18.5 Cohérence d’un modèle
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© Dunod – La photocopie non autorisée est un délit.
Donnée
A : réel
Résultats
B : réel
C : réel
Règles
B = 2 +
C = arcsin(B-2)
1 ≤ A ≤ 2
2. Ajout de préconditions de surveillance
Cette technique est recommandée lorsque le calcul des contraintes de validation sur
les données est impossible (certaines fonctions mathématiques n’ont pas d’inverse)
ou impraticable. Elle consiste à protéger les grandeurs dérivées qui risquent de se
voir assigner la valeur erreur par une précondition sur le domaine de valeurs de
leurs règles de définition. Intrinsèquement, le modèle n’est pas modifié, mais la
violation de ces préconditions avertit immédiatement l’utilisateur de la survenance
d’une situation anormale, et de l’endroit où l’erreur se produit. Le diagnostic est à la
charge de l’utilisateur, mais il peut être grandement facilité par les informations ainsi
fournies. Traitons de nouveau l’exemple ci-dessus en utilisant cette technique.
L’expression arcsin(B-2) est correcte si
1 ≤ B ≤ 3
tandis que l’expression 2 +
l’est si
A ≥ 1
On corrige donc le modèle comme suit.
Donnée
A : réel
Résultats
B : réel
C : réel
Règles
B = 2 +
C = arcsin(B-2)
A ≥ 1
1 ≤ B ≤ 3
Proposons un exemple plus concret, que nous analyserons et corrigerons selon les
deux techniques décrites ci-dessus. Le modèle de départ se présente comme proposé
en 18.2.
Une analyse rapide montre que RATIO D est indéterminé pour SOLDES = 0.
Observant que SOLDE D ≥ 0, suite aux contraintes sur BUDGET D et DEPENSE D , on en
A 1
–
A 1
–
A 1
–