Introduction au Méthode de Conception des Systèmes d'Information Merise


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PRESENTATION DE MERISE

I°/ Historique

Le projet qui a permis d’aboutir à la naissance de la méthode

MERISE a été lancé en 1977 par le Ministre de l’industrie de la France dans le but de doter l’administration d’une méthode de conception

devant permettre à ses équipes de réussir leurs projets dans les coûts et délais prévus.

Les principaux acteurs qui alors sont intervenus sont le CETE (Centre d’Etudes Techniques de l’Equipement) d’Aix-en-Provence, un certain nombre de SSCI (Sociétés de Conseil et d’Ingénierie

Informatique) et quelques universitaires.

MERISE est apparue en 1979. La naissance de MERISE marque donc une date importante dans l’histoire du traitement de l’information. Cette naissance résulte d’une part de l’inadéquation des méthodes

comme MINOS ou CORIG aux préoccupations actuelles et de la généralisation des traitements conversationnels faisant suite aux bouleversements technologiques des années 70 et, d’autre part, de nombreux travaux sur les bases de données et sur « l’Approche Système »

                Le    nombre de    SSII    (Sociétés de        Services et d’Ingénierie

Informatique) capables de fournir des prestations autour de MERISE ne cesse d’augmenter. Parmi celles-ci, citons quelques noms : Gamma

International, CGI, Cap Gemini Sogeti, SIS, Semagroup, Cecima, Méta Informatique, Delf et autres. Les prestations fournies sont de plusieurs types : Formation et monitorat, conception de systèmes d’information, développement d’outils supports à MERISE.

De nombreuses directions informatiques, prenant conscience de l’aide apportée par MERISE pour la conception de systèmes d’information et la conduite de projets, favorisent son utilisation. C’est

ainsi que MERISE a été retenue par France Télécom, les AGT, Paribas, EDF, le CEPME, la GMF, la CNAF, Rhône Poulenc, Ministère de la justice, la Banque Worms, etc.

Décembre 1976

SSCI

MINISTERE DE L’INDUSTRIE

UNIVERSITAIRES

ADMINISTARATIONS

Juin 1979

SECTEUR PRIVE

1979 / 1980

Cette méthode permet de combiner d’une manière opérationnelle de trois cycles :

CYCLE DE DECISION

CYCLE D’ABSTRACTION

CYCLE DE VIE

II°/ Cycle de décision

Ce cycle permet un dialogue et une validation permanente entre les informaticiens, utilisateurs et décideurs.

Tout au long de l’étude et de la maintenance, des décisions sont à prendre, très générales d’abord, puis de plus en plus ponctuelles.

Les décisions globales doivent être prises par la direction générale, mais à chaque niveau chacun doit être consulté.

Les diverses décisions se prennent au vu des différents documents

rédigés lors de l’avancement des travaux.

La hiérarchie MERISE des décisions à prendre est la suivante :

Avant la conception :

-   La durée globale du projet ? (Mois ? Années ?) -    Risque d’échec ?

Lors de la conception :

-   Découpage du système d’information en domaine,

-   Les grandes orientations en matière de gestion, d’organisation et de

solutions techniques,

-   Les postes de travail,

-   Les tâches par poste,

-   Les procédures manuelles,

-   Les procédures automatiques,

-   Les états de sortie, -        Les écrans de saisie,

III°/ Cycle d’abstraction

Ce cycle vise à concevoir le système d’information de chaque domaine de l’entreprise en suivant une logique de modélisation à trois niveaux : conceptuel, logique/organisationnel et physique.

Cette approche permet de bien séparer les différents types de préoccupation, chacun des trois niveaux de MERISE répondant à des préoccupations différentes.

NIVEAUX

DONNEES

TRAITEMENT

Conceptuel

(QUOI ? / QUE VEUT ON FAIRE ?)

MCD

MCT

Organisationnel

(QUI ? OU ? QUAND ?

POURQUOI ? Et

COMMENT ?)

MLD

MOT

Opérationnel ( Avec Quels Moyens ?)

MPD

MopT

1°/ Le niveau conceptuel

L’objectif du niveau conceptuel est de répondre à la question QUOI ?, de comprendre l’essence du problème.

Il s’agit de trouver les règles de gestion du domaine étudié.

Exemple : REGLES DE GESTION

-   Un professeur ne peut donner qu’un seul type de cours.

-   Un homme peut être marié avec plusieurs femmes. -    Prix Total = Prix Unitaire * Quantité

2°/ Le niveau logique / organisationnel

L’objectif du niveau logique est de répondre aux questions Qui ?, Ou ?, Quand ?, Pourquoi ?, Et Comment ?

Il s’agit de trouver les règles d’organisation du domaine étudié.

Exemple : REGLES D’ORGANISATION

-   Les cours de physique doivent toujours avoir lieu en salle 205.

-   Toute commande doit être visée par le directeur financier.

3°/ Le niveau physique

L’objectif du niveau physique est de répondre à la question avec quels

moyens ?

Les règles mises en évidence au niveau physique sont les règles techniques.

Exemple :

-   Avoir      un      système        d’exploitation        permettant   un      mode

multitraitement.

IV°/ Les étapes de MERISE (Cycle De Vie)

La méthode MERISE propose une démarche de six étapes pour

automatiser un système d’information :

Ä Schéma directeur,

Ä Etude préalable,

Ä Etude détaillée, Ä Réalisation,

Ä Mise en œuvre,

Ä Maintenance,

1°/ Schéma directeur

L’objectif de cette étape est de faire le pont entre la stratégie de l’entreprise et ses besoins en terme de systèmes d’information :

-   D’une part :

•   Il faut nommer le chef de projet,

•   Définir les objectifs de l’étude,

-   D’autre part :

•   La normalisation de la situation existante,

•   Découpage du système en domaines,

Ce découpage permet d’une part de créer des groupes de travail sur des sujets distincts ayant peu de liaison entre eux, d’autre part, il permet d’aborder les problèmes communs à plusieurs directions de l’entreprise.

Voici les sept domaines de gestion d’une entreprise nationale :

o Domaine des achats, o Domaine des études, o Domaine de la fabrication, o Domaine commercial, o Domaine du personnel, o Domaine de la qualité, o Domaine des finances, Exemple De Découpage d’un système:

SYSTEME

Entreprise qui fabrique l’équipement informatique

Résultat du schéma directeur :

-   La détermination des domaines et des structures,

-   La planification du développement,

-   Avoir un plan détaille sur les applications à réaliser, -     Quelle est la stratégie des moyens en :

•   Personnel (formation, embauche, …)

•   Matériel (Micro-ordinateurs, Miniordinateur ou gros système)

-   La stratégie des moyens logiciels (SGBD, SGF, Logiciels de gestion, logiciels techniques, …)

2°/ L’étude préalable

A la suite du schéma directeur, l’étude préalable aura pour but de reprendre domaine par domaine et d’étudier de manière plus approfondie les projets à mettre en œuvre et leur interfaçage.

SYSTEME

Entreprise qui fabrique l’équipement informatique

Une étude préalable doit être courte mais néanmoins complète, c’est pourquoi, une étude préalable est réalisée sur un présentatif du domaine à automatiser. Ce sous-ensemble est sélectionné en fonction d’un certain nombre de paramètres précises.

Résultat de l’étude préalable:

Un rapport résumant les solutions proposées par l’équipe :

•   Solutions techniques : § Matériels,

§  Logiciels,

•   Solutions en moyens humaines : § Embauche,

§  Formation du personnel,

§  Ajouter d’autres domaines, § Ajouter d’autres projets.

Ce rapport sera présenté à la direction, c’est à elle de décider de retenir une des solutions proposées ou d’arrêter le cycle de vie.

3°/ L’étude détaillée

L’étude détaillée est effectuée projet par projet et se décompose en

deux phases principales :

-   la conception fonctionnelle,

-   la conception technique,

CONCEPTION FONCTIONNELLE

Faire le bilan de l’existant (matériels, logiciels, humains, et méthodes de travail) et, en prenant en compte les nouvelles orientations de la direction, et lui proposer d’effectuer un choix quant aux scénarios d’organisation qu’elle souhaite mettre en œuvre afin d’atteindre le futur système cible qui vient d’être fixé pour le projet en cours.

L’analyste sera amené à réaliser un cahier des charges utilisateurs. Ce cahier des charges utilisateurs doit permettre aux utilisateurs de prendre connaissance du futur système au travers des maquettes d’écrans et des états d’édition et de formuler des remarques à leur sujet ou encore à propos des contrôles fonctionnels que le futur système devra effectuer.

CONCEPTION TECHNIQUE

Cette phase a pour but d’élaborer l’architecture technique des programmes des

différentes transactions ou chaînes batch et les modèles physiques de données nécessaires à leur exécution :

-   Supports physiques (disquette, disque dur, bande magnétique, etc.),

-   Clés d’accès,

-   SGBD,

4°/ Réalisation (programmation)

La réalisation est effectuée en trois étapes :

-   Codage des programmes, - Tests et mise au point,

-   Intégration de l’ensemble des transactions.

5°/ La mise en œuvre

La mise en œuvre des applications nécessite la réalisation de l’ensemble des tâches suivantes :

•   Création et initialisation des bases de données,

•   Installation des nouveaux matériels informatiques, ? Formation des futurs utilisateurs aux nouvelles applications, ? Lancement définitif des nouvelles applications.

6°/ La maintenance

La maintenance des applications va permettre de faire vivre les

applications et de mettre à niveau jusqu’à leur mort.

V°/ Les modèles de MERISE

Pour mener à bien un projet en terme de coût et délais prévus, MERISE propose six modèles. Un formalisme graphique est généralement associé à chacun de ces modèles.

MODELES

GRAPHIQUE

Modèle conceptuel des données

Oui

Modèle conceptuel des traitements

Oui

Modèle logique des données

Oui

Modèle organisationnel des traitements

Oui

Modèle physique des données

Non

Modèle opérationnel des traitements

Oui

L’ensemble de ces modèles recouvre les trois niveaux du cycle d’abstraction du système d’information.

Modèle conceptuel des données brut

Modèle logique des données

GRAPHE DE FLUX

I°/ Introduction

Le graphe de flux permet de donner un schéma général de circulation et d’échange d’informations entre les différents intervenants du système étudié ainsi qu’avec l’environnement.

II°/ Conception du graphe de flux

1°/ Les acteurs ou intervenants

Un acteur est un agent capable d’échanger de l’information avec d’autres.

Il peut être soit interne, qui appartient au système, soit externe, qui

appartient à l’environnement.

Présentation graphique :

Un acteur est représenté par un ovale.

2°/ Le flux

C’est l’échange d’informations entre les acteurs. Un flux est caractérisé par l’acteur émetteur et l’acteur récepteur.

III°/ Etude De Cas :

On doit partir des orientations actuelles de gestion pour déterminer les règles de gestion du futur système à mettre au place.

La situation actuelle est la suivante :

-   Les commandes des clients jugés non solvables (les clients qui ont les moyens pour payer leurs créanciers) sont refusées. ( Par le service commercial)

-   Les commandes acceptées sont confrontées (au magasin) à l’état du stock pour déterminer quels sont les manquants et

quelles sont les commandes disponibles.

-   On cas de manquants, le service achat devra prendre toutes dispositions pour réapprovisionner le stock si ce n’est pas

encore fait.

-   Dés la livraison du fournisseur, les commandes devenues disponibles subissent le même traitement que celles qui l’étaient dés le départ (service magasin livre la marchandise au client)

-   Les commandes disponibles donnent lieu à la confection des bons de livraisons destinés aux clients.

-   A la livraison, ceux-ci peuvent refuser la marchandise, auquel cas il y a retour de marchandise.

-   Si le client accepte la livraison, la comptabilité émet une facture qui ne sera soldée qu’après complet règlement, les clients qui n’ont pas réglé à l’échéance devrant recevoir une

relance. Les factures soldées sont archivées dans le service archive.

Questions :

1-   Déterminer les acteurs internes et externes.

2-   Etablir le graphe de flux.

3-   Etablir la matrice de flux.

1°/ Les intervenants

Les acteurs externes : - Client,

-   Fournisseur,

Les acteurs internes :

-   Service commercial,

-   Magasin,

-   Service achat,

-   Comptabilité,

-   Archive,


M. EL KASSIMI MOHAMED

-14-

LA METHODE MERISE

2°/ Le Graphe De Flux

M. EL KASSIMI MOHAMED

-15-

LA METHODE MERISE

3°/ La Matrice de Flux

Client

Service commercial

Magasin

Service comptabilité

Service achat

Fournisseur

Client

-Bon de commande

-    Acceptation

-    Règlement

Service commercial

-Refus de        la commande

-Commande acceptée

Magasin

- Marchandise - Bon de livraison

-                 Produits

manquants

Service comptabilité

-  Facturation

-  Relances

-    Règlements

-    Factures

Service achat

-

Réapprovisionnem ent

-     Commande produit

Fournisseur

- Facture

- Livraison


MODELE CONCEPTUEL DE DONNEES



(MCD)

I°/ Introduction

Le modèle conceptuel de données donne une représentation statique de l’ensemble des données (documents de travail) manipulées par l’entreprise ainsi que les relations entre ces données.

Afin de délimiter le domaine sur lequel porte le MCD, l’élaboration du

MCD est souvent précédée de celle du graphe des flux de données. Le graphe de flux permet souvent de mettre en évidence des individus du MCD.

II°/ Les concepts de base

1°/ Le modèle entité - relation

C’est une description selon un modèle s’articulant autour de trois concepts : entité, relation et attribut.

-   Entité : une entité ou individu est la représentation dans le système d’information d’un objet matériel ou immatériel.

-   Relation : une relation est la prise en charge par le système d’information qu’il existe une association entre des objets de l’univers extérieur.

-   Attribut : un attribut est la propriété d’une entité.

Exemple 1 :

FOURNISSEUR

PRODUITS

Nom Fournisseurs

Adresse Fournisseurs

Les entités : Fournisseur et Produits

La relation : Vent

Les attributs : Nom Fournisseurs, Adresse Fournisseur

Exemple 2 :

-   Entité : Produits,

-   Attributs : Code, Désignation, prix

Code

Désignation

Prix

Entité 1

ART001

PC PEITUM III

5600,00

Entité 2

ART005

Clavier 102 touches

300,00

Entité 3

ART002

Souris PS 2

50,00

-   Entité-type : C’est un regroupement des entités de même nature.

-   Occurrence : Est une entité particulière appartenant à ce type

(Exemple : ART002 Souris PS 2 50,00)

2°/ Modèle individuel

C’est une description selon un modèle graphique dérivé du modèle entité relation et s’articulant autour de trois concepts principaux :

? Concept objet : individu-type ou entité-type

•   Concept de relation : relation-type

•   Concept de propriété : propriété-type

CLIENT

Code client

Nom client

Prénom client

Adresse client

Téléphone client

Nom individu type

Propriété type

A°/ Individu type

C’est une classe d’objets ayant en commun un ensemble de propriétés.

Exemple :

Client (Code Client, Nom client, prénom client, adresse client)

B°/ Propriété type

C’est une classification de propriété semblable de toutes les occurrences d’individus appartenant à un individu type ou de toutes les occurrences de relation appartenant à une relation type.

Exemple :

Tous les clients ont une propriété semblable : Nom du client, prénom

du client, adresse du client…

C°/ Relation type

C’est une association entre plusieurs entités – types.

Exemple :

D°/ Occurrence d’un type

C’est un élément unique appartenant à ce type.

Exemple :

Pour l’individu type PRODUIT, je peux avoir comme occurrence l’information suivante :

CodeP : ART5487

DésigP : TIDE Moyen

E°/ Identifiant

C’est une pointe dont la valeur identifiée de façon unique une occurrence d’individu type.

Exemple :

CodeP, CodeF, CIN, …

3°/ Les caractéristiques du modèle individuel a°/ La dimension d’une relation type

La dimension d’une relation type est le nombre d’occurrences d’entités concernées par une occurrence de la relation type.

Dimension de cette relation est de 2. b°/ Les fonctionnalités d’une  relation type

C’est le degré de participation des occurrences d’un individu type à une relation type.

-   Relation Type TOTAL

Une relation type définie sur les individus types A et B est dite totale, si chaque occurrence de A et chaque occurrence de B participe à une occurrence de la relation type.

Exemple :

Pour chaque homme de l’entité type « HOMME » on trouve une femme dans l’entité type « FEMME »

Pour chaque femme de l’entité type « FEMME » on trouve un homme dans l’entité type « HOMME »

-   Relation Type PARTIEL

Une relation type définie sur les individus types A et B est dite partielle, si lorsque certaines occurrences de A et/ou certaines occurrences de B peuvent ne pas participer à une occurrence de la relation type. c°/ Les cardinalités d’une relation type

C’est le nombre de fois pour chaque occurrence d’individu type est impliqué dans les occurrences de la relation type.

        -   Cardinalité minimum

C’est le nombre minimum de fois ou chaque occurrence d’une entité type participe à la relation type.

        -   Cardinalité maximum

C’est le nombre maximum de fois ou chaque occurrence d’une entité type participe à la relation type.

Représentation Graphique

Exemple :

(1,1) : un homme est fils d’au moins et d’au plus une femme. (c’est à dire d’une femme et d’une seule)

(0,n) : une femme peut n’avoir pas d’enfants (0 enfant) ou au contraire en avoir plusieurs (n enfants)

Dans la pratique, on gère les quatres cardinalités suivantes :

(0,1) : chacune des occurrences de l’individu est reliée au plus à une

occurrence de la relation.

(1,1) : chacune des occurrences de l’individu est reliée  exactement à une occurrence de la relation.

(0,N) : chacune des occurrences de l’individu est reliée à un nombre quelconque d’occurrences de la relation.

(1,N) : chacune des occurrences de l’individu est reliée à au moins une occurrence de la relation.

d°/ Les règles de gestion

Les règles de gestion précisent les contraintes qui doivent être respectées par le modèle. Exemple :

Dans le MCD d’une école les règles de gestion peuvent être les suivantes :

RG1 : Tout professeur enseigne  en principe au moins une matière, mais certains d’entre eux peuvent être dispensés d’enseignement en raison de leurs travaux de recherche.

RG2 : Toute matière est enseignée dans au moins une classe.

RG3 : Toute classe a au moins trois enseignants.

Le MCD devient alors :

Les règles de gestion expriment les contraintes d’intégrité du modèle.

e°/ Les contraintes sur une relation

Pour définir de façon formelle une relation, la liste des attributs ne

suffit pas. Il faut associer à la relation l’ensemble des contraintes qui existent sur les valeurs de ses attributs.

Exemple :

Considérons la relation suivante :

ETUDIANT (Code, Nom, Prénom, Date_Naissance, Nationalité)

Code

Nom

Prénom

Date_Naissance

Nationalité

01

EL KASSIMI

MOHAMED

21/03/1973

MAROCAINE

02

HANSALI

JAMAL

01/01/1969

MAROCAINE

03

GAMBRIER

MOGAN

01/12/1970

FRANCAISE

04

TITI

KAMARA

07/11/1976

IVOIRIENNE

Exemples de contraintes :

-   Les dates de naissances doivent être inférieures à l’année en cours.

-   Le      nom  de l’étudiant est composé d’une suite de caractères

alphabétiques.

-   Le prénom de l’étudiant est composé d’une suite de caractères alphabétiques.

D’une façon pratique, le nombre des contraintes existant dans un schéma peut être grand et leur nature très différente.

-   Sexe : l’attribut « sexe » prend ses valeurs dans l’ensemble {Masculin

Féminin}

-   Salaire net = salaire brut – retenues + indemnités

Parfois, l’existence de la valeur d’un attribut peut être liée à la valeur d’un autre attribut.

Exemple : L’attribut nom-jeune-fille ne prendra de valeur que si le sexe est féminin.

f.2°/ Cas pratique

Le système d’information d’une entreprise contient essentiellement les propriétés figurant sur les bons de commande et les factures : Document de travail :

Numéro du bon : ………………..

Code client : …………..

Nom du client : …………………..

Adresse client : …………………

Date : … /.. / ……

Code représentant : …………………

Nom représentant :…………………

COMMANDE

Référence Produit

Désignation

Quantité commandée

Prix unitaire

Montant total

Montant Total

A la suite d’interviews des différents postes de travail du système d’information existant, on rassemble des exemplaires de tous les documents utilisés ainsi que les descriptions des divers fichiers en usage actuellement.

Règle de gestion 1 : Un client peut passer une ou plusieurs commandes ou aucune commande.

Règle de gestion 2 : Une commande peut concerner un ou plusieurs produits.

Règle de gestion 3 : Une commande est passée à un représentant qui

n’est toujours le même pour un client donné.

Règle de gestion 4 : Chaque client se voyait attribuer un représentant habituel.

1°/ Dictionnaire Brut.

2°/ Dictionnaire Epuré

3°/ Trouver Toutes Les Dépendances fonctionnelles.

4°/ Etablir Le Graphe De Dépendances fonctionnelles.

Dictionnaire De Données Brut

On constitue un dictionnaire des données conformément à l’exemple suivant :

Application :       Gestion Des

Commandes Client

DICTIONNAIRE BRUT

Réalisateur :          M.

KASSIMI Mohamed

Date : 20/112001

EL

Attributs

Désignation

Type

Longueur

Intégrité

NUMB

Numéro de bon de commande

N

4

DATB

Date du bon de commande

C

10

JJ/MM/AAAA

CODC

Code client

N

4

NOMC

Nom du client

A

30

ADRC

Adresse du client

C

50

CODR

Code du représentant

N

4

NOMR

Nom du représentant

A

30

REFP

Référence du produit

AN

5

DESP

Désignation produit

AN

30

QTEC

Quantité commandée

N

3

PRXU

Prix unitaire du produit

N

7

9999,99

MNTP

Montant produit commandé

N

8

PRIXU * QTEC

TOTC

Montant total de la commande

N

8

?MNTP

Dictionnaire De Données Epuré

Règles de passage du dictionnaire de données brut au dictionnaire de données épuré :

Il faut alors éviter les cas suivants :

-   Synonymes : deux signifiants pour un m^me signifié Exemple 1 :

CODC : Code client NUMC : Numéro de client Exemple 2 : TVA TAXE

La solution dans ces cas, c’est qu’il faut éliminer un des deux attributs.

-   Polysème : Un signifiant pour deux signifiés.

Exemple 1 :

NOM : pour nom client et pour nom fournisseur.

La solution est d’ajouter un autre attribut : NOMC : pour nom du client et NOMF pour le nom du fournisseur.

-   Les attributs calculés : dans le dictionnaire épuré, il faut éliminer les attributs calculés (Un attribut calculé est un attribut qu’on peut le déduire à partir d’autres attributs)

Exemple :

MNTP = QTEC * PRXU

Application :       Gestion Des

Commandes Client

DICTIONNAIRE EPURE

Réalisateur :          M.

KASSIMI Mohamed

Date : 20/112001

EL

Attributs



Désignation

Type

Longueur

Intégrité

NUMB

Numéro de bon de commande

N

4

DATB

Date du bon de commande

C

10

JJ/MM/AAAA

CODC

Code client

N

4

NOMC

Nom du client

A

30

ADRC

Adresse du client

C

50

CODR

Code du représentant

N

4

NOMR

Nom du représentant

A

30

REFP

Référence du produit

AN

5

DESP

Désignation produit

AN

30

QTEC

Quantité commandée

N

3

PRXU

Prix unitaire du produit

N

7

9999,99

Les Dépendances Fonctionnelles

L’objectif est de trouver est ce qu’il y a une relation entre les différents attributs du dictionnaire de données épuré.

Exemple 1 :

Je souhaite savoir est ce qu’il y a une dépendance fonctionnelle par

exemple entre NUMB (numéro de bon de commande) et  la DATB (la date du bon de commande.

Est ce :

DATBNUMB

Ou bien

NUMBDATB

Méthode :

Pour le premier cas :

Je pose la question suivante :

Est-ce que pour une seule date (DATB) existe un seul numéro de bon de commande (NUMB) ?

Non, pour une date DATB, l’entreprise peut avoir plusieurs bon de

commande, donc

DATB NUMB

DATB ne peut pas déterminer le numéro de bon de commande NUMB.

Pour le deuxième cas :

Je pose la question suivante :

Est-ce que pour un seul numéro de bon de commande (NUMB), on trouve une seule date de bon ?

Oui, parce que le bon est établi dans une et une seule date particulière.

Donc :

NUMB

DATB

NUMB détermine DATB.

Exemple 2 :

CODC

NOMC

La connaissance du code client détermine une et une seule valeur de NOMC. Autrement dit, si on connaît le code client, on doit pouvoir connaître son nom et celui ci sera unique.

La réciproque est fausse. Le nom du client ne permet pas de déterminer son code, car plusieurs clients peuvent avoir le même nom.

NUMBDATB

DATBNUMB

Pour un numéro de bon, il existe une et une seule date.

Pour une date, on peut trouver plusieurs bon qui ont été établi dans cette date.

NUMBCODR

CODRNUMB

Pour un bon, il y a un et un seul code représentant. Mais pour un représentant il peut être concerner par plusieurs bons.

NUMBNOMR

NOMRNUMB

Pour un bon, on trouve un et un seul nom de représentant.

NUMBCODC

CODCNUMB

Un bon concerne un et un seul client.

Un client peut être concerner par plusieurs bon.

NUMBNOMC

NOMCNUMB

Un bon concerne un et un seul client.

Un client peut être concerner par plusieurs bon.

NUMBADRC

ADRCNUMB

Dans un bon, il existe une et une seule adresse client. Une adresse, on peut la trouver dans plusieurs bon.

CODCNOMC

NOMCCODC

A partir d’un code client, on peut trouver le nom du client.

On peut trouver plusieurs clients qui portent le même nom.

CODCADRC

ADRCCODC

Pour un code client, on peut identifier l’adresse client.

CODCCODR

CODRCODC

Dans cette gestion, chaque client est associé à un et un seul représentant. Pour un représentant, il existe plusieurs clients.

REFPDESP DESPREFP

A partir de la référence du produit, on peut déterminer la désignation du produit. Mais pour une désignation particulière, il peut exister plusieurs références.

REFPPRXU PRXUREFP

Pour une référence particulière, il existe un et un seul prix unitaire.

Pour un prix, on peut avoir plusieurs produits qui ont le même prix.

NUMB, REFP                          QTEC

NUMB REFP

Pour un bon, il existe plusieurs quantités commandées.

Pour un produit particulier, REFP, on peut trouver que cette quantité se trouve dans plusieurs bons.

La quantité commandée, QTEC, est déterminée à partir des deux informations qui sont le numéro de bon et la référence du produit.

f.3°/ Les propriétés des dépendances fonctionnelles

L’étude mathématique des dépendances fonctionnelles dans une

relation permet de donner les règles suivantes :

La réflexivité

Exemple

A

A

REFP

REFP

La projection

Exemple

Si

A

Alors

A

A

B, C

B

C

Si

REFP

Alors

REFP

Et

REFP

DESP, PRXU

DESP

PRXU

L’augmentation

Exemple

Si

A

Alors

A, C

B

B

Si

REFP

Alors

REFP, PRXU

DESP

L’addition

Exemple

Si

A

A

Alors

A

B

C

B, C

Si

REFP

REFP

Alors

REFP

DESP

PRXU

DESP, PRXU

La transitivité

Exemple

Si

Alors

A

B

A

B

C

C

Si

NUMB

Et

CODC

Alors

NUMB

La pseudo transitivité

Exemple

Si

A

Et

B, C

Alors

A, C

B

D

D

Si

NUMB                            CODC

Et

CODC, NOMC                  ADRC

Alors

NUMB ADRC

Les nouvelles dépendances obtenues ainsi à partir des propriétés sont

en fait des parasites puisqu’elles sont déduites à partir d’autres.

Il faut éliminer des DF pour obtenir un ensemble minimal de dépendances. Cet ensemble s’appelle la couverture minimale.

De nombreux algorithmes ont été proposés pour la recherche de la couverture minimale. La plus utilisée est le graphe de dépendances fonctionnelles :

f.4°/ Graphe De Dépendances Fonctionnelles

Le graphe de dépendances fonctionnelles (GDF) est la représentation graphique des dépendances fonctionnelles entre les différents attributs du dictionnaire de données épuré.

        -   La recherche de la couverture minimale

Pour trouver la couverture minimale, il faut que toutes les dépendances fonctionnelles soient élémentaires et directes.

? Dépendance élémentaire

Une dépendance A, B -->  C est dite élémentaire s’il n’existe pas des dépendances telles que : A-->C ou  B -->C Exemple 1:

Donc la dépendance fonctionnelle NUMB, REFP   ----> QTEC est élémentaire.

Exemple 2 :

CODC, NOMC                  ADRC

Cette dépendance n’est élémentaire car :

CODC                  ADRC

Graphiquement

A B

C

? Dépendances directes

Une dépendance A--->B, dans une relation R, est dite directe s’il n’existe pas d’attribut C distinct de A et B tel que A---->C et C---->B.

Exemple 1 :

NUMBNOMR

N’est pas directe car

NUMB  CODR et CODR                                      NOMR

Graphiquement

                Si                A

C

B

Alors, il faut éliminer A ---->B

A

C

B

On application les deux règles de recherche de la couverture minimale (ou la structure d’accès théorique SAT) qui sont avoir toutes les dépendances élémentaires et directes, le graphe de dépendances fonctionnelles devient :

NUMB

Après avoir trouver la couverture minimale, il faut marquer les clés.

Règle De Recherche De La clé

Si un attribut détermine un autre, il sera considéré comme clé.

NUMB

                                NOMR        NOMC                  ADRC         DESP            PRXU

Maintenant, il faut regrouper chaque clé avec les attributs qu’il détermine.

g°/ Le modèle conceptuel de données (MCD)

Règles de passage du graphe de dépendances fonctionnelles au modèle conceptuel de données :

-   Chaque groupe du graphe sera représenté par un individu type. - L’intersection des groupes forme la relation.

-   Les cardinalités sont recensées à partir des règles de gestion.

MODELE CONCEPTUEL DE DONNEES

MODELE CONCEPTUEL DES

TRAITEMENTS

(MCT)

I°/ Introduction

Le modèle conceptuel des traitements (MCT) permet de mettre l’accent sur l »ensemble d’opérations réalisées au sein de l’entreprise en répondant à la question QUOI ?

La conception du modèle conceptuel des traitements se base sur le graphe de flux et les règles de gestion.

II°/ Conception du MCT

1°/ Les événements

Un événement est un fait qui provoque la réaction du système

d’information.

Un événement est une action qui permet de déclencher plusieurs

opérations à l’intérieur de l’organisme.

Il existe deux types d’événements :

        -    Evénement déclencheur,

        -    Evénement résultat,

EVENEMENT DECLENCHEUR

[ REACTION DU SYSTEME ]

EVENEMENT RESULTAT

Exemple :

Dans la gestion d’une banque :

Demande du solde

Réaction du système

Reçu du solde

2°/ Un processus

Un processus est un ensemble d’opérations qui concourent à l’élaboration d’un ou plusieurs résultats. Cet ensemble d’opérations est défini à partir des règles de gestion.

Un processus est déclenché par un événement.

ProcessusOpération 1 Opération 2

Opération 3

Opération 4

opération n

EVENEMENT DECLENCHEUR

[ PROCESSUS ]

EVENEMENT RESULTAT

3°/ Opération

Une opération est un ensemble de tâches qui sont exécutées de façon enchaînée.

OpérationTâche 1 Tâche 2 Tâche 3

Tâche 4

Tâche n

Exemple

Calcul de la moyenne d’un étudiant

–     Note contrôle * 2 = N1

–     Note examen * 3 = N2

–     Note appréciation * 1 = N3

–     Note de la matière = (N1+N2+N3)/6

Une tâche est une action unitaire réalisée dans une opération.

4°/ La synchronisation

Une synchronisation d’une opération marque le rendez-vous des

événements contributifs qui doivent être arrivés avant de déclencher l’opération, selon une proposition logique (ou et de et) traduisant les règles d’activation, c’est à dire les règles de gestion que doivent vérifier les événements contributifs pour déclencher les actions.

Exemple

5°/ Les règles d’émission

Une règle d’émission permet de passer une condition sur le résultat d’une opération déclenchée  par un ou plusieurs événements.

Une règle d’émission peut être soit :

OK : Si le résultat de l’opération est bon,

OK : Sinon,

Toujours : S’il n’y a pas de condition sur l’opération.

6°/ La forme graphique du MCT

III°/ Etude De Cas

On doit partir des orientations actuelles de gestion pour déterminer les règles de gestion du futur système à mettre au place.

La situation actuelle est la suivante :

-   Les commandes des clients jugés non solvables (les clients qui ont les moyens pour payer leurs créanciers) sont refusées. ( Par le service commercial)

-   Les commandes acceptées sont confrontées (au magasin) à l’état du stock pour déterminer quels sont les manquants et

quelles sont les commandes disponibles.

-   On cas de manquants, le service achat devra prendre toutes dispositions pour réapprovisionner le stock si ce n’est pas

encore fait.

-   Dés la livraison du fournisseur, les commandes devenues disponibles subissent le même traitement que celles qui l’étaient dés le départ (service magasin livre la marchandise au client)

-   Les commandes disponibles donnent lieu à la confection des bons de livraisons destinés aux clients.

-   A la livraison, ceux-ci peuvent refuser la marchandise, auquel cas il y a retour de marchandise.

-   Si le client accepte la livraison, la comptabilité émet une facture qui ne sera soldée qu’après complet règlement, les clients qui n’ont pas réglé à l’échéance devrant recevoir une

relance. Les factures soldées sont archivées dans le service archive. Questions :

1°/ Etablir le diagramme d’enchaînement des opérations.

2°/ Etablir Le Modèle Conceptuel des Traitements (MCT)

•   Le diagramme d’enchaînement des opérations :

Cas 1

Commande client

Demande refusée

Cas 2

APPROV

Rupture en stock

Remarque :

Il faut procéder de cette manière pour trouver tous les cas possible de cette situation.

•   Modèle conceptuel des traitements

Suite

IV°/ Vérification du modèle conceptuel des traitements

Règle 1

Un événement externe ne doit pas être le résultat d’une opération.

Règle 2

Un événement interne doit être le résultat d’une opération.

Règle 3

Une synchronisation doit toujours pouvoir être réalisée.

Règle 4

Une même règle de gestion ne doit pas se trouver dans deux tâches différentes.

Règle 5



Un processus (ensemble d’opérations) doit être déclencher par un événement externe.

Règle 6

Il faut présenter tous les cas possibles dans les règles d’émission.

Règle 7

Le MCT ne doit pas présenter le cas suivant :

Il ne faut pas avoir un événement qui présente une situation conflictuelle (un événement qui participe dans le déclenchement de deux opérations)

MODELE LOGIQUE DE DONNEES (MLD)

I°/ Introduction

Le modèle logique des données (MLD) se situe entre le modèle conceptuel de données (MCD) et le modèle physique des données. (MPD) Il représente l’univers des données décrit dans le MCD en tenant compte du type de base de données choisi : relationnel ou navigationnel.

II°/ Le Modèle Logique de Données Relationnel

1°/ La normalisation du modèle de bases de données relationnelles

La normalisation consiste, à partir d’une relation dite universelle, à

faire éclater celle-ci en plusieurs tables plus réduites grâce aux formes normales, qui sont basées sur les dépendances fonctionnelles. L’objectif de la normalisation est de limiter le nombre de redondances et les anomalies lors de la mise à jour de la base de données.

PREMIERE FORME NORMALE 1FN

Une table est dite en 1FN si chacun de ses attributs dépend fonctionnellement de la clé et est non répétitive pour une occurrence de celle-ci.

DEUXIEME FORME NORMALE 2FN

Une table est dite en 2FN si chacun de ses attributs non-clé dépend complètement de la clé.

TROISIEME FORME NORMALE 3FN

Une table est dite en 3FN si elle est en 2FN et s’il n’a pas de dépendances fonctionnelles entre les attributs non-clé.

Clé1.1

Clé1.2

Attribut1

Attribut2

Attribut3

LA FORME NORMALE DE BOYCE-CODD (BCFN)

Une table est dite en BCFN si elle est en 3FN et si elle ne contient pas de dépendances fonctionnelles autres que celles pour lesquelles un attribut clé détermine un attribut non-clé.

Clé1.1

Clé1.2

Attribut1

Attribut2

Attribut3

Exemple :

Soit la table suivante dont la clé est composée du numéro du produit et du numéro du fournisseur

-   Cette table est en 1FN.

-   Cette table n’est pas en 2FN car une partie de la clé peut déterminer des attributs de cette relation.

La solution est de décomposer la relation de telle sorte d’avoir la 2FN.

ACHAT

CODP

NUMF

PRXA

PRODUIT

CODP

DESP

PRXV

NUMA

NOMA

FOURNISSEUR

NUMF

NOMF

-   La table PRODUIT n’est pas en 3FN car un des attributs non-clé peut déterminer un autre.

PRODUIT

CODP

DESP

PRXV

NUMA

NOMA

La solution est de décomposer la table PRODUIT en deux tables :

PRODUIT

CODP

DESP

PRXV

ACHETEUR

NUMA

NOMA

2°/ Les règles de passage du MCD au MLD relationnel a°/ Cardinalité de type (1, 1) – (X, N)

Nous sommes dans les cas suivants :

-   (1,1) – (0, N)

-   (1,1) – (1, N)

Règle 1 : Chacun des individus du MCD devient une table relationnelle du

MLD.

Règle 2 : L’identifiant des individus du MCD devient la clef des tables

relationnelles du MLD.

Règle 3 : Les propriétés portées par les individus du MCD deviennent attributs des tables du MLD.

Règle 4: L’identifiant de l’individu qui a la cardinalité (X, N) devient une clé étrangère de la table générée par l’individu ayant la cardinalité (1,1) Règle 5 : Si la relation liant les individus est porteuse de propriétés, celles-ci deviennent attributs de la table générée par l’individu ayant la cardinalité

(1,1)

Règle 6 : La relation disparaît.

Nous avons finalement de schéma du MLD suivant :

Individu1 ( clé1, prop1.1, prop1.2, prop1.3, propr, clé2*) Individu2 ( clé2, prop2.1, prop2.2, prop2.3)

b°/ Cardinalité de type (X, N) – (X, N)

Nous sommes dans les cas suivants :

-   (0,N) – (0, N)

-   (1,N) – (0, N)

-   (1, N) – (1, N)

-   (0, N) – (1, N)

Règle 1 : Chacun des individus du MCD devient une table relationnelle du

MLD.

Règle 2 : L’identifiant des individus du MCD devient la clef des tables

relationnelles du MLD.

Règle 3 : Les propriétés portées par les individus du MCD deviennent attributs des tables du MLD.

Règle 4 : La relation liant les individus du MCD devient une table relationnelle du MLD. Sa clef est constituée des identifiants des individus du MCD que la relation reliait au niveau du MCD.

Règle 5 : Si la relation liant les individus est porteuse de propriétés, ces propriétés deviennent des attributs de la table relationnelle du MLD générée.

Nous avons finalement de schéma du MLD suivant :

Individu1 ( clé1, prop1.1, prop1.2, prop1.3)

Individu2 ( clé2, prop2.1, prop2.2, prop2.3)

Relation (clé1, clé2, propr)

c°/ Cardinalité de type (1, 1) – (X, N) – (X,N) :

Nous sommes dans les cas suivants :

-   (1,1) – (0, N) – (0,N)

-   (1,1) – (0, N) – (1,N)

-   (1,1) – (1,N) – (0,N)

-   (1,1) – (1, N) – (1,N)

Règle 1 : Chacun des individus du MCD devient une table relationnelle du

MLD.

Règle 2 : L’identifiant des individus du MCD devient la clef des tables

relationnelles du MLD.

Règle 3 : Les propriétés portées par les individus du MCD deviennent attributs des tables du MLD.

Règle 4: L’identifiant de l’individu qui a la cardinalité (X, N) devient une clé étrangère de la table générée par l’individu ayant la cardinalité (1,1) Règle 5 : Si la relation liant les individus est porteuse de propriétés, celles-ci deviennent attributs de la table générée par l’individu ayant la cardinalité

(1,1)

Règle 6 : La relation disparaît.

Nous avons finalement de schéma du MLD suivant :

Individu1 ( clé1, prop1.1, prop1.2, prop1.3, propr, clé2*, clé3*)

Individu2 ( clé2, prop2.1, prop2.2, prop2.3)

Individu3 (clé3, prop3.1, prop3.2, prop3.3)

d°/ Cardinalité de type (X,N) – (X, N) – (X,N) :

Nous sommes dans les cas suivants :

-   (0,N) – (0, N) – (0,N)

-   (0,N) – (0, N) – (1,N)

-   (0,N) – (1,N) – (1,N)

-   (1,N) – (1, N) – (1,N)

Règle 1 : Chacun des individus du MCD devient une table relationnelle du

MLD.

Règle 2 : L’identifiant des individus du MCD devient la clef des tables

relationnelles du MLD.

Règle 3 : Les propriétés portées par les individus du MCD deviennent attributs des tables du MLD.

Règle 4 : La relation liant les individus du MCD devient une table relationnelle du MLD. Sa clef est constituée des identifiants des individus du MCD que la relation reliait au niveau du MCD.

Règle 5 : Si la relation liant les individus est porteuse de propriétés, celles-ci deviennent attributs de la table générée par l’individu ayant la cardinalité (1,1)

Nous avons finalement de schéma du MLD suivant :

Individu1 ( clé1, prop1.1, prop1.2, prop1.3) Individu2 ( clé2, prop2.1, prop2.2, prop2.3)

Individu3 (clé3, prop3.1, prop3.2, prop3.3)

Relation (clé1, clé2, clé3, propr)

e°/ Exercice d’application

Soit : le MCD suivant :

MODELE CONCEPTUEL DE DONNEES

Question : Traduire le MCD ci-dessus en MLD relationnel.

BONS (NUMB, DATB, CODR, CODC, CODC*, CODR*)

REPRESENTANT (CODR, NOMR)

CLIENT (CODC, NOMC, ADRC)

PRODUIT (CODP, DESP, PRXU)

CONTENIR (NUMB, CODP, QTEC)

III°/ Le Modèle Logique de Données CODASYL

1°/ Les règles de passage du MCD au MLD CODASYL a°/ Cardinalité de type (X, 1) – (X, N)

Nous sommes dans les cas suivants :

-   (0,1) – (0, N)

-   (1,1) – (1, N)

Règle 1 : Chacun des individus du MCD devient un record en MLD.

Règle 2 : Le record propriétaire correspond à l’individu ayant la cardinalité (X,N). L’autre est memdre.

Règle 3: L’identifiant des individus du MCD devient la clé des records du MLD générés par ces l’individus.

Règle 4 : Les propriétés portées par les individus du MCD deviennent champs des records générés.

Règle 5 : Si la relation entre les individus est porteuse de propriétés, celles-ci migrent vers le membre, c’est à dire le record qui correspond à l’individu

ayant la cardinalité (X,1).

Règle 6 : La relation disparaît.

Nous avons finalement le schéma suivant :

b°/ Cardinalité de type (X, N) – (X, N)

Règle 1 : Chacun des individus du MCD devient un record propriétaire en

MLD.

Règle 2 : L’identifiant des individus du MCD devient la clé des records du MLD générés par ces l’individus.

Règle 3 : Les propriétés portées par les individus du MCD deviennent champs des records générés.

Règle 4 : La relation devient un record membre.

Règle 5 : La clé du record membre généré par la relation est constituée des identifiants des deux individus qu’elle reliait au niveau conceptuel.

Règle 6 : Si la relation est porteuse de propriétés, celles-ci deviennent des attributs du record généré par la relation.

c°/ Cardinalité de type (X,1) – (X,1)

Dans le cas de cardinalité de type (x,1)-(x,1), il n’y a pas de règles de passage systématique au MLD. Il faut étudier les cas individuellement, selon les besoins du projet.

Le cas de (1,1)-(1,1) est un cas qui ne doit normalement pas se présenter.

d°/ Résumé des cas possibles

(0,1)

(1,1)

(0,N)

(1,N)

(0,1)

A traiter Cas par cas

A traiter Cas par cas

(0,n) Propriétaire

(0,1) Membre

(1,n) Propriétaire

(0,1) Membre

(1,1)

A traiter Cas par cas

(0,n) Propriétaire

(1,1) Membre

(1,n) Propriétaire

(1,1) Membre

(0,N)

(0,n) Propriétaire

(0,1) Membre

(0,n) Propriétaire

(0,1) Membre

Individu1 propriétaire

Individu 2 propriétaire

Relation membre

Individu1 propriétaire

Individu 2 propriétaire

Relation

Membre

(1,N)

(1,n) Propriétaire

(0,1) Membre

(1,n) Propriétaire

(1,1) Membre

Individu1 propriétaire

Individu 2 propriétaire

Relation

Membre

Individu1 propriétaire

Individu 2 propriétaire Relation membre

e°/ Cardinalité de type (X, 1) – (X, N) – (X,N)

Règle 1 : La relation disparaît.

Règle 2: L’individu ayant la cardinalité (X,1) devient un record membre.

Règle 3 : Les autres individus deviennent des records propriétaires. Règle 4 : L’identifiant des individus du MCD devient la clé des records du

MLD générés par ces individus.

Règle 5 : Les propriétés portées par les individus du MCD deviennent champs des records générés.

Règle 6 : Si la relation est porteuse de propriétés, celles-ci deviennent des attributs du record membre.


f°/ Exercice d’application

MODELE CONCEPTUEL DE DONNEES

Question : Traduire le MCD ci-dessus en MLD CODASYL



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