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Chapitre 18 • Conception d’un modèle
Lorsque le modèle est construit, on procède à sa normalisation, qui consiste à
éliminer des maladresses structurelles, et à sa validation, qui consiste à rechercher
et à corriger divers types d’erreurs.
18.2 LES PRINCIPES
La démarche qu’on va suivre est basée sur quelques principes relativement intuitifs.
Le premier principe consiste à partir des résultats pour remonter vers les données.
Il est plus sûr en effet de se demander comment calculer un résultat que d’imaginer
ce qu’on pourrait bien calculer d’utile (c’est-à-dire qui nous rapproche des résultats)
à partir des données dont on dispose et qui ne sont encore que partiellement connues.
Le deuxième principe consiste à n’adopter que des règles très simples, qu’on
pourra facilement élaborer, justifier et expliquer. Cela nous amène en général à
définir des grandeurs nouvelles, caractéristiques du domaine analysé, mais qui
n’avaient pas été relevées en tant que données ou résultats. Ces grandeurs sont par
conséquent du type interne (sauf grandeurs relevant du principe ci-dessous, qu’on
reconnaîtra comme données).
Le troisième principe est d’élaborer, parallèlement à l’ensemble des règles, la
liste des données. On partira d’un ensemble initial de données qui paraissent utiles
lors d’une analyse rapide du domaine. Cet ensemble sera complété par les grandeurs
mises en évidence lors de l’élaboration des règles, et qu’on juge devoir faire partie
des données. En revanche, les données qui n’ont été utilisées dans aucune règle
seront retirées de l’ensemble.
Le quatrième principe définit la terminaison du processus. L’analyse s’arrête
lorsque, dans les règles déjà construites, chaque grandeur invoquée en partie droite
est soit une donnée, soit une grandeur qui apparaît en partie gauche d’une règle.
Note méthodologique
Le lecteur attentif observera que, malgré la forte analogie qui existe entre le
problème de l’expression abstraite d’une base de données que constitue son schéma
conceptuel et celui de l’expression d’un modèle de calcul, les procédures proposées
divergent considérablement. Les raisons de cette divergence sont faciles à expliquer.
Il serait tentant en effet d’adopter une démarche similaire, qui consiste à analyser
des sources réelles telles que des textes en langage courant, proposition par proposition, et d’en exprimer formellement le contenu sous la forme de grandeurs et de
règles, tout comme on exprimait, dans le chapitre 10, le contenu des textes analysés
sous la forme de types d’entités, d’attributs et de types d’associations.
Cependant, la pratique d’une telle analyse conduit souvent à des modèles intrinsèquement non directionnels. Or de tels modèles ne conviennent pas aux tableurs
actuels, qui exigent une forme directionnelle 2 . L’expression qu’on obtiendrait à la
1. Ce langage navigationnel met en lumière le fait que les relations établissent des chemins des
données vers les résultats, ce qui est intuitivement suggéré par le graphe des dépendances.
Chapitre 18 • Conception d’un modèle
Lorsque le modèle est construit, on procède à sa normalisation, qui consiste à
éliminer des maladresses structurelles, et à sa validation, qui consiste à rechercher
et à corriger divers types d’erreurs.
18.2 LES PRINCIPES
La démarche qu’on va suivre est basée sur quelques principes relativement intuitifs.
Le premier principe consiste à partir des résultats pour remonter vers les données.
Il est plus sûr en effet de se demander comment calculer un résultat que d’imaginer
ce qu’on pourrait bien calculer d’utile (c’est-à-dire qui nous rapproche des résultats)
à partir des données dont on dispose et qui ne sont encore que partiellement connues.
Le deuxième principe consiste à n’adopter que des règles très simples, qu’on
pourra facilement élaborer, justifier et expliquer. Cela nous amène en général à
définir des grandeurs nouvelles, caractéristiques du domaine analysé, mais qui
n’avaient pas été relevées en tant que données ou résultats. Ces grandeurs sont par
conséquent du type interne (sauf grandeurs relevant du principe ci-dessous, qu’on
reconnaîtra comme données).
Le troisième principe est d’élaborer, parallèlement à l’ensemble des règles, la
liste des données. On partira d’un ensemble initial de données qui paraissent utiles
lors d’une analyse rapide du domaine. Cet ensemble sera complété par les grandeurs
mises en évidence lors de l’élaboration des règles, et qu’on juge devoir faire partie
des données. En revanche, les données qui n’ont été utilisées dans aucune règle
seront retirées de l’ensemble.
Le quatrième principe définit la terminaison du processus. L’analyse s’arrête
lorsque, dans les règles déjà construites, chaque grandeur invoquée en partie droite
est soit une donnée, soit une grandeur qui apparaît en partie gauche d’une règle.
Note méthodologique
Le lecteur attentif observera que, malgré la forte analogie qui existe entre le
problème de l’expression abstraite d’une base de données que constitue son schéma
conceptuel et celui de l’expression d’un modèle de calcul, les procédures proposées
divergent considérablement. Les raisons de cette divergence sont faciles à expliquer.
Il serait tentant en effet d’adopter une démarche similaire, qui consiste à analyser
des sources réelles telles que des textes en langage courant, proposition par proposition, et d’en exprimer formellement le contenu sous la forme de grandeurs et de
règles, tout comme on exprimait, dans le chapitre 10, le contenu des textes analysés
sous la forme de types d’entités, d’attributs et de types d’associations.
Cependant, la pratique d’une telle analyse conduit souvent à des modèles intrinsèquement non directionnels. Or de tels modèles ne conviennent pas aux tableurs
actuels, qui exigent une forme directionnelle 2 . L’expression qu’on obtiendrait à la
1. Ce langage navigationnel met en lumière le fait que les relations établissent des chemins des
données vers les résultats, ce qui est intuitivement suggéré par le graphe des dépendances.