Un modèle de données n’est pas un modèle sémantique

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On change plus facilement  les appellations que les pratiques. Aujourd’hui, il est de bon ton d’insister sur les objets métier. C’est une très bonne chose… à condition d’en faire des modèles qui ne soient pas que des modèles de données “à l’ancienne”. Je réponds ci-dessous à une question qui m’a été posée sur ce que change l’utilisation d’UML par rapport à Merise.

Qu’est-ce qui fait, fondamentalement, que les entités de Merise sont distinctes de ce que l’on nomme “objets métier” ? En dehors de la notion d’héritage (et donc de spécialisation dans UML), qu’est-ce qui fait, dans le formalisme et dans les principes, qu’UML est plus adapté que Merise pour représenter les objets métier ? Est-ce-qu’en pratique, ce sont les notions d’agrégation et de composition qui changent tout ?

Tout d’abord, Merise – méthode de conception informatique – ne nous enseigne pas à représenter la connaissance métier mais impose, dès l’abord,  la séparation données-traitements. Le MCD est un modèle de données : c’est dire qu’il ne peut pas représenter toute la connaissance des fondamentaux du métier. Conséquence pratique : certaines informations ne peuvent pas être inscrites sur le modèle, sous prétexte qu’elles sont calculées (ex. l’âge de la personne alors que l’on a la date de naissance). C’est tout à fait justifié pour un modèle de données, ça ne l’est pas pour un modèle sémantique. Du point de vue de l’acteur métier, ces distinctions entre données brutes et données calculées n’ont pas cours : il voit des informations qui font partie du concept.

Plus important encore : la sémantique d’un concept ou d’un objet métier ne s’arrête pas aux propriétés informatives : elle comporte également des propriétés actives (ce que l’objet peut “faire”) et des propriétés transformatives (comment il se comporte ?). Si nous voulons exprimer toute la sémantique, nous devons associer à l’objet métier : les opérations et leurs conditions d’emploi, les contraintes (règles métier), les états (cycles de vie)… bref tout ce qui complique dangereusement nos solutions informatiques faute d’une approche appropriée.
Si la notation UML est bien utilisée, elle peut outiller la modélisation sémantique. Les classes portent les trois types de propriétés : informatives (sous la forme d’attributs, y compris attributs calculés et attributs de portée classe) ; actives (les opérations) ; transformatives (les contraintes et les automates à états).
Évidemment UML est connotée “logiciel” (et est, d’ailleurs, largement sous-exploitée par les informaticiens dont les pratiques de modélisation ont considérablement régressé au cours de ces dernières décennies). Mais il ne faut pas oublier que les notions et axiomes qui forment la logique objet proviennent de la philosophie de la connaissance (de là le terme “classe”) : ce n’est donc pas un hasard si cette logique et les notations qui l’expriment se prêtent aussi facilement à la représentation des connaissances.

A noter aussi que l’élargissement des possibilités de modélisation (dans un modèle sémantique par rapport à un MCD) n’aboutit pas à un simple ajout de propriétés sur le modèle : il en change la structure. Ce que je veux dire par là, ce n’est pas seulement les éléments visibles qu’apporte UML par exemple (héritage, agrégation…) : ces éléments pouvaient être, en partie, restitués dans l’approche classique. C’est qu’en prenant en compte toutes les propriétés des objets métier et en suivant les exigences de généricité et de factorisation, le modélisateur est conduit à arranger différemment l’ensemble des propriétés. Les conséquences de ces changements de structure sont énormes : si on les suit sur toute la chaîne de transformation (conception des processus, automatisation…) l’enjeu se chiffre en millions d’euros. L’exemple d’école est la notion de Personne (ou client, employé, etc.). En appliquant rigoureusement cette approche, on peut diviser le volume des SI par 2, facilement ! Tout en augmentant le confort d’utilisation parce que l’on aura construit des solutions plus proches des représentations naturelles.

En conclusion, un modèle sémantique est bien plus qu’un modèle conceptuel des données (il le contient et on peut, à tout moment, extraire le modèle des données d’un modèle sémantique. Praxeme propose plusieurs filières de dérivation à partir du modèle sémantique, dont celle qui produit le modèle logique des données).
L’appellation “Business Object Model” a servi un peu trop à désigner des MCD (et parfois, même pas bons : on en a de lamentables exemples sur le marché). Ce qu’on appelle un BOM (par exemple celui d’IBM) ou l’Information Model d’ACORD ne sont que des modèles de données (même pas normalisés). Les conséquences sont dramatiques. Mais c’est une autre histoire…

Ce commentaire ne remet pas en cause l’héritage de Merise. UML est une notation, pas une méthode. Merise est une méthode et beaucoup de ses recommandations non seulement restent d’d'actualité mais encore sont nettement supérieures à ce que l’on trouve dans les méthodes orientées objet et dans les pratiques courantes. Donc, nous avons tout intérêt à faire fructifier notre héritage. Praxeme reconnaît bien volontiers sa filiation avec Merise.

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