généralement d’un verbe. Les relations peuvent être porteuses de propriétés.
20
Exemple 3.3.1 Dans le MCD relatif à la gestion des annonces, on introduit deux associations « déposer » et « concerner » afin d’exprimer les réalités suivantes : un client dépose une annonce et une
annonce concerne une rubrique. Ces deux relations sont illustrées dans le schéma suivant :
Il peut exister, entre deux entités, plusieurs associations représentant des réalités différentes.
Exemple 3.3.2 Dans le MCD ci-dessous, l’asociation HABITE indique le département dans lequel
un employé habite, alors que l’association TRAVAILLE va indiquer dans quel département un employé travaille. Pour certains employés (certaines occurences de l’entité employé), cette relation sera
identique.
3.3.2 Identifiant d’une association
L’identifiant d’une association est constitué de la concaténation des identifiants des entités reliées.
3.3.3 Occurences d’une association
Une occurence d’association est un lien particulier reliant deux occurences d’entités.
Exemple 3.3.3 le schéma ci-dessous représente deux occurences de l’association HABITE présentée
plus haut.
21
3.3.4 Cardinalité
Les cardinalités permettent de caractériser le lien qui existe entre une entité et une association à
laquelle elle est reliée. La cardinalité d’une relation est composée d’un couple comportant une borne
minimale et une borne maximale :
– la borne minimale (généralement 0 ou 1) indique le nombre minimal de fois qu’une entité peut
participer à une association.
– la borne maximale (généralement 1 ou n) indique le nombre maximal de fois qu’une entité peut
participer à une association.
Un couple de cardinalités placé entre une entité E et une association A représente les nombres minimaux et maximaux d’occurences de l’association Aqui peuvent être « ancrés » à une occurence de
l’association E. Le tableau 3.1 récapitule les valeurs habituelles de ce couple.
Pour chaque occurence de E, le modèle admet :
– soit l’absence de lien
– soit la présence d’un seul lien
Pour chaque occurence de E, le modèle admet
la présence d’un et un seul lien.
Pour chaque occurence de E, le modèle admet :
– soit l’absence de lien
– soit la présence de plusieurs liens
Pour chaque occurence de E, le modèle admet
la présence d’un seul ou de plusieurs liens.
Tab. 3.1: Cardinalité des associations
Remarquez qu’en cas de disponibilité d’informations plus précises sur une association modélisée, il
est possible de remplacer le n par une valeur entière, par exemple 0-3, ou 1-10.
Exercice 3.3.1
Le système d’information étudié concerne la gestion des locations saisonnières d’une agence immobilière. Une analyse de l’existant a permis de dégager les entités suivantes :
22
Entité
PROPRIETAIRE
Objectif
Regroupe toutes les informations
relatives au propriétaires d’appartements
APPARTEMENT
Regroupe toutes les informations des
appartements meublés mis en location.
LOCATAIRE
Regroupe toutes les informations sur les
locataires qui ont effectué au moins une
location par l’intermédiaire de l’agence
CONTRAT
Regroupe toutes les informations
relatives à une location qui va avoir lieu
ou qui a actuellement lieu. Une location
s’étend éventuellement sur plusieurs
semaines consécutives.
TARIF
Regroupe les informations de tarification
23
Propriétés
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
NumPropriétaire
Nom
Prénom
Adresse1
Adresse2
CodePostal
Ville
NumTel1
NumTel2
Email
Cacumulé
–
–
–
–
–
–
–
NumLocation
Catégorie : 1, 2 ou 3 étoiles
Type : T2, T3, T4
NbPersonnes
AdresseLocation
Photo
Équipements
–
–
–
–
–
–
–
–
–
–
NumLocataire
NomLocataire
PrénomLocataire
Adresse1Locataire
Adresse2Locataire
CodePostalLocataire
VilleLocataire
NumTel1Locataire
NumTel2Locataire
EmailLocataire
– NumContrat
– État : réservé, confirmé,
soldé
– DateCréation
– DateDébut
– DateFin
– CodeTarif
– PrixSemHS (prix par
semaine, haute saison)
– PrixSemBS (prix par
semaine, basse saison)
Question 1 Pourquoi l’information « Cacumulé » de l’entité propriétaire est-elle une propriété ?
Question 2 La propriété « Équipement » sert à décrire les principaux équipements de l’appartement :
lave-linge, téléviseur, . . . Quels sont les incovénients liés à une telle propriété ?
Question 3 Présenter un MCD décrivant ce système d’information, en tenant compte des règles de
gestion suivantes :
– La notion de copropriété ne sera pas prise en compte. Autrement dit tout appartement possède
un et un seul propriétaire.
– À tout appartement correspond un code tarif.
Faites uniquement apparaitre les noms des entités sur le modèle, ainsi il sera moins lourd.
Exercice 3.3.2
Un magasin de sport a besoin de stocker ses informations principales dans une base de données. Il
s’agit de stocker toutes les informations relatives à ses produits, ses clients et ses fournisseurs. Il
souhaite que l’organisation soit facilitée par le regroupement des produits en différentes catégories.
Et il souhaite à partir de là pouvoir facilement consulter ses stocks, la liste de ses meilleurs clients, le
top 10 de ses produits vendus, ou la facture d’un client donné...
Créez le MCD nécessaire à la gestion de l’activité de ce magasin.
Exercice 3.3.3
Un complexe cinématographique a besoin d’une base de données pour gérer la distribution de ses
billets de cinéma. Les gérants souhaitent ainsi facilement gérer le remplissage de leurs salles. Et ils
souhaitent ensuite pouvoir facilement obtenir des informations sur les films qui marchent le mieux,
les acteurs attirant le plus de public, les heures d’affluence des clients, ou la recette d’une séance
précise...
Exercice 3.3.4
Pour gérer ses livraisons de journaux à des dépositaires qui les vendent, une société de presse voudrait
organiser les données dont elle dispose dans un système d’information.
Les journaux distribués sont identifiés par un code barre unique. Ils ont un titre, un prix et appartiennent à une catégorie. Par exemple, « Le Monde » est vendu 1,2 e, appartient à la catégorie des
quotidiens, alors que « La Recherche » est une revue mensuelle vendue aux prix de 6,5 e.
Les dépositaires sont connus de la société de presse sous un numéro d’identification, avec leur nom
et leur adresse. Par exemple, le dépositaire numéro 345 est « Café de la Poste », au 24 av. Lénine,
91000 Evry.
La société de presse emploie des livreurs pour remettre les journaux aux dépositaires. Ceux-ci font
leurs livraisons selon un parcours prédéfini et fixe. Ils ne livrent pas plus de 20 dépositaires chacun.
La société les caractérise par des attributs : un numéro unique et leur nom. Les dépositaires ne se font
pas toujours livrer les mêmes quantités de journaux car, selon les jours de la semaine et la semaine
de l’année, les ventes sont plus ou moins importantes. Par expérience, les dépositaires déterminent
les quantités dont ils ont besoin pour un jour donné.
On vous demande de construire un schéma Entité-Association pour décrire et modéliser les informations nécessaires au fonctionnement de ce cette entreprise.
3.3.5 Caractéristiques d’une association
La dimension d’une association est le nombre d’entités participant à l’association. Généralement,
cette dimension est de 2 ou 3. L’association binaire exprime la présence de liens sémantiques entre
les occurences d’une entité A et d’une entité B. L’association ternaire exprime la présence de liens
sémantiques entre les occurences de trois entités.
24
Toute occurence d’une association de dimension n doit être reliée à une occurence des n entités
participant à l’association. Par exemple, pour une association ternaire reliant trois entités A, B, C,
toute occurence de l’association doit être reliée à une occurence de A, une occurence de B et une
occurence de C. On ne peut donc pas avoir d’occurence « à deux pattes » comme ci dessous :
Occurence de A
Occurence de C
L’opération de décomposition consiste à éclater une association de dimension n en associations de
dimension inférieure sans perte sémantique.
Exemple 3.3.4 L’exemple se rapporte à la gestion des options pour des classes de seconde. La figure
3.3 décrit la décomposition de l’association ternaire Choisir en deux associations binaires.
Fig. 3.3: Décomposition d’une association ternaire en deux associations binaires.
Toute association n’est pas nécessairement décomposable, et déterminer celles qui le sont n’est pas
évident. Il n’y a pas de règle. Ce’est pour cette raison qu’on préfèrera créer en priorité des associations
binaires, puis des ternaires si dans certaines situations les binaires ne suffisent pas à rendre compte
d’un lien.
Définition 3.3.1 (fonctionnalité d’une association binaire) La fonctionnalité des associations
binaire est une information qui synthétise les cardinalités maximales de chacune des branches de
l’association. Les différents types de fonctionnalité d’une association A définie entre deux entités E1
et E2 sont donc les suivants :
un à un (on notera 1, 1), caractérisé par une cardinalité maximum égale à un pour les deux segments
de l’association E1 − A et E2 − A.
un à plusieurs (on notera 1, n) caractérisé par une cardinalité maximum égale à un pour l’un des
deux segments et à n pour l’autre segment.
plusieurs à plusieurs (on notera m, n), caractérisé par par une cardinalité maximum égale à n pour
les deux segments de l’association E1 − A et E2 − A.
Définition 3.3.2 (totalité d’une association binaire) Une association binaire A définie entre
deux entités E1 et E2 est dite totale si elle est caractérisée par une cardinalité minimale de 1 sur
les deux segments E1 − A et E2 − A.
25
Définition 3.3.3 (partialité d’une association binaire) Une association binaire A définie entre
deux entités E1 et E2 est dite partielle si elle est caractérisée par une cardinalité minimale de 0 sur
au moins un des deux segments E1 − A et E2 − A.
3.3.6 Association porteuse
Les propriétés qui dépendent fonctionnellement de plusieurs identifiants d’entités sont portées par
les associations entre ces entités. C’est un cas de dépendance fonctionnelle multi-attribut au niveau
de la source.
Le droit d’entrée d’une propriété P dans une association reliant n entités est donc soumis à l’existence de la dépendance fonctionnelle I1 , I2 , . . . , In → P , où I1 , I2 , . . . , In représentent les identifiants
de chaque entité participant à l’association.
Pour éviter toute redondance, on s’assurera en outre que la dépendance fonctionnelle est élémentaire. On dit qu’une propriété est en dépendance fonctionnelle élémentaire avec une liste de rubriques
LR :
– si elle est fonctionnellement dépendante de LR ;
– si elle n’est pas fonctionnellement dépendante d’une sous-liste de LR.
Exemple 3.3.5 Dans le système d’information de l’exercice 3.3.1, la propriété Superficie est portée
par l’association qui relie l’entité APPARTEMENT à l’entité TYPE_PIECE car pour un appartement
et une pièce on a une et une seule superficie. Par exemple pour l’appartement 134 et la pièce de type
kitchenette on a la superficie : 3 m2 .
Exercice 3.3.5
Pour faciliter les contacts entre ses différents employés, la société X a confié à son service informatique
la réalisation d’un annuaire électronique. L’une des spécifications de cette application précise qu’elle
devra être accessible à l’ensemble du personnel par l’intermédiaire de l’INTRANET de l’entreprise.
Un extrait de l’entretien avec le demandeur de l’application M. D est reproduit ci-dessous :
L’analyste : Comment sont identifiés les salariés de la société ?
M. D : Chaque employé de la société est identifié par un numéro et appartient à un service caractérisé par un
nom. Comme exemples je peux vous citer le service comptabilité ou le service production.
L’analyste :Peut-il y avoir deux services qui portent le même nom ?
M. D : Non.
L’analyste : Quelles sont les données relatives à un salarié que vous souhaitez déposer sur l’annuaire
M. D : son nom, son prénom, ses coordonnées téléphonique et INTERNET ainsi que le service et la section
auquel il est rattaché. Je précise que certains services sont découpés en sections, elles aussi identifiés par
un nom. Par exemple, le service informatique comprend les sections études et production. Le service
comptabilité n’admet pas de section.
L’analyste : Tout salarié a-t-il un poste téléphonique ?
M. D : non, certains employés n’ont pas encore de poste téléphonique. Pour les autres ils en ont un et un seul.
C’est un numéro interne composé de 4 chiffres. Le mien est par exemple 48 14.
L’analyste : Je suppose que tous les salariés n’ont pas une adresse électronique.
26
M. D : Sur notre INTRANET tous les employés ont une adresse professionnelle qui leur permet d’envoyer ou
de recevoir du courrier électronique relatif à leur activité.
L’analyste : Revenons sur les sections. Une section peut-elle concerner plusieurs services ?
M. D : Non, une section concerne un et un seul service.
L’analyste : En terme de traitements quelles sont vos attentes ?
M. D : Ma première attente serait bien évidemment de retrouver très rapidement les coordonnées d’un employé. Dans le cas où l’employé n’a pas de numéro de téléphone, il serait souhaitable d’afficher le nom
ainsi que le numéro de téléphone du responsable du service auquel il appartient. Je précise qu’il y a un
seul responsable par service.
Proposez un Modèle Conceptuel des Données pour la conception de cette application.
3.3.7 Les associations transitives
Considérons le modèle suivant :
L’association binaire ETABLIR qui relie l’entité CONTRAT et l’entité PROPRIETAIRE doit être
ôtée du modèle car on peut retrouver le propriétaire à partir des associations CONCERNER et
APPARTENIR. Il s’agit d’une assosiation transitive. Seules les dépendances fonctionnelles directes
entre identifiants d’entités peuvent donner lieu à des associations binaires de type un à plusieurs.
La suppression des associations transitives vise aussi bien à alléger le modèle qu’à éviter des incohérences de ce type :
3.3.8 Les associations réflexives
Une association réflexive est une association binaire qui relie une entité à elle-même. Une occurence
d’une association réflexive relie une occurence de l’entité à une autre occurence de cette même entité.
Dans le cas d’une association non symétrique, on fait porter un rôle à chacun des segments.
Exemple 3.3.6
27
Remarque : On suppose que deux personnes
ne portent pas le même nom.
Le lien « parent de » est représenté au moyen
de segments pointillés.
3.4 Héritage
Quand le concepteur s’aperçoit que plusieurs entités, proches mais distinctes, partagent un ensemble de caractéristiques, il doit mettre en œuvre un processus de création d’entités génériques (ou
entités surtypes) et d’entités spécialisées (ou entités soustypes) appelé héritage. Ce concept permet
de représenter un lien « est-un » (« is a » en anglais) entre deux entités A et B (une occurence de A
est une occurence de B). Graphiquement, il est représenté par une flèche double ou grasse allant de
A à B, comme illustré dans la figure 3.4.
Fig. 3.4: Héritage.
28
On dit qu’il y a héritage simple quand un sous-type possède un seul sur-type. Dans ce cas, toutes
les occurences du sous-type sont aussi des occurences de son sur-type. Cela n’implique pas que toutes
les occurences du sur-type soient des occurences de l’un des sous-types. La figure illustre l’inclusion
des ensembles d’occurences des sous-types dans l’ensemble des occurences du sur-type.
Fig. 3.5: Inclusion des occurences dans l’héritage.
Le sous-type hérite de toutes les propriétés de son sur-type, y-compris de l’identifiant.
Exemple 3.4.1 Le schéma suivant modélise les employés d’une entreprise qui peuvent êtres de deux
type : salariés de l’entreprise où venant d’un prestataire de services (ici une SSII : société de services
et d’ingéniérie informatique).
Exercice 3.4.1
On souhaite représenter le système d’information relatif à la composition du personnel intervenant
dans un lycée. Cette description devra fournir pour chaque personnel du lycée — administratif,
professeur, surveillant, etc. — un numéro qui permet de l’identifier sans ambiguïté ainsi que les
données signalétiques suivantes :
– civilité,
– nom,
– prénom,
29
– date d’affectation dans le lycée,
– fonction : professeur, proviseur, surveillant, CPE, ...
Parmi ces personnels, la représentation devra donner des renseignements supplémentaires sur les
professeurs, notamment la ou les disciplines qu’ils sont capables d’enseigner, ainsi que les classes
qu’ils ont en charge. La notion de professeur principal devra aussi être modélisée.
Compléter le MCD suivant et mentionner sous forme de commentaire les contraintes qui ne sont
pas exprimables par les concepts de base que nous avons vus jusqu’à présent.
3.5 Contraintes ensemblistes
Ce sont des éléments du formalisme permettant d’exprimer des contraintes sur des ensembles d’occurences d’entités ou d’associations. C’est probablement un des plus grands apports des extensions
propsées. Si la notion d’ensemble des occurences d’une entité ne pose pas de problème, il convient
d’apporter quelques précisions sur la notion d’ensemble des occurences d’une association. À cet effet,
considérons une association ternaire reliant trois entités A, B et C. Une occurence de cette association
est un lien « à trois pattes », qui relie une occurence de l’entité A une occurence de l’entité B et une
occurence de l’entité C.
En désignant par a1 , b1 et c1 les occurences des identifiants respectifs de ces trois occurences
d’entités, on peut matérialiser l’occurence de l’association par le triplet (a1 , b1 , c1 ), puisque nous
avons dit dans la section 3.3.2 que l’identitifiant d’une association était constitué de la concaténation
des identifiants des entités reliées. L’ensemble des occurences de cette association peut donc être
représenté par l’ensemble des triplets issus de la présence de liens entre les occurences des entités A,
B et C.
Exemple 3.5.1 Le tableau ci-dessous représente des exemples d’occurences des associations « TRAVAILLER » et « HABITER ».
Modèle conceptuel des données
Occurences de
l’association
TRAVAILLER
(Dupont, 13)
(Durand, 13)
(Dubois, 83)
(Laforêt, 83)
Occurences de
l’association
HABITER
(Dupont, 83)
(Durand, 13)
(Dubois, 13)
(Laforêt, 06)
Remarque : on suppose qu’il n’y a pas
deux professeurs qui portent le même
nom.
À partir de l’ensemble des occurences d’une association, il est possible de construire d’autres ensembles en supprimant, dans chaque n-uplet, la participation d’une ou plusieurs entités.
30
Exemple 3.5.2 Dans l’exemple précédent, si on considère uniquement l’entité DEPT (et donc qu’on
ne se préoccupe plus de l’entité PROF), l’ensemble des occurences de l’association « TRAVAILLER »,
limité à l’entité DEPT, est alors composé des éléments 13 et 83.
(Dupont, 13)
(Durand, 13)
(Dubois, 83)
(Laforêt, 83)
On appelle pivot la ou les entités qu’on retient pour former ces nouveaux ensembles. Pour simplifier
les définitions à venir, on notera Ens (P ivot, Association) l’ensemble des occurences d’un pivot participant à une association. Selon la même logique, on notera Ens (Entite) l’ensemble des occurences
d’une entité et Ens (Association) l’ensemble des occurences d’une association.
Pour les associations réflexives, il est possible de définir deux nouveaux ensembles, notés Ens (Role, Association),
issus de chacun des rôles de l’association.
Exemple 3.5.3 Pour reprendre l’exemple 3.3.6, L’ensemble des occurences de l’association PARENTÉ est
{(Dubois, Durand) , (Durand, Delage)} .
Le premier composant du couple désigne le parent, le second désigne l’enfant. On a alors
Ens Enfant, PARENTÉ = {Durand, Delage} .
Quelque soit leur origine, les ensembles sur lesquels portent une contrainte ensembliste doivent être
compatibles, c.-à-d. que les éléments doivent avoir des structures (en terme de propriété) identiques.
Exemple 3.5.4 On peut définir une contrainte ensembliste entre Ens (TRAVAILLER) et Ens (HABITER).
Par contre, il n’est pas possible de définir une contrainte ensembliste entre Ens (PROF) et Ens (TRAVAILLER),
car leurs éléments n’ont pas la même structure : le premier est un ensemble de noms, le second un
ensemble de couples composés d’un nom et d’un numéro de département.
Nous allons maintenant examiner les principales contraintes ensemblistes exprimables dans un
MCD.
3.5.1 Inclusion
La contrainte d’inclusion (notée I), entre deux ensembles A et B impose que l’ensemble A soit
inclus dans l’ensemble B. L’inclusion n’étant pas symétrique, la notation graphique fait apparaitre
lequel des deux ensembles est inclus dans l’autre.
31
4 Méthodologie
Jusqu’à présent, pour construire le MCD, nous avons utilisé essentiellement le « bon sens ». Même
si nous avons introduit la notion de dépendance fonctionnelle, nous ne l’avons pas utilisée de façon
très formelle. Nous allons voir dans les sections suivantes comment construire de façon plus formelle
le MCD à partir du recueil des propriétés élémentaires.
Pour ce faire, nous nous appuyerons sur un cas : la gestion d’examens au BEPC, CAP et BEP.
4.1 Présentation du cas
Les Examens BEPC, CAP , BEP sont gérés au niveau académique par l’Inspection Académique et
concernent les élèves de cette académie.
Les élèves doivent obligatoirement remplir un dossier d’inscription numéroté avant le 31 décembre
de l’année scolaire en cours. Ce dossier comprend le nom, la date de naissance, le nom de l’examen.
Chaque examen, comprend une série d’épreuves qui lui est propre, chacune dotée d’un coefficient.
Chaque épreuve d’examen se déroule donc à la même date dans toute l’académie.
La gestion de ces examens comprend aussi la convocation d’une dizaine d’enseignants de l’académie
à la commission de rédaction du sujet de chaque épreuve. Cette commission se réunit à l’inspection
académique au plus tard 2 mois avant la date de l’épreuve.
Les corrections ont lieu le lendemain de l’épreuve.
La centralisation des notes de l’élève est faite sur un bordereau transmis au jury chargé d’examiner
l’admission définitive du candidat.
NB : Un candidat peut s’inscrire en même temps au BEP et au CAP.
4.1.1 Objectifs de l’analyse :
Les domaines de gestion sont la gestion des candidats inscrits à un examen, l’émission du bordereau
des notes de chaque élève, la convocation des enseignants à la commission de rédaction.
libellé examens B_000 BEPC
C_102 CAP Tourneur sur bois
B_102 BEP Tourneur sur bois
C_852 CAP Cuisinier
B_456 BEP restauration
C_862 CAP Coiffeur
B_741 BEP Coiffeur coloriste
Codes épreuves
FR_C_102
FR_B_102
MA_C_112
français CAP tourneur sur bois
français BEP tourneur sur bois
mathématiques CAP de cuisinier
32
4 Méthodologie
bordereau 1287A-ZZ
N˚ candidat :
Nom :
Code Examen :
Épreuves
Français
Mathématiques
Langue vivante 1
Histoire géographie
Sciences Physiques
Notes/20
Coef.
Examen :
Note coefficentée
Epreuve
professionnelle
Total
Moyenne
Appréciation du jury
INSPECTION ACADÉMIQUE DU DOUBS
30, Avenue de l’Observatoire
25000 Besançon
CONVOCATION COMMISION REDACTION
Nom : Monsieur HAMME Éric
numen : 125894E5F
est convoqué à la commission concernant la mise en place des sujets de l’épreuve de mathématiques
appliquées du CAP Mécanique.
le 5 mai 1993 à l’inspection d’académie.
L’inspecteur académique
Jean CAISSE
4.2 Étude des données
4.2.1 Dictionnaire des données
4.2.1.1 Définition
Le dictionnaires des données est une mise en forme cohérente de l’ensemble des données (propriétés)
de l’organisation dans le ou les domaines de gestion étudiés. C’est la liste précise de chacune des
données manipulées, représentée par une mnémonique (un identificateur) et une définition précise de
la donnée reconnue par tous au sein de l’organisation.
Le principe d’attribution de mnémonique est établi autant pour faciliter l’ensemble de la démarche
d’analyse que pour des raisons purement informatiques, à savoir la limitation du nombre des caractères
33
4 Méthodologie
des noms de variables dans un programme ou une base de données.
L’explication liée à une propriété ne sert pas uniquement à définir la mnémonique, mais aussi à
préciser le cadre de validité de cette donnée, entre autre les caractéristiques de l’ensemble des valeurs
qu’elle peut prendre dans le domaine de gestion étudié.
4.2.1.2 Vocabulaire
Définition 4.2.1 (propriété) Une propriété se définit comme la plus petite unité d’information
manipulée par une organisation. Une propriété se rattache généralement à un ensemble d’informations
(une entité) : RSCLI (raison social du client) est une propriété de l’entité « client ».
Définition 4.2.2 (Domaine) Le domaine de valeur d’une propriété se définit comme l’ensemble
des valeurs que peut prendre cette propriété. Le domaine de RSCLI sera donc l’ensemble des raisons
sociales des clients de notre organisation, par exemple depuis sa création. Une définition précise de
la «contrainte temps»,c’est à dire la période de temps sur laquelle on veut avoir des informations, est
nécessaire à la définition des domaines de valeurs des données.
Définition 4.2.3 (Unicité sémantique) «L’unicité sémantique» de chacune des propriétés du dictionnaire peut s’exprimer par l’équation «Une propriété = Une mnémonique». Pour arriver à l’unicité
sémantique des données du dictionnaire, il faut arriver à ce que chacune des mnémoniques ait pour
tous au sein de l’organisation une signification unique. Pour cela, il faut parvenir à éliminer un certain nombre d’anomalies vues plus haut : les redondances, les synonymes et les polysèmes. La notion
d’unicité sémantique touche donc aux notions de « consensus » et « d’universalité » du dictionnaire
de données dans le contexte du domaine étudié.
Définition 4.2.4 (redondance) L’analyse des documents de gestion, des interviews, des rapports
d’observation vont permettre de constituer le dictionnaire de données. Or dans cet ensemble brut de
données, il y a toujours une proportion importante de « redondances », c’est à dire de données en
double. On relèvera peut-être l’information « RSCLI/raison social du client » aussi bien sur une
facture que sur un bon de commande, un extrait de compte, un relevé des impayés etc... En tout état
de cause, il ne faudra retenir qu’une entrée dans le dictionnaire.
Un dictionnaire de données doit être étiqueté «zéro redondance». C’est sur cette absence de redondances que se base l’ensemble des techniques de modélisation de données étudiées et particulièrement
les techniques de conception de Base De Données Relationnelles.
Lorsque sur deux documents, on relève deux fois une même mnémonique, la redondance est évidente.
Par contre, lorsque la redondance est masquée par le fait que la donnée se présente d’un document à
l’autre sous des noms différents, il est moins évident de la débusquer, on a alors affaire à un synonyme.
Définition 4.2.5 (synonyme) Un synonyme est une anomalie qui se présente sous la forme de
deux mnémoniques différentes pour un seul et même domaine de valeur. Par exemple, deux données
«codart» et «référence» seront synonymes si elles correspondent en fait à une seule information : la
référence des articles en catalogues. Il faut donc retenir une seule mnémonique dans le dictionnaire.
Définition 4.2.6 (polysème) Inversement, un polysème se définit comme une mnémonique qui aurait plusieurs sens, d’un individu à l’autre dans une organisation. Par exemple, la mnémonique «codart» correspond, pour certains, à la référence des articles dans notre catalogue et, pour d’autres, à
la référence des articles sur les catalogues de nos fournisseurs. Pour supprimer cette anomalie, il faut
donc créer deux entrées dans le dictionnaire.
Définition 4.2.7 (contrainte d’intégrité) Une contrainte d ?intégrité (C.I.) est une règle à observer pour que chacune des valeurs que revêt une donnée soit correcte. Autrement dit, les CI associées
34
4 Méthodologie
à une donnée définissent les règles d’appartenance à son domaine. Par exemple, la date de naissance
d’un titulaire du permis de conduire sera considérée comme correcte — indépendamment de toute
erreur de saisie — si elle est antérieure d’au moins 18 ans à la date du jour.
Au stade de modélisation ou nous en sommes, on ne considère que deux types de contraintes d’intégrité :
– contrainte mono-propriété : concerne une seule propriété
– contrainte inter-propriété : concerne plusieurs propriétés simultanément.
N˚ Mnémonique
1 Numéro
2 Nom
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
Date naissance
Nom examen
Coefficient épreuve
Date
Libellé examen
Code examen
Code épreuve
Libellé épreuve
Numéro
Numéro
13
14
15
16
17
18
19
20
21
22
23
24
25
26
27
Nom candidat
Prénom candidat
Examen
Épreuve
Note élève
Coef
Note coefficientée
Total coefficient
Total note
Moyenne
Appréciation
Adresse académie
Nom enseignant
Prénom enseignant
Numéro
28
Date
29
30
Nom inspecteur
Prénom inspecteur
Définition
Numéro de dossier
Nom du candidat
(ambiguïté nom, nom et prénom)
Remarque
hors domaine
unicité sémantique
Synonyme avec 7, 15
Synonyme avec 18
Polysème Date épreuve
Synonyme avec 4, 15
Date de l’épreuve
Numéro de bordereau
Numéro de candidat
Nom de l’examen
Matière de l’épreuve
Note de l’élève à une épreuve d’examen
Coefficient de l’épreuve
Synonyme avec 16
hors domaine
Polysème Numéro
candidat
Synonyme avec 4,7
Synonyme avec 10
Synonyme avec 5
Calculée
Calculée
Calculée
Calculée
Hors domaine
Numen
Date de la convocation
1. Élimination des données hors domaine
2. Élimination des données calculées
3. Élimination des problèmes d’unicité sémantique
4. Élimination des polysèmes
35
Polysème Numéro
enseignant
Polysème date
rédaction
Hors domaine
Hors domaine
4 Méthodologie
4.3 Dépendance fonctionnelle
Nous rappelons la définition de la dépendance fonctionnelle donnée plus haut.
Deux données sont en dépendances fonctionnelles, si la connaissance d’une valeur de la première
permet de déterminer la connaissance d’une et une seule valeur de la seconde.
La première donnée est dite source, et la seconde but. On note Source → But
Exemple 4.3.1 On considère un examen.
En français, on dira qu’à une épreuve est associée un et un seul coefficient.
Du point de vue des valeurs des données, on aura :
Épreuve
Coefficient
Informatique
→
3
Mathématiques →
5
Anglais
→
5
Remarque : Attention à la définition de la source et du but.
Exemple 4.3.2 Coefficient→Épreuve est faux ! Par la valeur d’un coefficient, on ne détermine pas la
connaissance d’une et une seule épreuve ! Du point de vue des valeurs de données, cela se traduit par
le fait qu’au coefficient 5 sont associées deux matières (mathématiques et anglais), et qu’au coefficient
1 ne correspond aucune matière.
4.4 Matrice des dépendances fonctionnelles
La matrice des dépendances fonctionnelles est une représentation graphique de l’ensemble des dépendances fonctionnelles entre données. Elle permet de faire une étude exhaustive des relations entre
chaque données.
Elle se présente sous forme d’une table carrée ayant pour entrées l’ensemble des données du dictionnaire.
– Les entêtes de colonnes sont les données sources
– Les entêtes de lignes sont les données buts
Comme de bien entendu une donnée est en dépendance fonctionnelle avec elle même, et réciproquement. on traduira cette règle par une série de ’*’ sur la diagonale.
On placera pour chaque dépendance fonctionnelle déterminée un ’1’ dans la case correspondante,
pour cela il va falloir parcourir pour chaque donnée source l’ensemble des données buts. Le parcours
va se faire colonne par colonne, et pour chaque colonne ligne par ligne.
On se pose à chaque étape la question suivante : la donnée source est elle en dépendance fonctionnelle
avec la donnée but ?
– si OUI on place un ’1’
– si NON on passe à la ligne suivante.
36
5 Conclusion
37

"Systèmes d`Information"

Transcription

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