Cour de Mersie détaillé

1. 1
MERISE
méthode de conception
de systèmes d’information

2. 2
Différentes méthodes de conception
• Méthodes orientées objets
Objet : état + comportement,
collaboration par envoi de messages
Ex : UML, OOD, OMT
• Méthodes systémiques
Considère un système qui comporte des objets en relation
structuré
Ex : Merise, Remora, Axial, IA-Niam

3. 3
La Méthode Merise
• Créée en 1977
• Les atouts de Merise
– Une approche de conception séparant l’étude des données et
celle des traitement
– Une description du SI par niveaux
• Avancer progressivement par niveau et chaque niveau fournit un
certains nombre de documents permettant la synthèse textuelle d’un
processus de réflexion
– Une description du SI utilisant un formalisme de
représentation précis, simple et rigoureux, pour la description
des données. => modèle « Entité Relation »

4. 4
Plan
1. Introduction
2. Les Données
2.1. Modèle conceptuel de données (MCD)
2.2. Modèle logique de données (MLD)
2.3. Passage de MCD au MLD
2.4. Merise 2
3. Les traitements
3.1. Modèle conceptuel de traitements (MCT)
3.2. Modèle organisationnel de traitements (MOT)

5. 5
Introduction
Lors de la conception d’un système d’information, différents
problèmes peuvent se présenter.
Par exemple :
 la description du fonctionnement de l’activité,
 la définition de règles de gestion,
 la définition des informations,
 la répartition des traitements entre l’homme et la machine,
 l’organisation physique des fichiers,
 le choix du matériel,
 la répartition des responsabilités au sein de la structure.
Faire des choix de natures différentes
(gestion, organisation, techniques, matériels, etc.)

6. 6
Faire des choix de natures différentes  il est nécessaire
d’effectuer une hiérarchisation, de rassembler des
préoccupations en niveaux d’intérêts homogènes.
Hiérarchisation des préoccupations
Proposition de différents niveaux d’abstraction
4 niveaux d’abstraction
 niveau conceptuel,
 niveau organisationnel,
 niveau logique,
 niveau physique.

7. 7
• Niveau de description dans
la conception d’un SI

8. 8
• Chaque modèle est exprimé dans un formalisme utilisant
des concepts adaptés.

9. 9
2. Les données
2.1. Modèle conceptuel de données (MCD)
2.2. Modèle logique de données (MLD)
2.3. Passage de MCD au MLD

10. 10
2.1. Modèle conceptuel de données (MCD)
• Le Modèle Conceptuel des Données est la représentation de
l’ensemble des données du domaine, sans tenir compte des
aspects techniques et économiques de mémorisation et d’accès,
sans se référer aux conditions d’utilisation par tel ou tel
traitement.
• L’ensemble des informations utilisées, échangées constitue
l’univers du discours du domaine. Dans cet univers du discours,
on fait référence à des objets concrets ou abstraits (l’assuré, le
contrat) et à des associations entre ces objets (le contrat
comporte des garanties).
• L’objectif du MCD est d’identifier, de décrire par des
informations et de modéliser ces objets et associations.

11. 11
Concepts du modèle Entité Relation
• Le formalisme adopté par la méthode Merise pour
réaliser le MCD est le modèle Entité Relation” proposé
par Chen en 1976
• Ce formalisme comporte quatre concepts :
- (type d’) entité : représentation d’un ensemble d’objets
abstraits ou concrets
- (type d’) relation (= association) : permet de décrire le liens
entre des entités
- (type d’) propriété (= attribut) : données élémentaires associées
aux entités ou aux relations
- (type d’) cardinalité

12. 12
Entité
Ce formalisme possède une représentation graphique :
manger
quantité
DRAGON
nom
sexe
longueur
NOURRITURE
produit
calories
0,N 0,N
Cardinalités
Relation Propriété

13. 13
Exemple : une gestion commerciale
• décrite par les faits suivants :
- le client Durand a passé la commande C1 contenant
les articles A1 et A2,
- le même client Durand a passé la commande C2
contenant les articles A2 et A3,
- le client Dupont a passé la commande C3 contenant
les articles A1 et A2,
- le même client Dupont a passé la commande C4
contenant les articles A2 et A3,

14. 14
• La description de ce réel peut se résumer par le tableau suivant :
CLIENT
Durand
Durand
Dupont
Dupont
COMMANDE
C1
C2
C3
C4
ARTICLE
P1, P2
P2, P3
P1, P2
P2, P3
- Chaque ensemble CLIENT, COMMANDE, ARTICLE définit une
ENTITE
CLIENT
numClient
nomClient
adresseClient
COMMANDE
numCommande
dateCommande
ARTICLE
numArticle
libelléArticle
prixUnitaire
Propriétés Entité

15. 15
- Relations entre les entités ;
- Passation d’une commande par un client,
- L’appartenance de plusieurs articles à une commande
Relation
CLIENT
numClient
nomClient
adresseClient
COMMANDE
numCommande
dateCommande
ARTICLE
numArticle
libelléArticle
prixUnitaire
COMMANDER
CONCERNER
quantité
0, n 1, 1
1, n
0, n
Propriétés
Cardinalité
Entité

16. 16
Propriété (1)
• Une propriété est une information élémentaire, c’est-à-dire non
déductible d’autres informations, qui conforme aux choix de
gestion du SI.
– Ex : nomClient, dateCommande, numArticle, quantité, etc…
Ex) Domaine de gestion des commandes d’une société de vente
prix unitaire TTC = prix unitaire HT * taux de TVA
Propriétés pertinentes
pour ce domaine
- référence article,
- désignation article,
- prix unitaire HT,
- taux de TVA
Pas propriété pertinente
- prix unitaire TTC

17. 17
Propriété (2)
• Une propriété peut être :
– Simple : nomClient
– Composé : adresseClient, composée du numéro de la voie, du
nom de la voie (12, avenue Nation), et de la ville
• Le principe de non redondance interdit de faire figurer une
propriété plus d'une fois sur le modèle. Il faut donc veiller à
éviter les synonymes (deux propriétés différentes ayant le même
sens)
– Ex : numArticle et refProduit
• Il faut également éviter les polysèmes (une propriété ayant
plusieurs significations)
– Ex : numéro pour désigner le numéro du client en même
temps que le numéro de la commande ou de l’article

18. 18
Entité
• Une entité est :
– un objet qui est concret ou abstrait
– qui a une existence propre dans le domaine étudié
– qui est identifiable.
• Une occurrence est :
- une instanciation de l’entité. Chaque occurrence est
composée de propriétés, données élémentaires permettant de
la décrire.
ARTICLE
numArticle
libelléArticle
prixUnitaire
ARTICLE
10
libelléArticle
prixUnitaire
ARTICLE
12
Crème
15
sont
instances de
Modèle
Base de données

19. 19
Identifiant
• Une entité possède au minimum 1 propriété :
son identifient (placée en tête des propriétés et soulignée)
• Un identifiant :
– est un ensemble de propriétés (une ou plusieurs) permettant
de désigner une et une seule occurence.
– permet de connaître sans ambiguïté chacune de ses
occurrences.
CLIENT
numClient
nomClient
adresseClient
COMMANDE
numCommande
dateCommande
ARTICLE
numArticle
libelléArticle
prixUnitaire

20. 20
Relation (1)
• Une relation est :
– Une représentation d'une association entre plusieurs entités.
Ex : Commander (entre les entités Commande et Client)
Concerner (entre les entités Commande et Article)
CLIENT
numClient
nomClient
adresseClient
COMMANDE
numCommande
dateCommande
ARTICLE
numArticle
libelléArticle
prixUnitaire
COMMANDER
CONCERNER
quantité
0, n 1, 1
0, n
1, n

21. 21
Relation (2)
• L'ensemble des objets entrant en relation est appelé la
collection de cette relation.
• La dimension de la relation est le nombre d’entités
composant la relation (elle est dite n-aire ou dimension n).
En pratique, la majorité des relations sont binaires.
A B
R1
A B
C
R2
R1 : dimension 2
relation binaire
R2 : dimension 3
relation ternaire

22. 22
Identification d’une relation
• Identification d’une relation :
– Une relation possède un identifiant implicite qui est la
combinaison des identifiants des entités de sa
collection.
Identifiant de R1 :
KA,KB
Identifiant de R2 :
KA,KB,KC
R1
A
KA
B
KB
R2
A
KA
C
KC
B
KB
0, n 0, n 0, n
0, n
0, n

23. 23
• L’occurrence d’une relation est déterminée par la combinaison
des occurrences des entités de sa collection.
• Propriété d’une relation : elle ne peut prendre de sens qu’avec
la présence de l’ensemble des entités de sa collection.
Identifiant de la relation CONCERNER
: numCommande,numArticle
Exemples d’occurrences : 11, pomme, 40
11, crème, 20
11, crème, 30
13, pomme, 20
COMMANDE
numCommande
dateCommande
ARTICLE
numArticle
libelléArticle
prixUnitaire
CONCERNER
quantité
1, n 0, n

24. 24
Relation réflexive
• La relation réflexive relie une entité à elle même (une
occurrence de la relation associe une occurrence de l‘entité à une
autre occurrence de cette entité).
Personne
N°SS
nom
prénom
Mariage
date
0, n
0, n

25. 25
• Il peux exister plusieurs relations associant les mêmes entités.
habiter
PERSONNE
nom
prénom
LOGEMENT
adresse
0,n
1,n
posséder
1,n
1,1

26. 26
Cardinalités
• La cardinalité représente le nombre de participation des
occurrences d’une entité à la relation.
• Cette participation s’exprime par 2 valeurs ;
– la cardinalité minimum : participation minimal possible
– la cardinalité maximum : participation maximal possible
CLIENT
numClient
nomClient
adresseClient
COMMANDE
numCommande
dateCommande
COMMANDER
0, n 1, 1
Cardinalité minimale Cardinalité maximale
Ex) Un Client peut passer plusieurs commandes ou n’en
passer aucune.

27. 27
minimum maximum
0 L’occurrence peut participer
plusieurs fois
1 L’occurrence peut participer
plusieurs fois
L’occurrence peut participer
plusieurs fois
n Très rare L’occurrence peut participer
plusieurs fois
Signification d’un 0, d’un 1 ou d’un n dans les cardinalités
• Les relations sont notées (0-1), (0-n), (1-1), (1-n), seules
quantifications admises.

28. 28
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
A B
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
1,1 1,1
R
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
A B
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
0,n 1,n
R
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
A B
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
0,1 1,1
R
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
A B
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
ƀ
1,1 0,n
R

29. 29
Exemples des cardinalités
• Une personne peut être propriétaire de plusieurs Appartements ;
• Une personne peut ne pas posséder l’appartement ;
• Un appartement est possédé par au moins une personne.
Personne Appartement
0,n posséder 1,n

30. 30
• Un Client peut passer plusieurs commandes ou n’en passer aucune.
• Une commande est passée par 1 et 1 seul client ;
• Une commande concerne au moins 1 articles ;
• Un article participe de 0 à n commandes.
CLIENT
numClient
nomClient
adresseClient
COMMANDE
numCommande
dateCommande
ARTICLE
numArticle
libelléArticle
prixUnitaire
COMMANDER
CONCERNER
quantité
0, n 1, 1
0, n
1, n

31. 31
Dépendance Fonctionnelle (DF)
• Une relation ayant des cardinalités (0-1) ou (1-1) est une DF.
• Un Professeur ne peux correspondre qu’à un seul couple
(matière, département) donc à une seule matière et à un seul
département.
• DF : Professeur->Matière, Département
= Professeur->Matière et Professeur->Département.
(la règle décomposition A ->C,D => A->C et A->D)
Département Matière
Professeur
Enseigne
0,n 0,n
1,1

32. 32
• Les DF permettent de simplifier les relations de dimension
supérieure à 2.
Professeur Département
Matière Enseigne
1,1 0,n
1,1
0,n 1,n
0,n
DF
DF

33. 33
• La propriété Prix peut être rattachée à l’entité
Logement.
louer
prix
PERSONNE
nom
prénom
0,N 1,1 LOGEMENT
adresse

34. 34
2.2. Modèle logique de données (MLD)
• Les MCD (et MOD) ont permis de représenter les
données indépendamment des choix techniques.
• Aujourd’hui l’orientation technique la plus utilisé et
l’orientation base de données de type RELATIONNEL.

35. 35
2. Les données
2.1. Modèle conceptuel de données (MCD)
2.2. Modèle logique de données (MLD)
2.3. Passage de MCD au MLD
= Passage d’un modèle ER à un modèle relationnel

36. 36
2.3. Passage de MCD au MLD
1. Cas des entités :
– L’entité se transforme en 1 table/
– L’identifiant de l’entité devient la clé de la table.
– Les propriétés de l’entité deviennent des attributs de
la table.
CLIENT
numClient
nomClient
adresseClient
CLIENT(numClient, nomClient, adresseClient)

37. 37
2. Cas des relations (associations) :
2.1. Chaque relation dont aucune des pattes ne contient pas
une cardinalité maximale égale à 1 (pas de DF) devint
une table qui possédera éventuellement comme attributs
les propriétés de la relation.
COMMANDE
numCommande
dateCommande
ARTICLE
numArticle
libelléArticle
prixUnitaire
CONCERNER
quantité
1, n 0, n
COMMANDE(numCommande, dateCommande)
ARTICLE(numArticle, libelléArticle, prixUnitaire)
CONERNER(numCommande, numArticle, quantité)

38. 38
CLIENT
numClient
nomClient
adresseClient
COMMANDE
numCommande
dateCommande
COMMANDER
CLIENT(numClient,nomClient, adresseClient)
COMMANDE(numCommande, dateCommande,#numClient)
1, n 1, 1
2. Cas des relations (associations) :
2.2. Lorsqu’il y a une DF, la relation n’est pas transformé
en table, et il elle est matérialisé par l’ajout d’un
attribut dans la relation source de la DF, cette attribut
correspond à la clé de l’autre entité.

39. 39
Exemples
Élève
n°elv
Matière
n°mat
Professeur
n°prof
Enseigner
1,n
Édifice
n°édifice
Maison
n°maison
Est_un
0,1 1,1
Édifice(n°édifice),
Maison(n°maison, n°édifice)
Élève(n°ele), Matière(n°mat),
Professeur(n°prof)
Enseigner (n°ele, n°mat, n°prof)
1,n
1,n

40. 40
Exercice
Malade
N°patient
Nom
Prénom
Adresse
Tel
Mutuellen
N°mutuelle
Adresse mutuelle
Médecin
N°médecin
Nom médecin
Maladie
Code maladie
Nom maladie
DF
Hospitalisation
Date début
Date fin
0,1 1,n
0,n
1,n
1,n

41. 41
Résumé
• Modèle conceptuel des données (MCD) à l'aide du
modèle E/R
• Passage au modèle relationnel  premier modèle
logique des données (MLD)
• Problème : les deux étapes précédentes ne nous
garantissent pas l'obtention d'un MLD "optimal"
 un processus de normalisation des relations est
nécessaire