CHAPITRE DEUXIEME :
MODELISATION AVEC LE PROCESSUS UP
Introduction
Dans le but d'étudier et de comprendre le
fonctionnement interne d'un système informatique ainsi que ses
interactions avec le monde extérieur, il est impérieux voir
même obligatoire de passer par une représentation abstraite qui,
associée à un système réel ; permet d'en
avoir une vue d'ensemble ainsi qu'une bonne maîtrise. Pour les
différents modèles (diagrammes UML), nous avons utilisés
le logiciel Visual Paradigm 10.2.
Parlons donc de la modélisation, celle de notre
plate-forme :
II.1. MODELE
Un modèle est une simplification de la
réalité qui permet de mieux comprendre le système à
développer. (Robert Ogor)
Un modèle est une conception de la
réalité telle qu'il devient facile ou du moins plus pratique de
se le représenter à une plus courte échelle. Cette notion
qui transcende largement le domaine de l'informatique, est née d'un
souci de simplification et de compréhension complète ou partielle
d'une structure complexe dans le but de l'analyser c'est-à-dire
de l'étudier en profondeur en vue éventuellement de l'optimiser.
En informatique, on utilise les modèles aussi bien dans
le chef des analystes programmeurs que dans celui des programmeurs purs et
durs. Le modèle étant à un niveau élevé
d'abstraction, il va aider celui qui l'utilise à s'affranchir des
contraintes liées aux langages de programmation ou encore à la
complexité du matériel tout en restant focaliser sur la logique
intrinsèque.
On dit d'ailleurs qu'un dessin vaut mille mots
(Confucius). Parce qu'en réalité, qu'on soit dans le domaine
des bâtiments et travaux publics (BTP), dans les sciences dures
(Mathématiques, physique, etc.) ou encore en Informatique, la plupart du
temps ; les modèles sont graphiques. Et cela, même quand
l'objet à créer n'est pas matériel.
Au sens plus large, un modèle représente une
version simplifiée mais synthétique de la
réalité. Il représente ce qu'il faut
reproduire(MESANO, 2006).
Il faut toutefois nuancer la notion de
« reproduction » ; car à ce niveau, le lecteur
risque de penser que modéliser consiste en une reproduction à
l'identique du système « dans ses moindres
détails ». Voici d'ailleurs, une citation qui résume
assez bien la situation :
« Le choix est toujours le même. Soit vous
rendez votre modèle plus complexe et plus fidèle à la
réalité, soit vous le rendez plus simple et plus facile à
manipuler. Seul un scientifique naïf peut penser que le modèle
parfait est celui qui représente parfaitement la réalité.
Un tel modèle aurait les mêmes inconvénients qu'un plan
aussi grand et détaillé que la ville qu'il représente, un
plan indiquant chaque parc, chaque rue, chaque bâtiment, chaque arbre,
chaque poteau, chaque habitant.
Si un tel plan était possible, sa précision
irait à l'encontre de sa destination première :
généraliser et résumer. Les cartographes soulignent ces
caractéristiques auprès de leurs clients. Quelles que soient
leurs fonctions, les cartes et les modèles doivent tout autant
simplifier le monde que le reproduire.(Gleick,
1989)».
Ce relativisme est donc de rigueur, à chaque fois qu'il
faut considérer un modèle en informatique ou dans un autre
domaine. Il ne faut donc pas perdre de vue qu'un modèle reste un
modèle et la réalité autre chose. L'unique but du premier
est d'appréhender le mécanisme de fonctionnement du
système.
Mais alors, qu'est-ce qu'un bon modèle ?
« A est un bon modèle de B si A permet de
répondre de façon satisfaisante à des questions
prédéfinies sur B. » (D.T. ROSS)
En confrontant cette affirmation de Monsieur ROSS avec les
détails développés plus haut, on peut en conclure qu'un
bon modèle est celui qui, sans prétendre être une
représentation parfaite de la réalité ; apporte un
bon niveau de détail suivant un bon point de vue(MESANO,
op.cit.).
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