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Chapitre 17 • Expression abstraite d’un modèle
ALLOCATION =100
si NET_PAYE < 1000
0,1*NET_PAYE
si 1000 ≤ NET_PAYE < 3000
300
sinon
Le modèle de la figure 17.4 contiendra d’autres illustrations de ce concept. La
définition d’une telle grandeur réclame une attention particulière. Il faut en effet
respecter trois propriétés essentielles : la complétude, la non-ambiguïté et l’absence
de branches mortes 2 .
• La définition multiple doit être complète : la grandeur doit être définie dans
tous les cas. L’usage d’une branche finale du type sinon garantit la
complétude.
• La définition multiple doit être non ambiguë : il ne peut exister de situations
telles que la grandeur soit définie plus d’une fois.
• Il ne peut exister de branches mortes, c’est-à-dire de conditions qui soient
toujours fausses, quelles que soient les valeurs des données du modèle.
Ces propriétés seront étudiées plus en détail à la section 18.5.2.
17.6 GRANDEURS ET RÈGLES LOGIQUES
Les règles qui ont été proposées jusqu’ici définissent une grandeur numérique
comme une expression arithmétique (ou mathématique) faisant intervenir d’autres
grandeurs, ou constantes numériques. Les grandeurs logiques ou à valeurs
booléennes constituent un concept des plus utiles pour l’expression naturelle de
nombreux modèles tels que ceux qu’on destine à l’aide à la décision. Un modèle
peut alors apparaître comme une base de règles dans l’acception traditionnelle du
terme. Il est en effet admis qu’il soit possible de réaliser de petits systèmes-experts
à l’aide de tableurs.
Nous illustrerons ce concept par le modèle de la figure 17.4 qui détermine la
durée et le montant d’un prêt accordé à un client dont on connaît le salaire, l’âge, le
montant du compte et la fiabilité (OUI/NON).
Remarquons que l’extension de la notion de règle à des grandeurs non numériques peut aussi couvrir d’autres types, tels que les types temporels et les chaînes de
caractères, qui peuvent faire l’objet de fonctions de traitement spécifiques.
17.7 GRAPHE DE DÉPENDANCE
Il est intéressant, afin de mieux percevoir la structure d’un modèle, d’examiner
d’une manière graphique les dépendances entre les grandeurs. On dira qu’une gran2. Ces contraintes peuvent être assouplies dans certains systèmes experts. Il n’en est cependant
pas question lorsque le modèle doit être exécuté par un tableur, ou même par un processeur
d’équations. En effet, sauf cas limités, ces outils ne sont pas conçus pour réagir adéquatement à
des événements imprévus, et notamment aux situations d’ambiguïté.
Chapitre 17 • Expression abstraite d’un modèle
ALLOCATION =100
si NET_PAYE < 1000
0,1*NET_PAYE
si 1000 ≤ NET_PAYE < 3000
300
sinon
Le modèle de la figure 17.4 contiendra d’autres illustrations de ce concept. La
définition d’une telle grandeur réclame une attention particulière. Il faut en effet
respecter trois propriétés essentielles : la complétude, la non-ambiguïté et l’absence
de branches mortes 2 .
• La définition multiple doit être complète : la grandeur doit être définie dans
tous les cas. L’usage d’une branche finale du type sinon garantit la
complétude.
• La définition multiple doit être non ambiguë : il ne peut exister de situations
telles que la grandeur soit définie plus d’une fois.
• Il ne peut exister de branches mortes, c’est-à-dire de conditions qui soient
toujours fausses, quelles que soient les valeurs des données du modèle.
Ces propriétés seront étudiées plus en détail à la section 18.5.2.
17.6 GRANDEURS ET RÈGLES LOGIQUES
Les règles qui ont été proposées jusqu’ici définissent une grandeur numérique
comme une expression arithmétique (ou mathématique) faisant intervenir d’autres
grandeurs, ou constantes numériques. Les grandeurs logiques ou à valeurs
booléennes constituent un concept des plus utiles pour l’expression naturelle de
nombreux modèles tels que ceux qu’on destine à l’aide à la décision. Un modèle
peut alors apparaître comme une base de règles dans l’acception traditionnelle du
terme. Il est en effet admis qu’il soit possible de réaliser de petits systèmes-experts
à l’aide de tableurs.
Nous illustrerons ce concept par le modèle de la figure 17.4 qui détermine la
durée et le montant d’un prêt accordé à un client dont on connaît le salaire, l’âge, le
montant du compte et la fiabilité (OUI/NON).
Remarquons que l’extension de la notion de règle à des grandeurs non numériques peut aussi couvrir d’autres types, tels que les types temporels et les chaînes de
caractères, qui peuvent faire l’objet de fonctions de traitement spécifiques.
17.7 GRAPHE DE DÉPENDANCE
Il est intéressant, afin de mieux percevoir la structure d’un modèle, d’examiner
d’une manière graphique les dépendances entre les grandeurs. On dira qu’une gran2. Ces contraintes peuvent être assouplies dans certains systèmes experts. Il n’en est cependant
pas question lorsque le modèle doit être exécuté par un tableur, ou même par un processeur
d’équations. En effet, sauf cas limités, ces outils ne sont pas conçus pour réagir adéquatement à
des événements imprévus, et notamment aux situations d’ambiguïté.