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Chapitre 18 • Conception d’un modèle
fier certains fragments par l’application d’autres opérations de restructuration, telles
que les transformations de contraction, de factorisation de règles et d’éclatement 5 .
18.3.3 Validation du modèle
Un modèle sera examiné afin de déterminer s’il ne contient pas d’erreurs de logique.
Il est impossible dans le cadre d’un tel ouvrage de couvrir entièrement un tel sujet.
Celui-ci relève en effet de théories souvent encore en développement 6 . Nous donnerons cependant quelques recommandations utiles correspondant à des erreurs typiques, recommandations qui s’organisent selon deux axes : la vérification de la
cohérence et les tests.
a) Vérification de la cohérence du modèle
Il est possible de détecter la présence de certaines erreurs majeures par l’analyse de
la forme d’un modèle, et particulièrement de ses règles. C’est ainsi qu’on analysera
successivement
• la validité de la structure globale du modèle,
• la structure des règles de définition multiple,
• la structure des règles de récurrence,
• la cohérence des unités,
• la cohérence des dimensions,
• la cohérence des domaines de valeurs.
Ces points de validation sont développés dans la section 18.5.
b) Test du modèle
Le test d’un modèle consiste à l’exécuter sur un jeu de données réel ou imaginaire,
afin de vérifier l’exactitude des résultats qu’il produit. Cette exécution peut être
manuelle, et se baser sur l’expression abstraite du modèle, ou automatique, dans le
cas où le modèle a été implanté dans une feuille de calcul.
Le principal problème est celui du choix judicieux des jeux de test, car un test est
généralement une opération coûteuse en temps. Une approche pragmatique consiste
à travailler comme suit :
• On établit des jeux de données représentatifs, constitués de valeurs normales
(pas de cas particuliers, pas de valeurs extrêmes), et on évalue le modèle pour
ces données.
• On repère pour chaque donnée les valeurs remarquables de son domaine de
valeurs. Cette notion est à interpréter pour chaque donnée : valeur minimum,
valeur maximum, 0, 1, par exemple. Le calcul des domaines de valeurs,
5. Les matériaux relatifs aux techniques de transformation de modèles de calcul sont disponibles
sur le site de l’ouvrage.
6. On peut citer par exemple l’interprétation abstraite, qui cherche à déterminer la cohérence de
spécifications conceptuelles ou opérationnelles, ou encore la théorie des tests de programmes.
Chapitre 18 • Conception d’un modèle
fier certains fragments par l’application d’autres opérations de restructuration, telles
que les transformations de contraction, de factorisation de règles et d’éclatement 5 .
18.3.3 Validation du modèle
Un modèle sera examiné afin de déterminer s’il ne contient pas d’erreurs de logique.
Il est impossible dans le cadre d’un tel ouvrage de couvrir entièrement un tel sujet.
Celui-ci relève en effet de théories souvent encore en développement 6 . Nous donnerons cependant quelques recommandations utiles correspondant à des erreurs typiques, recommandations qui s’organisent selon deux axes : la vérification de la
cohérence et les tests.
a) Vérification de la cohérence du modèle
Il est possible de détecter la présence de certaines erreurs majeures par l’analyse de
la forme d’un modèle, et particulièrement de ses règles. C’est ainsi qu’on analysera
successivement
• la validité de la structure globale du modèle,
• la structure des règles de définition multiple,
• la structure des règles de récurrence,
• la cohérence des unités,
• la cohérence des dimensions,
• la cohérence des domaines de valeurs.
Ces points de validation sont développés dans la section 18.5.
b) Test du modèle
Le test d’un modèle consiste à l’exécuter sur un jeu de données réel ou imaginaire,
afin de vérifier l’exactitude des résultats qu’il produit. Cette exécution peut être
manuelle, et se baser sur l’expression abstraite du modèle, ou automatique, dans le
cas où le modèle a été implanté dans une feuille de calcul.
Le principal problème est celui du choix judicieux des jeux de test, car un test est
généralement une opération coûteuse en temps. Une approche pragmatique consiste
à travailler comme suit :
• On établit des jeux de données représentatifs, constitués de valeurs normales
(pas de cas particuliers, pas de valeurs extrêmes), et on évalue le modèle pour
ces données.
• On repère pour chaque donnée les valeurs remarquables de son domaine de
valeurs. Cette notion est à interpréter pour chaque donnée : valeur minimum,
valeur maximum, 0, 1, par exemple. Le calcul des domaines de valeurs,
5. Les matériaux relatifs aux techniques de transformation de modèles de calcul sont disponibles
sur le site de l’ouvrage.
6. On peut citer par exemple l’interprétation abstraite, qui cherche à déterminer la cohérence de
spécifications conceptuelles ou opérationnelles, ou encore la théorie des tests de programmes.