2023 - 1BTS Ida - Merise [PDF]

Zitiervorschau

COURS de MERISE 1BTS IDA REPUBLIQUE DE CÔTE D’IVOIRE

Union- Discipline- Travail

INFORMATICIEN DEVELOPPEUR D’APPLICATION

ETUDIANT NOM :

---------------------------

PRENOMS : --------------------------------------------------CLASSE :

1BTS IDA

NOM PROF. : ----------------------------------------------------

Université Internationale Privée d’Abidjan

SOMMAIRE :

ONYX--ONYDA

MERISE : Méthode d’Etudes et de Réalisation Informatique pour les Systèmes d’Entreprise 1

Table des matières

CHAPITRE 1 : LE SYSTEME D’INFORMATION (SI) …………………………………………………………………1 CHAPITRE 2 : APPROCHE MERISE APPLIQUEE AU SYSTEME D'INFORMATION ………6 CHAPITRE 3 : ANALYSE DES DONNEES ………………………………………………………………………………….15 CHAPITRE 4 : ELABORATION DU MODELE CONCEPTUEL DES DONNEES : MCD……30 CHAPITRE 5 : LE MODELE CONCEPTUEL DE TRAITEMENTS : MCT………………………………39 CHAPITRE 6 : LE MODELE LOGIQUE DES DONNEES………………………………………………………….50

Elaboré par M. OURA ADONIS

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LE SYSTEME D’INFORMATION (SI) 1- L’Information L'information est un message qui peut être transmis et stocké. C’est aussi un Renseignement que l'on obtient sur une personne ou sur une chose. L'information est un élément de connaissance susceptible d'être représenté à l'aide de conventions(modéliser) pour être conservé, traité ou communiqué. L'information est, donc, tout ce qui forme de manière significative une représentation imagée de la réalité, elle n'est pas simplement une donnée brute (exemple : « il pleut »). C'est aussi la signification qui l'accompagne, la signification d'une donnée peut être différente d'une personne à une autre. Exemple :  Une expression comme « il pleut » n'a pas la même signification pour le non prévoyant et le marchand de parapluies ; 2- Caractéristiques de l'information L'information peut être  Symbolique, éléments transmissibles par un signal (sonore, visuel, tactile...) ou une combinaison de signaux ;  Sémantique, un ensemble d'éléments ayant un sens (ex. : le langage codé). L'information destinée à être manipulée apparaît sous plusieurs formes :  L’information écrite, structurée ou non, ayant pour origine des moyens d'expression humains ou non. Exemples Une lettre de candidature manuscrite, une facture client avec entête pré imprimé ;  L’information picturale, structurée ou non, ayant pour origine des moyens d'expression humains ou non. Exemples Le dessin d'un prototype d'une nouvelle voiture, le schéma d'un bâtiment portant les issues de secours, un graphique obtenu à partir d'un tableau de chiffres, les photographies des salariés dans une base de données de gestion du personnel, les films publicitaires ;  L’information orale ou sonore, structurée ou non, ayant pour origine des moyens d'expression humains ou non. Exemples Une discussion dans un couloir entre deux salariés, une conversation téléphonique entre un client et un responsable du SAV, la parole saisie et les sons restitués ordinateur à synthèse vocale, etc. ;  Les autres formes d’information :  Tactile (le toucher d'une étoffe dans une entreprise textile peut faire apparaître le défaut)  Olfactive (l'odeur dégagée par le pain dans une boulangerie industrielle est un signe de fin

de cuisson mais elle pourrait signifier que la fournée est ratée) ;  Sonore (la sonnerie peut indiquer que le travail est fini, mais elle peut également représenter l'obligation de commencer le travail). Elaboré par M. OURA ADONIS

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3- Les qualités de l'information Les informations brutes doivent être retraitées afin qu'elles puissent être transmises aux différents acteurs du système. Pour cela, l'information doit posséder certaines qualités dans la liste non exhaustive suivante :  Utile : pour le traitement à effectuer ultérieurement (ex. : une référence de produit est indispensable dans une facture alors que son emplacement dans l'entrepôt ne l'est pas) ;  Récente (c’est-à-dire d’actualité) ;  Précise (le taux du Crédit doit être connu à la décimale près) ;  Exacte (il faut que le n° I.N.S.E.E. de chaque salarié soit exact) ;  Claire (un bulletin de paye doit faire apparaître clairement le salaire net, les charges sociales salariales et patronales) ;  Non redondante (c'est-à-dire non répétitive). 4- De l'information au système d'information 4.1. L'information structurée En collectant les données brutes et en les analysant, on les transforme : elles deviennent informations manipulables et structurées. Ces informations deviennent des instruments de :  Communication : coordination des processus de gestion ;  Mémorisation : conservations des traces des actions de l'entreprise et de son environnement ;  Décision : Le traitement des informations aboutit à d'autres informations plus précises permettant la prise de décision. 4.2. Notion de système Un système est un ensemble d'éléments interdépendants. La suppression ou l'altération d'un de ces éléments rend le système inopérant. C’est un tout constitué d’éléments unis par des relations, leurs propriétés et les valeurs que peuvent prendre ces dernières, ainsi que son activité et l’organisation qui en découle. 4.3. Différents niveaux d'un système On peut faire apparaître la notion de système à plusieurs niveaux :  1er niveau : le méta système qui représente l'ensemble des agents économiques ;  2e niveau : le système organisation environnement ; ce sont les liens qu'une entreprise peut avoir avec son environnement immédiat (clients, fournisseurs, Etat...) ;  3e niveau : le système interne à l’organisation ; c'est l'ensemble des éléments régissant le fonctionnement d'une entreprise (gestion du personnel, gestion de la production, etc.) ;  4e niveau : le système d'information comptable et de gestion ; il comprend comme tout système, un système opérant, un système d'information et un système de décision. 5- Le système d'information 5.1. Le système d'information de gestion Apparue dans les années 1970, l'analyse systémique de l'entreprise considère l'entreprise non plus comme une addition de services mais comme un système. C'est à dire un ensemble d'éléments (des moyens humains, financiers et techniques) en interrelations. Elaboré par M. OURA ADONIS

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Un système d'Information (noté SI) représente l'ensemble des éléments participant à la gestion, au traitement, au transport et à la diffusion de l'information au sein de l'organisation.

• Le système opérant englobe toutes les fonctions liées à l’activité propre de l’entreprise :

facturer les clients, régler les salariés, gérer les stocks, • Le système de décision appelé également système de pilotage décide des actions à conduire sur le système opérant en fonction des objectifs et des politiques de l’entreprise. • Le système d'information : Interface entre les deux systèmes précédents 5.2. Les qualités du système d'information L'efficacité d'un système d'information dépend de quelques qualités : - la rapidité : l'utilisateur doit obtenir une information rapide pour réagir au plus vite. (Exemple : bases de données et réseaux locaux) - la fiabilité : ex : pour commander un article il faut connaître l'état du stock. Le stock doit donc être mis à jour automatiquement. - la pertinence : L'information doit être filtrée en fonction de l'utilisateur, exemple le directeur commercial n'a pas à connaître le détail de chaque commande, il aura simplement besoin du montant des commandes en cours. - La sécurité et la confidentialité des informations. La sécurité du système est assurée par des dispositifs qui permettent de sauvegarder régulièrement les données et les protéger grâce à des dispositifs matériels (Routeurs filtrants) ou logiciels (identification, anti-virus, pare-feu, détecteurs d’intrusion…). 5.3. Fonctions du système d’information (SI) Le SI comporte 6 fonctions -Collecte de l'information : Exemple : pour établir les factures, il faut d'abord collecter les bons de commandes, les tarifs... -Saisie de l'information sur un support (papier ou informatique) : Saisie des bons de commande sur une liasse de facturation ou sur ordinateur -Traitement : Tri des commandes par date et par client, Calcul du montant à payer -Mémorisation (Sauvegarde) en vue d'une utilisation ultérieure : Classement des factures

-Diffusion de l'information aux différents utilisateurs. Exemple : envoi des factures aux clients Elaboré par M. OURA ADONIS

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MERISE : Méthode d’Etudes et de Réalisation Informatique pour les Systèmes d’Entreprise -Tenir compte de la confidentialité.

5.4. Le système d’information automatisée L’ensemble des informations formalisées constituent ce qu’on appelle le système d’information automatisé. L’interaction entre le système et son environnement est possible grâce à des flux d’informations. Ces flux circulent aussi à l’intérieur du système, ce qui lui permet d’analyser son propre fonctionnement. 5.5. Quelques exemples de système d'information Comme système d'information un ERP (Enterprise Ressource Planning, ou PGI en français (Progiciel de Gestion Intégré)) : Gestion commerciale : CRM Customer Relationship Management (en français : GRC pour Gestion de la Relation Client) regroupe toutes les fonctions permettant de gérer les clients. SIM : Système d'information Marketing permettant de collecter et de traiter des données dans le but de piloter le marketing des entreprises Gestion des Ressources Humaines ou GRH : Permettant de suivre les carrières, compétences, formations, salaires, congés … des personnels de l'entreprise Logistique : SCM pour Supply Chain Management assurant le suivi des relations avec les fournisseurs, clients, surtout dans des logiques de JAT (Juste à Temps) Gestion Géographique : SIG Système d'Information Géographique permettant de produire des plans, des cartes ou de localiser géographiquement des sites, communes …

APPLICATION : L'analyse systémique de l'entreprise considère l'entreprise non plus comme une addition de services mais comme un système. Expliquez cette assertion.

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APPROCHE MERISE APPLIQUEE AU SYSTEME D'INFORMATION Introduction Toute résolution de problème quel qu'il soit, nécessite des phases de réflexion plus ou moins longues en fonction de l'ampleur et du type du problème. C'est pourquoi, ont été définies des méthodes d'analyse. Ces méthodes d’étude des systèmes d’information ont pour objectif de décrire des systèmes à l’aide de modèles, puis de réaliser les systèmes informatisés qui en découlent. Chaque méthode a ses qualités et ses défauts. Il est donc parfois utile et nécessaire en fonction de l'étape d'analyse du projet d'appliquer des méthodes différentes adaptées au type de projet (objet, industrielle, gestion) et aux outils (SGBD, L3G …) comme :  MERISE, MERISE/2 - SADT - SART - OMT  UML (bien que UML n'est pas une méthode mais un langage de modélisation unifiée) 1- Définitions  MERISE (Méthode d’Etudes et de Réalisation Informatique pour les Systèmes d’Entreprise), est une Méthode d'Analyse, de Conception et de Réalisation des Systèmes d'Information d’entreprise. Merise est une méthode qui permet de construire un système d’information automatisé qui soit efficace, flexible et adapté à l’entreprise. C’est une méthode née en 1976 suite à un projet du Ministère français de l’Industrie. Depuis, elle a connu des évolutions en fonction des avancées technologiques avec dernièrement MERISE/2 tournée vers l'objet  Méthode : Ensemble de modèles et une démarche.  Système D’Information (SI) : Sous-système d'un système d'organisation.  Analyse : Etude et évaluation du système actuel.  Conception : Etude, proposition, évaluation du système futur.  Réalisation : Conception détaillée et réalisation logicielle du système futur. 2- Analyse merise L'analyse est le moyen permettant de faire évoluer les systèmes d'information (mise en évidence de nouveaux besoins en informations, amélioration des procédures, des traitements...). Au sens informatique, l’analyse consiste d’une part à comprendre et modéliser le fonctionnement d’un domaine de gestion d’une organisation, et d’autre part à concevoir la solution informatique adéquate.

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L'analyse du SI repose sur la modélisation. Un modèle est une représentation simplifiée de la réalité.

3- Méthode Merise Merise regroupe : Des modèles (concepts, règles de représentation) ; Un langage (vocabulaire, règles de syntaxe) Une démarche ; Des outils de modélisation (des logiciels tels qu’AMC Designer ou Win Design). 3.1. La vocation de MERISE Sa vocation est double : méthode de développement de SI et méthode de conception des SI 3.1.1. La méthode de développement La démarche de développement d’un SI est conduite suivant 3 axes appelés cycles : Le cycle de vie. Elle se situe sur une échelle de temps du point de départ à l’exploitation du système. Selon merise, il est découpé en 3 périodes : la conception du SI, la réalisation du programme, la maintenance 

Le cycle de décision : représente l’ensemble des choix qui doivent être fait durant le déroulement du cycle de vie. L’entreprise s'assure que le système correspond aux objectifs, et prend différents types de résolutions.  Le cycle d'abstraction : A pour but de découper le SI en niveaux : Le niveau conceptuel, le niveau organisationnel ou logique et le niveau physique ou technique. 

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3.1.2. Méthode de conception Merise se caractérise par une double démarche :  Une description du S.I. par niveau : Approche par niveau.  Un découpage du processus de développement en étapes : Approche par étape. 3.1.2.1. Approche par étape : MERISE préconise un découpage du projet en cinq étapes. Chaque étude doit déboucher sur un dossier qui doit être validé par toutes les personnes concernées par le projet (utilisateur et informaticiens). a- Schéma directeur : définit les différents domaines de gestion de l’organisation ainsi que les

orientations des S.I. principalement en termes d’objectifs et de contraintes tel que : • La structure générale de l’organisation future des services. • La structure des réseaux de communication. • La répartition des postes de travail entre les niveaux. b- L’étude préalable : Cette phase a pour but de bien cerner le système à étudier : QUOI ? Dans

quel but ? Qu’est ce qui existe ? …et à proposer une première solution ainsi qu’une évaluation tant qualitative que quantitative du projet. La première des actions à effectuer est le recueil des données c’est à dire toute information nécessaire à cerner le projet, à le comprendre et à en effectuer une première ébauche au cours d’entretiens. Chaque entretien doit par la suite être consolidé. L’objectif de la consolidation est de préparer les étapes suivantes en identifiant d’ores et déjà certains concepts (règles de gestion, de calcul et d’organisation, tâche, domaines, acteurs, processus, flux d’information …). Il est généralement utile et nécessaire de formaliser les échanges d’information par un diagramme de flux de données ou par un modèle Flux-acteurs. C’est une étape qui conduit généralement à présenter aux décideurs un choix entre plusieurs solutions possibles. c- L’étude détaillée : Basée sur le dossier d’étude préalable elle a pour but de décrire complètement, au plan fonctionnel, la solution à réaliser. Elle débouche sur un dossier de spécifications détaillées. d- L’étude technique présente : la structure informatique de la base de données ; l’architecture des programmes ; la structure de chaque programme et les accès aux données. e- La réalisation : Elle concerne la production du code informatique correspondant aux spécifications définies dans l’étude détaillée. Elle débouche sur un dossier de réalisation. f- La phase de mise en œuvre : Son but est d’exécuter toutes les actions (formation, documentation, installation des matériels, initialisation des données qui permettront aux utilisateurs d’utiliser le logiciel fourni. 3.1.2.2. Approche par niveau : Elaboré par M. OURA ADONIS

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Merise distingue trois niveaux dans la description d’un S.I. Un formalisme de représentation est associé à chaque modèle. L’ensemble de ces trois niveaux constitue le cycle d’abstraction de la conception d’un S.I.

Conceptuel Quoi ?

Données

Traitement

Flux

MCD (Modèle Conceptuel des Données) : Représentation (statique) de l'ensemble des données manipulées et des relations entre ces données.

MCT (Modèle Conceptuel des Traitements) : Représente les actions indépendamment de leur organisation et de la technique employée.

DC F (Diagramme de circulation des Flux) : Représente les échanges d'informations entre les acteurs conceptuels.

MOTA (Modèle Organisationnel des Traitements analytique) : Il décrit les actions sur les objets du MOD.

DFO (Diagramme de flux organisationnel) : Représente les échanges d'informations entre les types d'acteurs.

MOD (Modèle Organisationnel des Organisationnel Données) : Il représente un enrichissement du MCD par Qui fait quoi, des contraintes quand, où ? organisationnelles (qui utilise quoi, où et quand). Physique Comment ?

Modèle Physique des MPD (Modèle Physique des Traitements : Données) ou Base de Architecture technique données des programmes.

 Niveau Conceptuel : ce niveau de préoccupation correspond aux finalités de l’entreprise. Son Objectif est de répondre à la question QUOI ? Et de comprendre la nature du problème. C’est à dire quoi faire ? Avec quelles données ? A ce niveau, on ne se préoccupe pas de l’organisation du travail ni du matériel utilisé. Les deux modèles sont le Modèle conceptuel des données et le Modèle conceptuel des traitements.  Niveau Organisationnel (ou Logique) : son rôle est de définir l’organisation qu’il est Souhaitable de mettre en place dans l’entreprise pour atteindre les objectifs visés. QUI FAIT QUOI ? OÙ ? QUAND ? C’est à ce niveau que sont intégrés les critères d’organisation de travail. On tient compte (ou on propose) des choix d’organisation de travail comme la répartition des traitements entre l’homme et la machine, le mode de fonctionnement (temps réel, temps différé). Le modèle de représentation est le modèle organisationnel des traitements. Niveau Physique ou Opérationnel : à ce niveau, les choix techniques sont définis. A ce Elaboré par M. OURA ADONIS

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Niveau, le COMMENT FAIRE ? Est décrit. C’est l’outil informatique lui-même, les fichiers, les programmes. On étudie les solutions techniques (mode de stockage pour les données, découpage des programmes pour les traitements). Les modèles étudiés à ce niveau sont les modèles logiques des données et physiques des traitements. 4-Les trois axes d’un projet informatique  Niveaux d’abstraction Physique Organisationnel

Etude préalable

Conceptuel

Etude détaillée Réalisation Mise en œuvre Choix effectués

Vie du projet

L’axe vie correspond à l’étape d’avancement de l’étude dans laquelle on se trouve. L’axe de choix correspond aux différents choix de gestion, d’organisation et technique effectués.

5- Le Diagramme des flux Au niveau conceptuel, la modélisation des flux permet la représentation des mouvements de données à l'intérieur d'un système d'information et entre le système et le monde extérieur. On distingue deux niveaux de représentation : - le diagramme de contexte ; - le diagramme de flux conceptuel qui affine par étape le modèle de contexte. Cette décomposition permet, par affinements successifs, d'obtenir des sous-systèmes formalisant les flux d'informations. 5.1. Le diagramme de contexte (DC) Le diagramme de contexte met en évidence, à un niveau très général, les flux d'information échangés entre des acteurs externes, un domaine d'étude et des domaines connexes.

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5.1.1. Les concepts Le domaine d'étude : Il représente une partie du système d'information regroupant un ensemble d'activités réalisées par des acteurs internes. Le domaine d'étude est un sous ensemble cohérent de l'entreprise ou de l'organisme, bien délimité et formant le contenu du sujet à étudier. On étudie un seul domaine à la fois (le domaine d'étude) de manière à mieux le cerner et dans un souci de clarté du modèle. Il est délimité par les domaines connexes et les acteurs externes. Exemple : La gestion des ventes. 

Les acteurs externes sont des sources ou destinations de flux de données. Ils sont situés en dehors du domaine d'étude et/ou à l'extérieur de l'organisation. Un acteur externe est un élément émetteur ou récepteur de données, situé hors du système d'information étudié. 

 Les acteurs internes sont des sources ou destinations de flux de données.

le domaine d'étude.

Ils sont situés dans

 Les

domaines connexes sont les autres composantes du système d'information et interagissent avec le domaine d'étude. Ils correspondent aux autres domaines d'activités de l'entreprise. Ils ne sont représentés que s'ils échangent des informations avec le domaine d'étude. Un domaine connexe est un composant du système d’information interagissant avec le domaine d’étude. C’est un acteur interne à l’entreprise, mais externe au domaine d’étude  Les

flux de données : Ils représentent l'échange d'informations entre le domaine d'étude et une composante extérieure ou entre deux activités du domaine (flux internes et externes). Un flux est un transfert d’informations entre composants du système. Exemple

"Lorsque la secrétaire commerciale reçoit une commande, elle vérifie d'abord si le client n'est pas en litige. Si la commande est en litige, elle la remet au service contentieux. Dans le cas contraire elle contrôle les coordonnées du client et les met à jour. Au besoin, elle crée un compte pour les nouveaux clients. Elle vérifie la commande et saisit ensuite le bon de commande et l'imprime pour le remettre au service des expéditions. " 5.1.2. Les symboles utilisés dans le diagramme de flux

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CAS D'APPLICATION 1 (commenté) : Gestion des ventes Hi-Fi chez ONYDA Quand un client s'adresse à un vendeur et lui dit qu'il souhaite acheter une chaîne Hi-fi (par exemple), celui-ci vérifie sur ordinateur si l'article est disponible. Si ce n'est pas le cas, le vendeur informe le client de l'indisponibilité du matériel souhaité ; sinon le vendeur remplit un bon avec les références de l'article et le prix à payer. Le client doit alors se présenter à la caisse, muni de ce bon. Une fois le montant à payer régler, la caissière lui remet une facture et un bon de sortie de stock. Un double de bon de sortie est envoyé à l'entrepôt afin que soit apporté au magasin (au rayon "retrait des articles") l'article Hi-fi. Le client se présente alors au rayon "retrait des articles", juste à côté de la caisse et présente son bon de sortie de stock. Dès que l'article est arrivé, un employé tamponne le bon de sortie : "article livré" et remet l'article acheté au client. Question1 : Identifier les acteurs internes, externes, le domaine d’étude et les domaines connexes .

Solution Acteurs externes : Clients Domaines connexes : Entrepôt, Retrait des articles Acteurs internes : Vendeurs, Caisses Question2 : Réaliser le diagramme de contexte.

Solution Les flèches en pointillés bleus sont facultatives puisqu'elles ne concernent pas directement le système d'information de la Gestion des ventes. A droite, on retrouve les domaines connexes qui font partie de l'entreprise, mais pas du système de gestion des ventes. Les domaines connexes sont représentés avec des rectangles. A gauche, les clients représentent un acteur externe dans le système d'information et ils sont donc représentés par une ellipse.

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Gestion des ventes

5.2. Le Diagramme de Flux Conceptuel (DCF)

Le DCF enrichit le diagramme de contexte des activités principales (macro activités). L'activité : Ensemble de traitements homogènes du domaine d'étude, transformant ou manipulant des données. Exemples : traitement des commandes clients et des règlements clients. L’activité est un ensemble de traitements homogènes qui transforment ou manipulent des données. Une activité peut souvent être vue comme un sous -domaine d’étude, un morceau du domaine d’étude.

CAS D'APPLICATION 2 : Gestion des commandes clients Elaboré par M. OURA ADONIS

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L’entreprise ONYDA fabrique et vend du matériel de jardinage à un ensemble de clients détaillants. Cette entreprise veut informatiser sa gestion commerciale, en particulier le traitement des commandes clients. M ONYX, analyste a effectué une étude dans les services concernés et a rédigé la note suivante : « A l’arrivée de la commande client, le service commercial effectue un contrôle d’identité et de solvabilité. Il peut refuser la commande en cas de doute. La commande acceptée est transmise à M. ADONIS, au service des stocks. Celui-ci examine l’état du stock : - Si le niveau de stock le permet, la commande est déclarée livrable et transmise au service de préparation ; une réservation est effectuée sur le stock. - Si une commande est livrable partiellement, elle est scindée en une commande livrable et une commande en attente. Toute commande non livrable est placée en attente. Le service préparation prépare la livraison et rédige le bordereau de livraison. Ce bordereau de livraison est transmis à YAO qui, dès qu’un camion devient disponible, organise le chargement et la livraison. Un double du bordereau de livraison, qui vaut ordre de facturation, est transmis à N’GUESSAN, responsable de la facturation. ADONIS, en fin de journée, regroupe les commandes en attente et prépare les demandes de fabrication, transmises à L’espoir au planning atelier. Lorsque les fabrications sont terminées, le stock est mis à jour. Les règlements des clients sont enregistrés au service comptable et rapprochés des factures ». TAF : Elaborer le DCF CAS D'APPLICATION 3 : Modélisation des flux de JUMIA Vous travaillez au département logistique de la société JUMIA qui tente de concurrencer déloyalement AMAZONE. Pour faire en sorte d'être parfaitement compétitif sur les délais de livraison, vous souhaitez informatiser tout le système logistique. Vous sous-traitez ce projet à une société de service en informatique. Pour guider cette société, vous avez rédigé un cahier des charges succinctes : Lorsqu'une commande est passée en ligne par un internaute, le système de gestion des commandes la transmet au système logistique. Celui-ci recherche alors quel entrepôt possède en stock les articles commandés et transmet la commande à l'entrepôt sélectionné. Chaque matin et chaque après-midi, le gestionnaire de l'entrepôt imprime les commandes et les transmet aux managers qui font préparer les commandes. Lorsqu'une commande est prête, l'employé l'ayant préparé met à jour le système logistique en indiquant tous les articles qui ont été pris dans les stocks pour satisfaire la commande. Le système met à jour les stocks dès qu'il reçoit ce type d'information. Lorsque le stock d'un article est trop bas, le système prévient le service logistique via un email d'alerte. La commande préparée est ensuite envoyée au service expédition. Lorsque la commande est transmise au transporteur par le service expédition, celleci est notée dans le système comme envoyée par le service expédition. A la fin de chaque journée, le transporteur transmet au service logistique le numéro des commandes livrées. Ces numéros sont entrés dans le système qui leur assigne l'état "livré". TAF : Élaborez le DCF en ajoutant les activités au diagramme de contexte.

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ANALYSE DES DONNEES Il s'agit de l'élaboration du modèle conceptuel des données (MCD) qui est une représentation graphique et structurée des informations mémorisées par un SI. Le MCD est basé sur deux notions principales : les entités et les associations, d'où sa seconde appellation : le schéma Entité/Association. L'élaboration du MCD passe par les étapes suivantes : • Le repérage des entités, des propriétés, • L'élaboration du dictionnaire des données, • La mise en place de règles de gestion (si celles-ci ne vous sont pas données), • La recherche des dépendances fonctionnelles entre ces données, • L'élaboration du MCD (création des entités puis des associations puis ajout des cardinalités). 1- Définition Des Concepts De Base 1.1 -MCD Le MCD décrit les données du Système d’Information. Le Modèle Conceptuel des Données est une représentation graphique des données et des liens qui existent entre chacune d’elles. 1.2-Présentation d’un schéma Entité-Association Il s’agit de donner une représentation graphique des 4 concepts : objets (ou entités), relation (ou association), propriétés (ou attributs) cardinalités (minimum et maximum d’occurrences)

a- Entité (ou objet ou individu) : Une entité est la représentation d'un élément matériel ou immatériel ayant un rôle dans le système que l'on désire décrire. Une entité est pourvue d’une existence propre et est conforme aux choix de gestion de l’entreprise. Une entité peut être un acteur : client, usine, produit => pourvue d’une existence intrinsèque. Une entité peut être un flux : commande, livraison => existe par l’intermédiaire d’acteurs. ENTITE

Nom de l’entité

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Exemples : -Dans le contexte d’un lycée : un étudiant, un professeur, une matière, un bâtiment, une salle. -Dans le contexte d’une entreprise : un client, un fournisseur, un produit, une commande.

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b- Les propriétés (attributs) : Une propriété est une donnée élémentaire qui caractérise l’entité à laquelle elle se rapporte :  Chaque propriété prend des valeurs qui sont appelées occurrences de la propriété  Chaque propriété a un domaine de définition (ensemble de valeurs possibles)  Chaque propriété se rattache toujours à une entité Nom client et qualification client sont des propriétés de l’entité client. Nom Qualification client peut prendre plusieurs CLIENT de l’entité valeurs “bon” ou “mauvais”. {bon, mauvais} est Nom_client Noms des l’ensemble des valeurs possibles de la propriété Qualification_client Propriétés Qualification client.

Une occurrence de la pro “Oura Adonis”.

N.B : propriété (ou donnée élémentaire) est le plus petit élément d’information manipulé par une organisation. Chaque propriété doit être élémentaire et non décomposable, c’est-à-dire non déductible d’autres informations, qui présente un intérêt pour le domaine étudié. Exemples :  Dans le contexte d’un lycée : le nom d’une classe, le matricule, le nom et le prénom d’un élève, une note, le nom et le prénom d’un professeur, le nom d’une matière, etc. sont des propriétés.  Dans le contexte d’une entreprise : un numéro de client, la raison sociale, l’adresse d’un client, le chiffre d’affaires d’un client, un montant de facture, une référence de produit, le prix unitaire.  Une propriété « adresse » devrait être décomposée en « numéro », « nom de rue », etc. à moins que les besoins de gestion n’aient vraiment pas besoin de cette décomposition. Par exemple, si l’on considère le domaine de gestion des commandes d’une société de vente, les données : « référence article », « désignation article », « prix unitaire HT », « taux de TVA » sont des propriétés pertinentes pour ce domaine. La donnée « prix unitaire TTC » n’est, d’après la définition, pas une propriété car ses valeurs peuvent être retrouvées à partir des propriétés « prix unitaire HT » et « taux de TVA » c- Occurrences (ou mesures) de propriétés Les occurrences d’une propriété représentent les différentes valeurs que peut prendre une propriété. Exemple : La propriété « prénom étudiant » prend les valeurs ‘Jean’, ‘Alain’, ‘Paul’. Chacune de ces valeurs est Une occurrence ou une mesure de la propriété « prénom étudiant ». Stabilité dans le temps : Une propriété est dite stable quand sa valeur ne dépend pas du temps qui passe. Elaboré par M. OURA ADONIS

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Exemple : La propriété « âge » n’est vraisemblablement pas une propriété stable pour la description d’une entité car pour une personne : chaque année, l’âge va changer ; Cependant, il y a des cas où elle pourrait l’être. Par exemple dans le cas où cet âge serait rattaché à un évènement unique « il avait tel âge quand … » ; cet âge ne risque pas de changer, Il est ici stable. d- Identifiant Identifiant d’une entité : C’est une propriété (ou ensemble de propriétés) particulière qui permet d’identifier de façon unique une occurrence de l’entité. Pour être identifiant, la ou le groupe de propriétés ne doit pas prendre plusieurs fois la même valeur sur l’ensemble des occurrences possibles de l’entité. L’identifiant figure en premier dans la liste des propriétés. L’identifiant est souligné. INDIVIDU Identifiant Prop_1 Prop_2

 



L’IDENTIFIANT est déclaré de manière explicitée et DOIT ETRE UNE PROPRIETE A LA VALEUR STABLE.

Exemples : Dans l’entreprise, l’identifiant de l’objet individu est le matricule. Dans la population ivoirienne, l’identifiant de l’objet individu est le numero_CNI. Dans l’entreprise, l’identifiant de l’objet client est le numero_client. CLIENT Numéro_client Nom_client Qualification_clien t

Identifiant d’une association : obtenu par concaténation des identifiants des entités

C’est l’identifiant participant à la relation. L’identifiant de la relation CONCERNER entre l’entité COMMANDE et l’entité PRODUIT est : #N°CODE #N°PRODUIT.

N.B : Cet identifiant est implicite, il est donc inutile de l’inscrire dans la relation. e- Les relations ou associations : C’est un lien sémantique reliant un ensemble d’entités et présentant un intérêt pour l’entreprise. Exemple de relation ou d’association « passer »

Elaboré par M. OURA ADONIS

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CLIENT

COMMANDE Num_commande

Passer

N°_client Nom_client Prenoms_client

Date_Commande

N.B : Une relation peut porter des propriétés : on la dit porteuse. Dans ce cas, la valeur de la propriété doit dépendre des identifiants de toutes les entités qui participent à l’association (et pas seulement d’une des entités).

N.B : Le nom de la relation est généralement un verbe à l’infinitif. Exemples de type de Relation ou d’association  Relation binaire Les clients passent des commandes donne naissance à la relation « passer » entre l’entité client et l’entité commande. COMMANDE

CLIENT

Passer

N°_client Nom_client PreNom_client

N°_commande Date_Commande

Les relations binaires peuvent être : • Non hiérarchiques (cardinalité maxi de n) ou contrainte d’intégrité multiple (CIM) Stagiaires Num_Stagiaire Nom Prénom

•

Sessions

1, n

Suivre

0, n

Code_Session Date début

Hiérarchiques ou relation père-fils (cardinalité maxi de 1)  DF (Dépendance Fonctionnelle) : si elles sont temporaires  CIF (Contrainte d’intégrité fonctionnelle) : si elles sont stables, est un cas particulier

d’association binaire (1,1 – 1, n ou 1,1 – 0, n) Elaboré par M. OURA ADONIS

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 Relation unaire ou réflexive

Une pièce de rechange peut entrer dans la composition d’autres pièces de rechange donnera naissance à la relation « composer »



Relation ternaire

Exemple : Règle 1 : « Un acte médical est pratiqué par un médecin sur un patient » : 3 entités, une association ternaire « pratiquer » Règle 2 : « Un acte est toujours pratiqué par un et un seul médecin », -l’entité médecin n’est plus liée à l’association « pratiquer », mais est lié à « acte » part une dépendance fonctionnelle forte : la connaissance d’un acte détermine le nom du médecin qui va le pratiquer. N.B :  Une association relie des entités et exprime une règle de gestion de l’entreprise. Une règle de gestion exprime les liens existants entre entités à travers une phrase. Elle est souvent exprimée par un verbe à l’infinitif : Exemple : · Un client passe des commandes : CLIENT – PASSER Commande - COMMANDE · Elaboré par M. OURA ADONIS

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Une commande comporte plusieurs produits : COMMANDE – COMPORTER - PRODUIT  La dimension d’une association correspond au nombre d’entités qui participent à cette association. (Association binaire dimension : 2). Rôles Les rôles sont une information textuelle associée à une patte d’une association qui précise le rôle qu’une entité joue dans sa participation à l’association. Les rôles sont souvent utilisés dans les associations réflexives.

f- Les cardinalités : Elles permettent de quantifier le nombre d’occurrences d’une entité qui participent à une relation. Elle s’exprime par deux nombres :  Cardinalité minimale (combien d’occurrences au minimum ?)  Cardinalité maximale (combien d’occurrences au maximum ?) La cardinalité minimale (0 ou 1) : Représente le nombre de fois minimum qu’une occurrence d’un objet participe aux occurrences de la relation. La cardinalité maximale (1 ou n) : Représente le nombre maximum de fois qu’une occurrence de l’objet participe aux occurrences de la relation. Exemple : L’entité CLIENT est liée à l’entité COMMANDE par la relation PASSER : Un client peut ne pas passer de commande Une commande est toujours passée par un client cardinalité min= CLIENT Nom client Prénom client Cardinalité max Un client peut passer au plus n commandes : cardinalité max.= n

Une même commande est passée par au plus un seul client :

Pour rechercher les cardinalités, Il s’agit pour chaque relation de répondre aux questions :  Une occurrence de l’entité A peut-être en relation avec l’entité B combien de fois au minimum (cardinalité minimum) et au maximum (cardinalité maximum) Elaboré par M. OURA ADONIS

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MERISE : Méthode d’Etudes et de Réalisation Informatique pour les Systèmes d’Entreprise  Une occurrence de l’entité B peut être en relation avec l’entité A combien de fois au

minimum (cardinalité minimum) et au maximum (cardinalité maximum) Ainsi, considérons la relation PASSER entre l’entité client et l’entité commande. Combien de fois un client peut-il passer de commandes au minimum ? 0 Combien de fois un client peut-il passer de commandes au maximum ? N Combien de fois une commande est-elle passée par des clients au minimum ? 1 Combien de fois une commande est-elle passée par des clients au maximum ?1 Remarque : Les cardinalités décrivent les informations provenant des règles de gestion appliquées aux entités et association. Elles définissent les contraintes associées à l’existence des associations en fonction des entités auxquelles elles sont liées.

Exemple : Pour valider la dimension d’une association (pour l’exemple de l’association ternaire ci-dessus), il est Indispensable de vérifier les 3 affirmations qui suivent : ▪ Pour un numéro professeur et un code classe, on aura (ou on pourra avoir) un ou plusieurs code matière. ▪ Pour un code classe et un code matière, on aura (ou on pourra avoir) un ou plusieurs numéro professeur. ▪ Pour un code matière et un numéro de professeur, on aura (ou on pourra avoir) un ou plusieurs codes classe.

2- Le traitement des données brutes 2.1. Le tableau des flux Elaboré par M. OURA ADONIS

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L’ensemble des flux d’information (flux physique, financier et autres flux informationnels) est obtenu à partir de l’analyse du système d’information (d’entretiens, de documents commerciaux, etc.). L’objectif est de définir pour chaque flux, son origine, sa destination et les données qu’il véhicule. L’ensemble des flux est souvent représenté par un diagramme de circulation de l’information (DCF) ou graphe des flux (GDF) ou par un tableau des flux. La finalité dans cette partie étant l’analyse des données (le MCD), c’est le tableau des flux qui peut permettre de recenser l’ensemble des données utilisées. N° Flux

2.2.

Antériorité immédiat

Données

Origine

but

Liste des données brutes

A partir du tableau des flux, on dresse la liste des données brutes. Cette liste est la reprise de la colonne « données » du tableau des flux et se présente sous forme de tableau. N° Libellé complet ou signification Nom de la donnée ou identification

2.3. Étude des données A partir de la liste des données brutes, on procède par épuration pour ne retenir que les données élémentaires pertinentes. 2.4. Données élémentaires Elle est élémentaire si les caractères qui la composent ne peuvent être utilisés isolement. On dit alors qu’elle est non décomposable ou atomique. Exemple : CIV 452 signifie client ivoirien et le numéro d’ordre. Cette donnée est composite : pays du client et son numéro 2.1.3.2  La pertinence • Par rapport au domaine de gestion étudié : La donnée concerne-t-elle le domaine de gestion à traiter ? Toute donnée extérieure au domaine de gestion à traiter est à rejeter. • Par rapport aux objectifs de l’analyse : Bien qu’elle appartienne au domaine de gestion étudié elle peut ne pas être nécessaire aux objectifs de l’analyse. La décision à prendre doit l’être avec les acteurs de l’organisation.

2.5. Le Dictionnaire de Données Elaboré par M. OURA ADONIS

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A partir des documents disponibles (Ecrans, Etats, Structures des fichiers et des Bases de données existant…) on établit :  Le dictionnaire des données brut (DD : nom-donnée, signification, type, longueur, nature élémentaire, calculée, concaténée - règle de calcul ou contrainte d'intégrité : règle de forme...).  Ensuite on épure le dictionnaire (synonymes : noms différents recouvrant la même Propriété : salarié et employé -, polysèmes : même nom pour deux informations différentes : date pour date-facture et date-commande, ...). Le dictionnaire des données est un document qui regroupe toutes les données que vous aurez à conserver dans votre base. Pour chaque donnée, il indique : • Le code mnémonique ou variable ou identification : il s'agit d'un libellé désignant une donnée (par exemple « titre_livre » pour le titre d'un livre) • La désignation ou description ou signification : il s'agit d'une mention décrivant ce à quoi la donnée correspond (par exemple « titre du livre ») • Le type de donnée : -A ou Alphabétique : donnée est composée de caractères alphabétiques ; -N ou Numérique : la donnée est composée uniquement de nombres (entiers ou réels) ; -AN ou Alphanumérique : la donnée est composée de caractères alphabétiques et numériques ; -Date : lorsque la donnée est une date (au format AAAA-MM-JJ) ; -Booléen : Vrai ou Faux ; -La taille ou longueur : elle s'exprime en nombre de caractères ou de chiffres. Dans le cas d'une date au format AAAA-JJMM, on compte également le nombre de caractères, soit 10 caractères. Pour ce qui est du type booléen, nul besoin de préciser la taille (ceci dépend de l'implémentation du SGBDR). - La nature de la variable : la donnée est-elle signalétique (données stables), de situation (données qui varient avec le temps ou suivant les périodes), de mouvement (données qui résultent de circonstances spécifiques et existent parce qu’un évènement a eu lieu), Elémentaire, Monétaire, calculée, concaténée. -des remarques ou observations ou commentaires complémentaires (par exemple si une donnée est strictement supérieure à 0, etc.) Identification Signification Type Longueur Nature E, moné,cal,con

Observations Si,st,mvt

N.B : Ce dictionnaire devra être complété au fur et à mesure de l’avancement du projet. Il servira de base à la composition d’une annexe qui accompagnera le modèle conceptuel de données. Exemple de DD brut Elaboré par M. OURA ADONIS

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Reprenons l'exemple de notre bibliothèque et du système de gestion des emprunts. Identification Signification

Type Longueur

id_ins

Identifiant numérique d'un inscrit nom_ins Nom d'un inscrit cp_ins Code postal d'un inscrit date_nais_ins Date de naissance d'un inscrit ref_expl Code de référence d'un exemplaire d'un livre

N

AN

15

delais_emp

N

3

Délai autorisé lors de l'emprunt du livre

A 30 AN 5 Date 10

Observations

Au format AAAA-JJ-M Cette référence Servira également d'identifiant dans ce système S’exprime-en nombre de jours

Remarque : • Les données qui figurent dans le MCD (et donc dans le dictionnaire des données) doivent être, dans la plupart des cas, élémentaires : • Elles ne doivent pas être calculées : les données calculées doivent être obtenues, par le calcul, à partir de données élémentaires qui, elles, sont conservées en base. Cependant, il existe quelques cas où il s'avère pertinent de conserver, pour des raisons d'optimisation, une donnée calculée, le montant de la commande par exemple. On ne conservera cependant pas les données calculées intermédiaires sauf en cas d'obligation légale (c'est le cas pour un montant HT par exemple, où les composantes peuvent d'ailleurs avoir un prix variable dans le temps). En effet, cela évite de refaire les calculs plusieurs fois pour un résultat qui restera fixe. • Elles ne doivent pas être composées : les données composées doivent être obtenues par la Concaténation de données élémentaires conservées en base. Par exemple une adresse est obtenue à partir d'une rue, d'une ville et d'un code postal : ce sont ces trois dernières données qui sont conservées et donc qui figureront dans le MCD (et dans le dictionnaire des données). • Lorsque l'on n'effectue jamais de calcul sur une donnée numérique, celle-ci doit être de type AN (c'est le cas par exemple pour un numéro de téléphone). 2.6. Analyse des Dépendance fonctionnelle A partir du dictionnaire des données élémentaires, on procède à l’étude des dépendances fonctionnelles, qui est la 1ere étape conduisant à la structuration du modèle de données.

2.6.1. Les règles de gestion Elaboré par M. OURA ADONIS

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Elles sont indispensables et constituent la 1ere étape avant la mise en place des DF. Elles déterminent les contraintes que doit respecter le Modèle. Les règles de gestion peuvent porter sur deux éléments :  Des contraintes au niveau des données, des liens entre les données Exemple : RG1 : un élève appartient à une seule classe RG2 : une classe comporte au maximum 35 élèves

 Des règles de calcul 2.6.2. Concepts  Définition La dépendance fonctionnelle est une relation entre 2 propriétés qui exprime que la connaissance de la valeur d’une propriété détermine la connaissance d’une valeur unique d’une autre propriété. Exemple : Un code INE détermine un et un seul Nom(le Nom est en dépendance fonctionnelle du code INE) : la connaissance d’une valeur d’un code INE me permet de connaitre la valeur de Nom

La dépendance fonctionnelle est notée P1 --> P2 ; Exemple : Code_client--->nom_client ; En revanche nom_client ne détermine pas le code_client. Dans le contexte d’un lycée : un numéro d’étudiant DETERMINE le nom, le prénom d’un élève, la moyenne générale de l’élève Dans le contexte d’une entreprise : un numéro de client DETERMINE la raison sociale, son adresse, son chiffre d’affaires d’un client. -un numéro de facture DETERMINE le montant d’une facture -une référence de produit DETERMINE un prix unitaire  Sources ou but - Une source ou un index d’ordre 1 d’une DF, c’est lorsque la source est formée d’un seul attribut. Exemple : Référence produit → désignation produit - Une source ou un index d’ordre n : lorsque le but est déterminé par plusieurs sources Exemple : lieu relevé + date → température relevée.

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 Propriétés des DF (voir cours de base de données) 2.6.3. Types de dépendances fonctionnelles  DF faible : soit la DF A→B. s’il existe un élément de A non relié à B.  DF élémentaire : la DF A→B est dite DFe ssi A₵B (A n’est pas inclus dans B c’est à dire A ne détermine pas B et s’il n’existe pas E inclus dans A \ E→B). Exemple : code produit alimentaire → code produit n’est pas DFe car l’ensemble des produits alimentaires (code produit alimentaire) est un sous ensemble des produits (code produit).  DF directe : Chaque propriété doit dépendre directement de l’identifiant et non par l’intermédiaire d’une ou plusieurs propriétés (la dépendance transitive n’est pas acceptée). Par exemple la Prime ne dépend pas directement de l’identifiant « N° Employé » mais de la propriété « Qualification » et « Prime de qualification ». Fermeture transitive (FT) La fermeture transitive d'un ensemble de dépendances fonctionnelles est ce même ensemble enrichi de toutes les dépendances fonctionnelles qu’on peut dériver en appliquant itérativement les règles d’Armstrong. Autrement dit le graphe contient toutes les DF transitives. • La fermeture transitive d’un ensemble d’attributs : deux ensembles de DF F 1 et F 2 sont dits équivalents fermeture i.e. F 1+ = F 2+ 

 Couverture minimale Couverture minimale d’un ensemble de DF est un sous ensemble minimum de dépendances fonctionnelles élémentaires (DFE) qui permettent de générer toutes les autres. Tout ensemble de dépendances fonctionnelles possède une couverture minimale (pas forcement unique) composée de dépendances fonctionnelles dont les parties droites contiennent 1 seul attribut. Propriétés : Couverture minimale On appelle G une couverture minimale d’un ensemble de DF F est tel que: - F += G+ - Toutes les dépendances de G sont élémentaires - G ne contient pas de dépendances redondantes Le graphe est dénué de toute dépendance fonctionnelle transitive 2.6.4. Représentation des DF  Par une liste des DF (LDF)  Par une matrice des DF (MDF) On peut exprimer un graphe des DF par une représentation matricielle dans laquelle toutes les propriétés origines ou sources sont disposés en colonne et les propriétés destinataires ou buts en ligne. Dans le corps du tableau la valeur 1 exprime une DF.

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Cette matrice est dite brute ou matrice de la fermeture transitive. On la simplifie en éliminant les DF transitives : on obtient la matrice des couvertures minimales qu’il va falloir compléter avec la Matrice entre index ou sources pour obtenir la matrice simplifiée des DF laquelle servira à la mise en place du graphe des DF ou la SAT (Structure d’Accès Théorique).  Par un graphe des DF (GDF) (la Structure d’accès théorique (SAT)

 Recherche de DF L’ensemble des dépendances fonctionnelles d’une application peut être représenté par une arborescence appelée graphe de dépendances fonctionnelles (GDF). On peut alors faire appel à une approche plus pratique : on regroupe à l’avance dans des sous- arbres les propriétés qui caractérisent logiquement la même entité : - C’est à partir du sommet de chaque sous–arbre qu’on détermine les dépendances fonctionnelles propres à chaque entité. Les identifiants sont les sommets des sous – arbres parce qu’à partir d’un identifiant, on détermine les autres propriétés de l’entité. - Après avoir établir les sous-graphes, on détermine les liaisons entre les sous-graphes par l’intermédiaire de leurs identifiants. La DF entre deux identifiants doit être justifiée par deux types de règles :  Une règle de gestion élaborée lors des interviews ou entretien ou contrainte  Ou un lien stable Lorsqu’un sous– graphe du GDF est isolé, cela signifie que l’entité correspondante participera à au moins une association.  Association Dans une dépendance fonctionnelle, les liaisons entre deux objets Ex et Ey reposent sur le lien stable, les règles de gestion : (l’identifiant de l'objet Ex dépend de l'identifiant de l'objet Ey). Le lien entre deux objets aboutit à un troisième objet, on parle d'association (ou relation). Elle peut être porteuse de propriétés reflétant l'interdépendance entre les objets associées. Exemple1 : Soit une liste des données (ou attributs) recensées dans un établissement scolaire - nom de l’élève -prénom de l’élève -adresse de l’élève -matière enseignée -nombre d’heure -nom de la classe -nom du professeur -note -numéro de salle -numéro de l’élève -numéro de la matière - numéro de la classe Les règles de gestion appliquées dans cet établissement sont les suivantes : Elaboré par M. OURA ADONIS

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RG1 : A chaque classe est attribuée une et une seule salle de cours RG2 : chaque matière n’est enseignée que par un seul professeur RG3 : pour chaque classe et chaque matière est défini un nombre fixe d’heures de cours RG4 : l’établissement gère les emplois du temps des professeurs et des élèves ainsi que le Contrôle des connaissances En regroupant en sous-ensembles présentant une cohérence interne et une autonomie les uns vis-à-vis des autres on a l’objet « Elève » : nom de l'élève, - prénom de l'élève, - adresse de l'élève. L’objet « classe » : nom_classe ; L’objet « salle » : numéro_salle L’objet « Matière » : libellé_matière ; L’objet « professeur » : nom_professeur En revanche, la donnée « Note » ou la donnée « Nombre d'heures » n'a pas de signification seule. On doit préciser : -pour la note, le nom de l'élève et la matière dans laquelle elle a été obtenue, - pour le nombre d'heures, la classe et la matière enseignée. Pour la note n'existe que par rapport aux objets « Elève » et « Matière », pour le nombre d'heures n'existe que par rapport aux objets « Classe » et « Matière ». On dira que les données note et nombre d'heures, qui ne peuvent être portées par un seul objet, sont portées par des relations ou associations sur les objets. C'est ainsi que l’on définira, sur les objets « Elève » et « Matière », la relation ou l’association « Avoir pour note » dont la propriété sera la note obtenue. De même, sur les objets « Classe » et « Matière », on définira la relation « Enseigner durant » ; sur laquelle figurera le nombre d'heures. Le Graphe des dépendances fonctionnelles sera comme suivant :

Exemple2 :

"Les restaurateurs achètent des produits alimentaires". En considérant que ces achats sont effectués dans le cadre de commandes, les règles de gestion suivantes ont été retenues : Une commande est passée par un seul restaurateur et elle concerne des produits alimentaires. Un restaurateur peut passer plusieurs commandes et un produit alimentaire peut faire partie de plusieurs commandes. En retenant la liste des propriétés ci-dessous : Code produit alimentaire- numéro restaurateurnuméro commande- libellé produit alimentaire -date commande - nom restaurateur- prénom restaurateur -quantité commandée -date de livraison - rue livraison - ville livraison, Le graphe des dépendances fonctionnelles (GDF) prend l’allure suivante :

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CAS D'APPLICATION 2 : Gestion des ventes Hi-Fi chez ONYDA Quand un client s'adresse à un vendeur et lui dit qu'il souhaite acheter une chaîne Hi-fi (par exemple), celui-ci vérifie sur ordinateur si l'article est disponible. Si ce n'est pas le cas, le vendeur informe le client de l'indisponibilité du matériel souhaité ; sinon le vendeur remplit un bon avec les références de l'article et le prix à payer. Le client doit alors se présenter à la caisse, muni de ce bon. Une fois le montant à payer régler, la caissière lui remet une facture et un bon de sortie de stock. Un double de bon de sortie est envoyé à l'entrepôt afin que soit apporté au magasin (au rayon "retrait des articles") l'article Hi-fi. Le client se présente alors au rayon "retrait des articles", juste à côté de la caisse et présente son bon de sortie de stock. Dès que l'article est arrivé, un employé tamponne le bon de sortie : "article livré" et remet l'article acheté au client. CAS D'APPLICATION 3 : Modélisation des flux de JUMIA

Vous travaillez au département logistique de la société JUMIA qui tente de concurrencer déloyalement AMAZONE. Pour faire en sorte d'être parfaitement compétitif sur les délais de livraison, vous souhaitez informatiser tout le système logistique. Vous sous-traitez ce projet à une société de service en informatique. Pour guider cette société, vous avez rédigé un cahier des charges succinctes : Lorsqu'une commande est passée en ligne par un internaute, le système de gestion des commandes la transmet au système logistique. Celui-ci recherche alors quel entrepôt possède en stock les articles commandés et transmet la commande à l'entrepôt sélectionné. Chaque matin et chaque après-midi, le gestionnaire de l'entrepôt imprime les commandes et les transmet aux managers qui font préparer les commandes. Lorsqu'une commande est prête, l'employé l'ayant préparé met à jour le système logistique en indiquant tous les articles qui ont été pris dans les stocks pour satisfaire la commande. Le système met à jour les stocks dès qu'il reçoit ce type d'information. Lorsque le stock d'un article est trop bas, le système prévient le service logistique via un email d'alerte. La commande préparée est ensuite envoyée au service expédition. Lorsque la commande est transmise au transporteur par le service expédition, celle-ci est notée dans le système comme envoyée par le service expédition. A la fin de chaque journée, le transporteur transmet au service logistique le numéro des commandes livrées. Ces numéros sont entrés dans le système qui leur assigne l'état "livré". TAF : 1- Dégager le champ d’étude 2- Présenter par un diagramme la circulation des flux entre acteurs 3- Présenter le dictionnaire des données élémentaires (épuration de la liste brutes des données non pertinentes, calculées, des synonymes et polysèmes) 4- Dégager les règles de gestion. 5- Elaborer la structure d’accès théorique (SAT). Elaboré par M. OURA ADONIS

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ELABORATION DU MODELE CONCEPTUEL DES DONNEES : MCD L’étude de l ‘existant permet de dégager des éléments concernant les données manipulables par l’entreprise :  Le dictionnaire de données.  Les règles de gestion permettant d’avoir un rapport entre les données. L’objectif du MCD est de représenter les données et les liens entre elles à travers des schémas sans tenir compte des aspects techniques du stockage et de traitement. 1- Méthodes d’analyse 1.1. Modélisation directe (ou descendante) Les individus et les relations sont repérés directement à partir du discours ; un nom (sujet ou complément) devient un individu et un verbe devient une relation. Méthodologie :  Repérer les entités du problème  Construire les entités, en choisissant leurs propriétés  Établir les relations entre les différentes entités (règles de gestion)  Trouver les cardinalités de chaque relation  Construire le MCD brut  Procéder à sa validation 1.2. Modélisation ascendante (ou indirecte) ou par l’approche par DF La démarche à suivre pour la construction d’un MCD est la suivante :  Recherche des propriétés à gérer (dictionnaire des données),  Regroupement des propriétés,  Recherche des relations (les règles de gestion)  Etablissement du GDF (graphe de Dépendance Fonctionnelle)  Représentation des objets  Recherche des cardinalités,  Vérification et validation du modèle

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2- Vérification du MCD L’élaboration d’un MCD se réalise en fait en plusieurs étapes (modèle brut, modèle complet, modèle validé…). Une des étapes essentielles est celle qui consiste à vérifier le MCD en appliquant un certain nombre de règles dites de vérification et de normalisation. 2.1. Règles De Vérification Et De Normalisation D’un MCD 2.1.1. Règles de vérification :  Règle 1 : Existence d’un identifiant pour chaque objet.  Règle 2 : Pour chaque occurrence d’un objet, chaque propriété ne peut prendre qu’une seule valeur. Exemple : La propriété « Prénom enfant » peut prendre plusieurs valeurs selon le nombre d’enfant. Donc créer un autre objet  Règle 3 : Toutes les propriétés doivent êtres élémentaires, c’est à dire non décomposables.  Règle 4 : Toutes les propriétés autre que l’identifiant doivent dépendre pleinement et directement de l’identifiant.  Règle 5 : A chaque occurrence d’une relation correspond une et une seule occurrence de chaque objet participant à la relation. D’où deux sous règles : -Deux occurrences d’un objet ne peuvent participer à une même occurrence de relation. -Pour une occurrence de relation il n’y a pas de participation optionnelle d’un objet.  Règle 6 : Pour chaque occurrence d’une relation il ne peut exister qu’une et une seule valeur pour chaque propriété de la relation.  Règle 7 : Toutes les propriétés d’une relation doivent dépendre pleinement de l’identifiant de la relation ; ainsi ; chaque propriété doit dépendre de tout l’identifiant et pas d’une partie de cet identifiant. Elaboré par M. OURA ADONIS

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2.1.2. Normalisation du modèle : La normalisation a pour objectif de vérifier la non redondance de l’information dans le modèle et de proposer les transformations applicables sans perte d’informations. Pour être guidé dans la conception, nous retiendrons trois règles connues sous le nom de Formes Normales (FN). Ces FN s’appliquent aux entités et aux relations. Il est à remarquer que ce processus de Normalisation peut se faire soit au niveau du MCD, soit au niveau du modèle relationnel. 1 ère Forme Normale :( élémentarité des constituants) •Une entité ou une association ne contient pas de propriété répétitive ou décomposable. •Chaque entité doit disposer d’un identifiant qui la caractérise de manière unique. 2ème Forme Normale : (Pas de dépendance partielle dépendance pleine de la clé). Une entité est en 2FN si : •Elle est en 1FN et Toute propriété non identifiante dépend de la totalité de l’identifiant et pas seulement d’une partie de celui-ci. Un identifiant peut être composé de la concaténation de plusieurs propriétés. Remarque : Si l’identifiant est formé d’une seule propriété, l’entité est toujours en 2FN. 3ème Forme Normale : (pas de dépendance transitive) Une Entité est en 3FN si : • Elle est en 2FN et Toute propriété non identifiante dépend directement de l’identifiant, et non d’une propriété non identifiante. Exemple : Soit l’entité suivante :

Normalisation des Relations : Les propriétés des relations doivent dépendre de tous les identifiants des entités associés.

Date_BL ne dépend que de N°BL, alors ce n’est pas une propriété de la relation mais plutôt de l’entité Bon Livraison. Elaboré par M. OURA ADONIS

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Décomposition des Relations 1) Décomposition : Les relations dont le nombre d’entités associées est trop important (supérieur à 3) doivent être décomposées en plusieurs relations de dimensions plus petites en utilisant les DF et les CIF que l’on peut détecter sur les relations.

2) Condition de décomposition d’une relation de dimension > 2

La décomposition d’une relation R de dimension n>2 et de la collection d’Entités qu’elle implique (E1, E2, …, En) n’est possible que si les conditions suivantes sont vérifiées : 1-Il existe une CIF entre une sous collection de R (E1, E2, …, En) et une Entité Ei. 2-La dimension de la sous-collection est inférieure à (n-1). 3-La relation est totale vis à vis de la sous-collection (cardinalité minimale des entités sources de la CIF= 1). La décomposition se fait comme suit : 1-La CIF devient une relation entre la sous-collection et l’Entité Ei. 2-Supprimer la pâte qui la relie la Relation R à l’Entité cible Ei.

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On a : classe + Matière →professeur Suite de l’Exemple3 : Condition : 1 : DIM (fait cours) = 4. 2 : Dim (sous collection = (Matière, Classe)) = 2