cours_SIG

5/17/2018 cours_SIG - slidepdf.com

http://slidepdf.com/reader/full/courssig 1/91

Système

d’Informationde Gestion



GEA2

2

Un étudiant en GEA doit être capable de Comprendre et analyser les besoins en

information de gestion. Dialoguer avec divers intervenants

(directeur, informaticien). Contribuer à l’élaboration, l’implantation,

l’exploitation et l’évolution du systèmed’information de gestion de l’entreprise.

Objectifs



GEA2

3

Ce cours a pour but d’introduire

une méthodologie de conceptiondu système d’information en

s’appuyant sur la méthode

MERISE.



GEA2

4

Conception d’un système d’information

(bases de données). Introduction aux bases de données

relationnelles. Mise en œuvre d’une base de données

(sous MS-Access).

Bases de données

et méthode MERISE



Introduction



GEA2

6

Exemple

Mise en place d’un système d’informationpour gérer toutes les donnéesnécessaires au bon fonctionnement d’une

entreprise.

Conception de système

d’information



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7

Problèmes dans le système actuel

Livraison à mauvaise adresse. Courrier en copies multiples. Obligation de rappeler à chaque

communication téléphonique le nom, leprénom, l’adresse, etc.



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8

Remarques

Les mêmes données se présentent avec deslibellés différents (synonymes).

Les mêmes données sont reproduites plusieurs

fois dans des services différents (redondance). Une même donnée prend parfois des valeurs

différentes. Exemple : adresse facturation dansle service commercial et dans le service

comptable (polysème). Un service n’a pas toujours l’ensemble desdonnées.

Besoin de mémoriser et de traiter des donnéesde quantité importante.



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9

Suggestion

Créer une fiche unique par client quirassemble toutes les données accessibles

par tous les services. Gérer toutes les fiches client sur un micro-

ordinateur (en utilisant Access, Oracle…).



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10

Questions

Quelles sont les données à mémoriser? Comment minimiser les données

redondantes? Comment structurer les données etconserver des liens entre données?

Comment décrire les traitements sur lesdonnées?

consultation,mise à jour.



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11

Eléments de réponse

Utilisation d’un Système de Gestion de

Bases de Données Relationnelles (SGBD-R)

exemple : Access. Méthode de conception d’une Base de

Données,

exemple : Méthode MERISE.



Système

d’informationet méthode MERISE



GEA2

13

I. Notion de Système d’Information

de GestionI. 1. Notion de système pour l’entreprise

Un système est un ensemble d’élémentsmatériels ou immatériels (hommes,machines, méthodes, recettes, règles,etc.) unis par des relations qui transforme,par un processus, des éléments (lesentrées) en d’autres éléments (les

sorties).



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14

Exemple : Une usine de montage de

voitures.

Modèle d’un atelier de fabrication :

Système

Matières premières Produits finis

Entrées Sorties

SystèmePièces détachées Automobiles

Entrées Sorties



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15

Le système correspondant à l’activité del’entreprise (transformation de flux) est

appelé système opérant (SO).

L’entreprise a aussi besoin d’un systèmede prise de décision lui permettant deréaliser les objectifs fixés. Ce système est

appelé système de pilotage (SP).



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16

Le SP procède à la régulation et aucontrôle du système opérant en décidantdu comportement de celui-ci.

Système de Pilotage

Système Opérant

Décision sur le SOInformationssur l’état du SO

Flux entrant Flux sortant



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17

Avec l’augmentation en quantité et encomplexité des informations échangéesentre ces deux systèmes, on a besoind’avoir un autre système qui stocke ettraite de façon plus efficace cesinformations. Ce système est appelésystème d’information (SI).



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18

Modèle d’une organisation (ou entreprise)

selon la théorie des systèmes :Système de Pilotage

Système OpérantEntrée Sortie

Système d’Information



GEA2

19

I.2. Notion de Système d’Information (SI)

Le SI est composé d’éléments divers

(employés, ordinateurs, règles et

méthodes, etc.) chargés de stocker et detraiter les informations relatives ausystème opérant (SO) afin de les mettre à

la disposition du système de pilotage (SP).



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20

Le SI possède deux aspects : Aspect statique (ou aspect données) :

base d’information, modèle (ou structure) de données.

Aspect dynamique (ou aspect traitement) :circulation de l’information entre les différents

acteurs,évolution chronologique et causale des

opérations provoquées par des évènements.



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21

Exemple d’un modèle selon systémique d’une

entreprise qui assemble et commercialise des PC :

Direction

Atelier

Service commercial et comptable

Fournisseur ClientPièces Livraison

Statistiques de venteset de pannes

Nouveaux produits

PC Assembléset livrés

Ordre defabrication

Commandes

PaiementPanne

Facture



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I.3. Système Automatisé d’Information (SAI)

Dans un SI, on retrouvedes décisions (homme)des actions programmées (machine)

partie automatisable du SI.

Un SAI est un sous-système d’un SI danslequel toutes les transformationssignificatives d’information sont effectuées

par des ordinateurs. Un SAI permet une conservation et un

traitement automatique des informations.



GEA2

23

Un SAI doit être intégré : une même information n’est

saisie qu’une fois en un point du

système et est récupérée dans tous lesfichiers concernés. durable et adaptable : les logiciels de

traitement des données (programmes)sont indépendant des données.



GEA2

24

II. Conception d’un système

d’information La conception d’un SI consiste en une modélisation de l’entreprise (pour une

vision globale : modèle systémique), une modélisation de ses aspects statiques

(données : entités et association inter-entités); une modélisation de ses aspects dynamiques

(traitements : opérations déclenchées par des

événements). Cette conception nécessite une approche

progressive (niveaux d’abstraction).



GEA2

25

Un SIG doit être durable et adaptable auxchangements.

Par exemple, un changement de machine nedoit pas entraîner une modification majeuredu système.

Il est donc nécessaire de dégager desniveaux correspondant aux préoccupationsdifférentes.

II.1. Nivaux d’abstraction



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26

a. Niveau conceptuel A ce niveau, sont représentées

les informations et leurs relations, les utilisations qui en sont faites et les contraintes associées.

Ce niveau définit les finalités de l’entreprise, c.-à-d. la

réponse à la question « que fait le système? » C’est le niveau le plus stable, il est invariant.

Modèle Conceptuel de Traitement

Recueillir, organiser et structurer l’information

Créer l’architecture

Modèle Conceptuel de Donnée



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27

b. Niveau organisationnel (ou logique) Ce niveau est moins stable. Il définit l’organisation à mettre en place dans

l’entreprise : il répond aux questions «comment?»,« qui fera quoi, où et quand? »

Modèle Logique de Donnée

Modèle Organisationnel de Traitement

Envisager les solutions

organisationnelles et logiques

possibles face aux contraintes posées



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28

c. Niveau opérationnel (technique ou physique)

Ce niveau est le moins stable. Il est souvent mis en cause par le changement du

matériel et/ou des logiciels. Il définit l’ensemble des moyens techniques, composé

de machines, de programmes et de fichiers, pourrépondre aux objectifs posés.

Modèle Physique de Donnée

Modèle Physique de Traitement

Faire le choix du matériel et des

logiciels compatibles avec les

solutions proposées.



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29

Niveau Données TraitementsConceptuel MCD MCTLogique et

Organisationnel

MLD MOT

Physique(opérationnel ou

technique)MPD MPT

Analyse descendante : information globale

information élémentaire



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30

Différencier données et traitements

• entité = objet, individu du système

• association = lien, relation entre ces entités

• etc …

opération déclenchée par un évènement

fait survenant

Donnée :

Traitement :

Evènement :



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31

II.2. Flux d’information

Une entreprise a besoin d’échanger desinformations entre d’une part, les composantsdu SI et d’autre part, entre le SI et l’universexterne. Ces informations sont portées par desévénements.

Définition : on parle d’un événement lorsquequelque chose survient et lorsqu’on s’enaperçoit. Un événement déclenche uneopération.

Exemple : passation de commande → édition d’un bon de

commande, arrivée du bon de commande au service commercial

→ consultation du stock, etc.



GEA2

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II.3. Traitements

Les traitements sont des opérations du SIdéclenchées par l’arrivée d’événements. Exemple : l’arrivée d’une commande d’un client

déclenchera la mémorisation de celle-ci et la

recherche des produits commandés. Exemple : l’arrivée de l’événement « Déclaration

de sinistre » déclenche l’opération « Vérifier lagarantie ».

Un traitement peut être manuel ou automatiquedans un SI. Une BD ne s’intéresse qu’à la partieautomatisable du SI.



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Entité (objet ou individu). Représentation dansun SI d’un objet de l’entreprise. Exemple : client, commande, produit, etc.

Association (ou relation). Lien entre lesentités.Exemple : client passe une commande.

Attribut (propriété ou donnée). Rubrique dedescription d’une entité ou d’une association. Exemple : nom et adresse du client (attribut del’entité «client»); date de la commande (attribut

de l’association passation de commande»).

II.4. Données



Modèle conceptuel

de données (MCD)



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L’objectif de MCD est de proposer unereprésentation schématique de la partie statiquede l’entreprise (données et liens) en utilisant le

formalisme d’entité/association qui soitabordable par tout utilisateur permettant undialogue clair avec les concepteurs.

Le MCD obtenu ne doit inclure que des donnéesnécessaires au fonctionnement de l’entreprise et

les liens existants entre ces données.



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I. Approche intuitive : exemple.

Soit la liste des données recensées dans unétablissement scolaire : adresse de l’élève, matièreenseignée, nombre d’heures, nom de la classe, nom duprofesseur, nom de l’élève, prénom de l’élève, note,numéro de salle.

Soient les règles de gestion : R1 : à chaque classe est attribuée une et une seule salle. R2 : chaque matière est enseignée par un et un seul professeur. R3 : pour chaque classe et chaque matière est défini un nombre

fixe d’heures de cours. R4 : à chaque élève est attribuée (au plus) une seule note par

matière. R5 : l’établissement gère les emplois du temps des professeurs

et des élèves ainsi que le contrôle des connaissances.



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Regroupement des données :

données liées à la classe : nom de la classe, numéro de la salle.

données liées à l’élève : nom de l’élève prénom de l’élève adresse de l’élève

données liées à la matière : matière enseignée nom du professeur.



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Trois objets indépendants : classe, élève etmatière.

Les données comme «note», «nombred’heures» seules n’ont pas de signification en

tant que telles : la note dépend à la fois de l’élève et de la matière. le nombre d’heures dépend à la fois de la classe et

de la matière.

Les données qui dépendent de plus que d’unobjet décrivent des liens entre ces objets : ex.«élève» «avoir pour note dans» «matière».



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Entité : représentation concrète ou abstraite d’un objetappartenant au réel perçu à propos de laquelle on veutenregistrer des informations. Exemple : l’objet «élève».

Association : représente un lien entre deux ou plusieursentités (non nécessairement distinctes).Exemple : l’association «avoir pour note dans».

Attribut (propriété) : caractéristique ou qualité qui décritune entité ou une association. Exemple : l’attribut«prénom de l’élève» de l’entité «élève».

II. Concepts de base

I.1. Définitions (entité, association et attribut)



GEA2

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Classification des entités et des attributs

Entité permanente.Exemple : Client (Nom, Adresse, CA du mois M,CA du mois M-1)

Entité du type mouvement.Exemple : Commande (N° Cde, Date Cde)mémorisée dans le SI et issue de l’événement

«passation de commande».



GEA2

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Type d’un attribut : alphabétique (A), alpha-numérique (AN) ou numérique (N).

Format : Entier, réel (xxxxx,xx), date (jj/mm/aa). Dimension d’un attribut : nombre de

caractères nécessaires pour le coder. Exemple :Dim(Nom)=10, Dim(CAm)=9.

Nature d’un attribut : un attribut peut être soit élémentaire (E) soit concaténé (CON) (s’il est

du type AN par exemple). soit élémentaire (E) soit calculé (CAL) (s’il est du

type N). signalétique (SIG) ou de situation (SIT) (s’il se

trouve dans une entité permanente).mouvement (M) (s’il se trouve dans une entité de

type mouvement).



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Attribut composé ( attribut concaténé)exemple : Adresse = {N°}+ {Rue}+ {Code postal}+{ville}.

Attribut dérivé ( attribut calculé)exemple : L’âge à partir de la date de naissance.

Valeur d’un attribut : symbole utilisé pour

représenter un fait élémentaire. Domaine : ensemble des valeurs que peut prendre

un attribut.Exemples :

Couleur {rouge, orange, jaune, vert, bleu, violet} Age {x: x>0 et x<120}. Prix des produits de 1 à 10000 €.



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43

Dictionnaire des données : liste desattributs nécessaires pour la gestion visée,

avec précision sur leur type, nature,dimension, format ainsi que sur leursignification.



GEA2

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II.2. OccurrencesOccurrences d’une entité : l’entité exprime un type, un

ensemble dont les éléments sont appelés occurrences del’entité.

Exemple : l’entité « élève » aura quatre occurrences :

Albert Dupont James West Noémie Dupont Sophia Dali

Occurrences d’un attribut : Les propriétés (attributs)

prennent des valeurs appelées également occurrences dela propriété.Exemple : l’attribut « prénom de l’élève » prend l’une desvaleurs : {Sophia, Noémie, James, Albert}



GEA2

45

Attribut Valeur

Nom Dupont

Prénom AlbertAdresse 3 rue de Voltaire, 54400 LongwyAge 16

Année d’étude_ Secondeetc. …

Entité

Attribut Valeur

Nom JamesPrénom WestAdresse 3 rue de Voltaire, 54400 Longwy

Age 16 Année d’étude_ Secondeetc. …

Entité

Attribut Valeur

Nom DupontPrénom NoémieAdresse 3 rue de Voltaire, 54400 LongwyAge 16

Année d’étude_ Seconde

etc. …

Entité

Attribut Valeur

Nom DaliPrénom SophiaAdresse 3 rue de Voltaire, 54400 LongwyDate de naissance 10/08/1989

Année d’étude Secondeetc. …

Entité



GEA2

46

Nom entité

Nom propriété 1Nom propriété 2

etc.

L’entité et ses propriétés sont schématisés

graphiquement comme suit

Dans l’exemple traité :

Élève

Nom Prénom Date de naissance Adresse

Année d ’étude



GEA2

47

II.3. Identifiant d’une entité :

Une entité doit être dotée d’un identifiant . L’identifiant fait partie des propriétés de l’entité.

Sa valeur doit être différente pour chaqueoccurrence de l’entité : il décrit chaque occurrence

de l’entité d’une façon unique.



GEA2

48

Pour distinguer les Dupont, on ajoute un attribut« Numéro d’élève ».

Nom Prénom Date de naissance etc.

DupontWestDupontDali

AlbertJamesNoémieSophia

01/06/8817/02/8419/07/8610/08/89

...

...

...

...

Numéro d’élève Nom Prénom Date de naissance etc

1234

DupontWestDupontDali

AlbertJamesNoémieSophia

01/06/8817/02/8419/07/8610/08/89

...

...

...

...



GEA2

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Un identifiant d’une entité doit être univalué et non nul : à une occurrence de l’entité correspond une

et une seule valeur d’un identifiant;

discriminant : à une valeur d’un identifiant correspond une et une

seule occurrence de l’entité ; stable : une occurrence donnée d’entité doit conserver la même

valeur d’identifiant jusqu’à sa destruction ; minimal : si l ’identifiant est élémentaire il est nécessairement

minimal. Dans le cas d’un identifiant composé, pour que celui-cisoit minimal, il faut que la suppression d’un de ses composants

lui fasse perdre son caractère discriminant.

Nom entité

Identifiant

Nom attribut 1Nom attribut 2etc.

L’entité avec ses propriétés (dont l’identifiant)

est schématisée :



GEA2

50

Exemple

Nom entité 1

Identifiant 1

Nom attribut 1Nom attribut 2

etc.

Nom entité 2Identifiant 2

Nom attribut 1Nom attribut 2

etc.

Nom de l’association •attribut 1•attribut 2

N° SS élève Nom

Prénom Date naissance Adresse

Année d’étude

ElèveClasse

Code Classe

Désignation

N° salle

Appartenir

II.4 Formalisme



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Pour les entitésun nom à chaque entité, les noms de tous les attributs qui la décrivent,schématisées sous forme d’un rectangle

divisé en deux parties. Pour les associationsun nom à chaque association,

les noms de tous les attributs qu’elle porte etdes entités qu’elle associe,

schématisées sous forme d’un ovale divisé endeux parties et relié aux rectangles.

II.4 Formalisme



GEA2

52

II.5. Dimension d’une association

Occurrence d’une association : elle correspond à une et une seule occurrence de chacune des entités

associées, l’occurrence de chacun des attributs qu’elle porte

correspondant aux occurrences des entités associées.

Dimension d’une association : Le nombred’occurrences d’entités concernées par une

occurrence de l’association est appelé sadimension.



GEA2

53

Exemple 1 : dimension = 2 → association binaire :

Exemple 2 : dimension = 3 association ternaire :

Matière

Sigle matière

Désignationetc.

Avoir pour note

note

Professeur

… Matière

… Classe

… Enseigner

•Nbre d’heure

N° SS élève Nom Prénom Date naissance Adresse

Année d’étude

Elève



GEA2

54

On dit que les entités « élève » et« matière » participent à l’association

« avoir pour note ». On dit que les entités « matière » et

« professeur » et « classe » participent à

l’association « enseigner ».



GEA2

55

Sigle matière

Désignation_mat

MatièreAvoir pour note

N° SS élève

Nom_élève Prénom _élève Date_naissance Adresse Année_étude

Elève

Code_prof. Nom_prof.

Prénom_prof Statut_prof

Professeur

Enseigner•Nbre_heures Code Classe

Désignation_classe N° salle

Classe

Appartenir

GEA2



GEA2

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III. Contraintes d’intégrité

Ce sont les règles relatives aux donnéesqui doivent être incorporées au modèle

afin d’assurer la cohérence de la based’information. Exemple d’incohérence : une commande n’est passée par aucun client; la date de fin de location est antérieure à la

date de début de location.

GEA2



GEA2

57

III.1. Cardinalité

Définition : les cardinalités d’une entité

dans une association mesurent, lorsque

l’on parcourt l’ensemble des occurrencesde cette entité, le minimum et le maximumde leur participation à l’association.

On note (min, max).

GEA2



GEA2

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Exemple

Elève

Dali Sophia

Avoir pour note

12

Elève

Dupont Noémie

Matière

InfoAvoir pour note

15

Elève

West James

Matière

Math.Avoir pour note

8

Elève

Dupont Albert

Matière

Compta.Avoir pour note

14

Avoir pour note

6

Cardinalité de l’entité « élève » : (0,2).

Cardinalité de l’entité « matière » : (0,3).

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59

Le formalisme peut être ainsi simplifié :

En général, on utilise n pour remplacer une cardinalitésupérieure à 1.

On a alors quatre types de cardinalité : (0,1) : une occurrence de l’entité ne participe jamais plus d’une fois à

l’association ;

(1,1) : une occurrence de l’entité participe toujours une et une seule fois

à l’association ; (1,n) : une occurrence de l’entité participe toujours au moins une fois à

l’association ; (0,n) : aucune précision n’est fournie quant à la participation des

occurrences de l’entité à l’association.

Elève-Nom élève

Matière

-Matière enseignée

Avoir pour note

-Note

0,20,3

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Les règles de gestion du MCD précisent les contraintes d'intégrité qui doivent être respectées par le modèle.

Exemple : en plus des règles de gestion R1-R5, le MCDd’une école peut avoir les règles de gestion suivantes : R6 : un professeur fait au moins un enseignement. R7 : une classe a au moins un enseignant. R2 (rappel) : chaque matière est enseignée par un et un seul

professeur. Le MCD sera

Professeur

…

Matière

… Classe

… Enseigner

•Nbre_heures

1,1 1,n

III.2. Règles de gestion

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61

Sigle matière

Désignation_mat

MatièreAvoir pour note

Note

N° SS élève

Nom_élève Prénom _élève Date_naissance Adresse Année_étude

Elève

Code_prof. Nom_prof.

Prénom_prof Statut_prof

Professeur

Enseigner•Nbre_heures Code Classe

Désignation_classe N° salle

Classe

Appartenir

(0,n) (0,n)

(1,1)

(1,n)(1,n)

(0,1)

(1,n)

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III.3. Contraintes d’intégrité syntaxiques

Elles portent sur un attribut et peuventconcerner soit son format , soit son

domaine . Exemples:Prix d’un produit doit être un nombre réel

positif.Une date doit prendre le format JJ/MM/AA.

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III.4. Contraintes d’intégrité sémantique

Elles portent sur la cohérence des sens deplusieurs attributs et s’appliquent soit à des attributs de la même entité ou association,

des attributs d’entités ou associations différentes. Exemples

Dans l’entité « Vol » (N° vol, Date vol, Heure départ,Heure arrivée), Heure départ > Heure arrivée.

Dans les entités « Produit » et « Client », La sommedes CA des produits = la somme des CA clients.

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III.5. Contrainte d’intégrité fonctionnelle

(ou dépendance fonctionnelle)

III.5.1. Définitions

En mathématiques, la notion de DF entre deux ensemble A et B exprime le fait qu'à chaque élément a de A correspond un seulélément b de B .

A B En Modélisation Conceptuelle des Données sous MERISE, cette

notion de DF, appelée parfois Contrainte d'Intégrité Fonctionnelle (CIF), s'applique dans les cas suivants :

DF intra-entité : il s'agit d'une DF entre l'identifiant d'une entité etles autres attributs de l'entité.

DF intra-relation : il existe une DF entre l'identifiant obtenu parconcaténation des identifiants des entités de la collection d'uneassociation et les éventuels attributs de l'association.

Il existe des "DF triviales " entre l'identifiant de l'association et lesidentifiants des entités qu'elle relie.

On appelle collection d'une association la liste des entités liées.

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On dit qu’il existe une DF (dépendance fonctionnelle) entre deuxentités ou attributs A et B, on note A → B, si toute occurrence de Adétermine une seule occurrence de B.

III.5.2. DF entre attributs : Exemples

Code_client → Nom_client. N°bon_de_cde+Réf_prod → Qté commandée.

La DF a → b est dite élémentaire si aucune partie de a ne détermine b. La DF a → b est dite directe (ou non associative ) s’il n’existe pas

d’attribut c tel que a → c et c → b. III.5.3. DF entre entités ou Contrainte d’Intégrité Fonctionnelle :

Exemple : un élève appartient toujours à une et une classe :

Elève

…

Classe

… Appartenir1,1 1,n

DF

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III.5.4. DF inter-entités via une association binaire Il existe des DF inter-entités si l'une des cardinalité

maximum de l'association est égale à 1. Dans ce cas, ilest possible d'orienter le lien entre les entités et deremplacer l'association par une DF.

On parle de DF forte (resp. DF faible ) lorsque lacardinalité minimum de l'entité source de la DF est égaleà 1 (resp. 0).

Exemple : enfant (moins de 16 ans) et classe

1,1

ENFANT

N° SS

Nom

Prénom

0,nCLASSE

N° Classe

Nom établissement

DF

0,1

ENFANT

N° SS

Nom

Prénom

0,nCLASSE

N° Classe

Nom établis sement

DF

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67



Lorsqu'il existe de part et d'autre d'une association binairedes cardinalités maximales égales à 1, une règle demodélisation stipule que l'entité source de la DF est celledont les occurrences apparaissent postérieurement.

Exemple : appel de cotisation et le règlement correspondant.

Une DF liant deux entités est également appelée CIF (Contrainte d’Intégrité Fonctionnelle)

1,1

REGLEMENT

N° règlement

Date règlement 0,1

PPEL COTISATION

N° Classe

Nom établissement

DF

1,1

REGLEMENT

N° règlement

Date règlement 0,1

PPEL COTISATION

N° Classe

Nom établissement

CIF

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68



Une DF ou une CIF est un lien non porteur de propriété. Uneassociation binaire ayant une cardinalité maximale de 1, porteuse depropriété peut toujours être remplacée par une DF ou une CIF.

Les DF sous-jacentes sont les suivantes :N° contrat N° souscripteurN° contrat, N° souscripteur Date souscription

La propriété de pseudo-transitivité permet de déduire la DF suivante :N° contrat Date souscription

1,1

CONTRAT

N° contrat 0,n

SOUSCRIPTEUR

N° souscripteurSOUSCRIRE

Date souscription

1,1CONTRAT

N° contrat

Date souscription

0,n

SOUSCRIPTEUR

N° souscripteurCIF

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III.5.4. Caractéristiques des DF

Réflexivité : a→a.

Exemple : Réf →Réf. Projection : a →b+c a →b et a →c.

Exemple : Réf → Design+PU Réf → Design et Réf → PU. Augmentation : a → b c: a+c → b.

Exemple : Réf → PU Réf+Design → PU. Additivité : a → b et a → c a → b+c.

Exemple : Réf → PU et Réf → Design Réf → Design+PU. Transitivité : a → b et b → c a → c.

Exemple : Réf → Code_TVA et Code_TVA → Taux_TVA

Réf → Taux_TVA.

Pseudo-transitivité : a → b et b+c → d a+c →d.Exemple : Réf → Code_TVA et Code_TVA+PU → Taux_TVA

Réf+PU → Taux_TVA.

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70

IV. Règles relatives au MCD pour samise au propre

La mise au propre du MCD s'effectue àtravers 3 opérations :

la vérification, la normalisation, la décomposition.

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VI.1 La vérification

Règle de non-répétitivité : à toute occurrence del'entité ou de l'association correspond au plus une valeurde tout attribut qui lui est associé.

Règle d'homogénéité : les attributs rattachés à uneentité ou à une association doivent avoir un sens pourtoutes les occurrences de l'entité ou de la association.

Règle de distinguabilité : les occurrences d'une entitédoivent être distinguables. Cela induit la compréhensionde l'entité et se traduit par le choix de l'identifiant.

Règle de normalisation d'une relation : chaqueattribut d'une association doit dépendre

fonctionnellement de la totalité des entités formant lacollection de l'association . Respect des règles de gestion : les règles de gestion

relatives aux données, dégagées lors de l'étude del'existant, doivent avoir été traduites dans le MCD

(cardinalités, etc.).

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Quelques erreurs de modélisation

Cas 1 : Attribut répétitif

L'attribut "Matière" peut prendre plusieurs valeurs si leprof. peut enseigner plusieurs matières.

Professeur

MatriculeNomMatière

Professeur

MatriculeNom

Matière

CodeMatière

Enseigner1,n 1,n

Solution

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73


Cas 2 : Attribut sans signification

L'attribut "Matière" ne prend pas de valeur pour unesecrétaire ou un surveillant.

Personnel

MatriculeNomMatière

PersonnelMatriculeNom

Solution

GEA2



GEA2

74


Cas 3 : Dépendance incomplète Commande

N° BonQté

Solution

Produit

RéfDésign.

P.U.

Concerner1,n 1,n

Commande

N° BonDate

Produit

RéfDésign.P.U.

Concerner1,n 1,n

Date

Qté

L'attribut "Date" ne dépend pas du produit et l'attribut "Qté" peutprendre plusieurs valeurs.

GEA2



G

75

IV. 2. La normalisation du MCD

1ère Forme Normale (1FN) : élémentarité des attributs et existence de l'identifiant.Tous les attributs doivent être élémentaires par rapport au choix de gestion et ildoit y avoir un identifiant à chaque entité.

n'est pas 1FN

ETUDIANT

N°étudiantNom

Prénom

Age

est 1FN

ETUDIANT

NomPrénomAgeAdresse

GEA2



76

2 ème Forme Normale (2FN) : DF élémentaire de l'identifiant.Tout attribut d'une entité doit dépendre de l'identifiant de cette entité parune dépendance fonctionnelle élémentaire.

n'est pas 2FN

est 2FN0,n

ETUDIANT

N°_étudiant

NomPrénom

0,nOPTION

Code_option Nom option

SUIVRE

ETUDIANTCode_Option, N°_étudiant NomPrénomNom option

GEA2



77

3 ème Forme Normale (3FN) : DF élémentaire et directe.Tout attribut d'une entité doit dépendre de l'identifiant par une DFélémentaire et directe.

n'est pas 3FN

est 3FN0,n

ETUDIANT

N°_étudiant

NomPrénom

0,nOPTION

Code_option Nom_option

SUIVRE

ETUDIANT

Code_étudiantNomPrénomCode_optionNom_option

GEA2



78

4 ème Forme Normale (4FN) : DF complète (cas de l'identifiant concaténé).Si une entité a un identifiant concaténé, un des attributs composantl'identifiant ne doit pas dépendre d'un autre attribut.

Exemple :RG1 : tout prof enseigne une et une seule matière.RG2 : toute classe n'a qu'un seul prof par matière.

n'est pas 4FN

est 4FN

COURS

Matière, N°classe

N° prof

0,n

COURS

N° prof

Matière0,n

CLASSE

N° classe

N° prof

ENSEIGNER DANS

GEA2

1FN élémentarité des attrib ts et e istence de l'identifiant



79

1FN : élémentarité des attributs et existence de l'identifiant.

2FN : DF élémentaire de l'identifiant.

3FN : DF directe de l'identifiant.

4FN : DF complète de l'identifiant : si l'identifiantest concaténé, un composant ne doit pas être enDF avec un autre attribut.

GEA2



80

V. Les étapes pour la construction d'un MCD

L'étude de l'existant

Interview de la direction (Système de Pilotage). Objectifs principaux. Liste des postes de travail. Délimiter le champs de l’étude.

Interview des postes de travail (Système Opérant) . Recenser et décrire les tâches exécutées. Observer la circulation des informations.

Apprendre le langage de l’entreprise. Etablissement d’une liste des règles de gestion.

Construction d’un dictionnaire de données (DD).

GEA2



81

Autres étapes de la construction d'un MCD

Epuration du dictionnaire des données (DD) enenlevant les synonymes (les données identifiées différemment et ayant le

même sens); les polysèmes (les données utilisant les mêmes orthographes mais

décrivant des réalités différentes) : il faut leur attribuer des nomsdifférents.

Construction du GDF (Graphe des DépendancesFonctionnelles). Extraire du DD la liste des attributs qui ne sont ni concaténés, ni

calculés. Ne pas considérer les DF transitives pour obtenir un GDF avec une

couverture minimale (répondant à la 3FN).

Transformation du GDF en MCD.

Mise au propre du MCD.

GEA2



82

Informatisation du SI d’une société de vente

Une société de vente souhaite informatiser son SI actuel(manuel) qui contient essentiellement des donnéesfigurant sur des bons de commande ou factures dutype :

N°Bon …………………… Date ……………………

Nom client ………………………………………………………………Adresse ……………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………….

Nom représentant …………………………………………

Réf. Design. Qté PU Montant………… ………… …… ……… ………… ………… ………… …… ……… …………

Total …………

GEA2



83

En utilisant le schéma de construction détailléprécédemment, établir le MCD de leur nouvelle base de

données. On suppose que certaines opérations ont déjàété effectuées : Recueil des informations (interview du SI existant)

R1 : un client peut passer une ou plusieurs commandes ou nepasser aucune commande;

R2 : une commande concerner au moins un produit; R3 : une commande concerne un et un seul client; R4 : une commande est assurée par un et un seul représentant qui

n’est pas toujours le même pour un client donné.

Construction d'un dictionnaire de données (DD) :

établissement de la liste des attributs à partir des informationsrecueillies. Comme le SI actuel est manuel, il n’existe pasnécessairement des codifications, on imaginera qu’il existe des codespour identifier les entités évidentes … Par exemple, « Cocli » pour CLIENT et « Corep » pourREPRESENTANT seront créées, on les marquera d’un (*) pour

signifier qu’elles n’existent pas encore.

GEA2

é



84

Le dictionnaire des données (DD)SIGNIFICATION TYPE (1) LONGUEUR NATURE

(2) (3)

REGLE DE CALCUL

OU INTEGRITE (4)

NoBonDate

*CoCli

NomCli

Adresse

RueCli

Vilcli

*CoRep

NomRep

Réf

Désign

Qté

PU

Montant

Total

N° de bon de CdeDate Cde

Code client

Nom client

Adresse client

Rue client

Ville client

Code représentant

Nom représentant

Réf. de produit

Désignation produit

Quantité commandée

Prix unitaire

Montant ligne

Total commande

NN

?

A

AN

AN

A

?

A

AN

A

N

N

N

N

46

?

30

60

30

30

?

30

5

30

3

7

8

9

EE

E

E

CON

E

E

E

E

E

E

E

E

CAL

CAL

MM

SIG

SIG

SIG

SIG

SIG

SIG

SIG

SIG

SIG

M

SIG

M

M

Forme jj/mm/aa (5)

A créer

Rue + Ville

A créer

1 lettre + 3 chiffres

Entier > 0

Forme : 9999,99

PU Qté

Somme des montants

(1) A(lphanumérique) N(umérique) A(lpha)N(umérique)(2) E(lémentaire) CON(caténé) CAL(culé)(3) M(ouvement) SIG(nalétique) SIT(uation)

(4) Règle de calcul pour les attributs calculés ou contraintes d’intégrité syntaxique éventuelles

(5) jj : 01 à 31, mm : 01 à 12, aa : 00 à 99.

GEA2



85

Epuration du dictionnaire des données

Les données à ne pas prendre en comptedans un MCD sont, en général, les données

calculées et concaténées.Seront supprimées : Adresse, Montant et

Total.

GEA2



86

Le graphe des dépendances fonctionnelles

NoBonRef

CoCliCoRep

Design PU Qté Date

NomCli RueCli VilleCliNomRep

GEA2



87

Le graphe des dépendances fonctionnelles

NoBonRef

CoCliCoRep

Design PU Qté Date

NomCli RueCli VilleCliNomRep

GEA2



88

Transformation du GDF en MCD

Règles de transformation

R1 : les données sources d'au moins une DF (cellesqui sont soulignées sur le GDF) représentent les

identifiants des entités dont les attributs sont lescibles de ces DF. R2 : Les flèches restantes deviennent des

associations. Les données déterminées par une DFconjointe deviennent des attributs portés parl’association.

R3 : Les règles de gestion doivent permettre detrouver les cardinalités.

GEA2



89

PRODUIT

RefDesign

PU

COMMANDE

NoBon

Date

CLIENT

CoCliNomCli

RueCliVilleCli

REPRESENTANT

CoRepNomRep

Qté

Application de la 1ère règle (R1)

GEA2



90

PRODUIT

Ref

DesignPU

COMMANDE

NoBonDate

CLIENT

CoCliNomCli

RueCliVilleCli

REPRESENTANT

CoRepNomRep

Application des règles R2 et R3

CONCERNERQté

PASSEROBTENIR

0,n

0,n0,n

1,11,1

1,n

GEA2



Enfin, les règles de vérification, denormalisation et de décomposition

doivent permettre la mise au propre duMCD.

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