Acquis d'apprentissage

À la fin de ce cours, les étudiants seront capables de :

  1. Comprendre l’intérêt et les enjeux de la modélisation des systèmes d’information.
  2. Connaitre les notions de base de la modélisation des systèmes d'information.
  3. Définir le concept de modélisation des données et son importance pour les systèmes d’information.
  4. Définir et comparer trois types de modèles de données (conceptuel, logique, physique).
  5. Sur base d’exigences en langage naturel, créer un modèle Entité-Association Étendu qui représente la couche de données d’un système d’information (avec PlantUML et sur papier).
  6. Transformer un modèle Entité-Association Étendu en modèle Relationnel logique normalisé (représenté sur papier et avec DBML).
  7. Motiver les choix de conception dans la création et transformation des modèles quand plusieurs options sont envisageables.
  8. Évaluer la qualité d’un modèle de données.
  9. Choisir (avec motivation) entre plusieurs modèles de données alternatifs pour un système d’information donné.
  10. Normaliser des modèles relationnels
  11. Maîtriser les concepts de base de gouvernance des données et de qualité des données.
  12. Développer des modèles de systèmes d’information au moyen de diagrammes UML.
  13. Intégrer différents modèles UML dans des projets complexes.
  14. Utiliser des outils de modélisation comme PlantUML et DBML.

Objectifs

Les objectifs de ce cours sont :

  1. Fournir une compréhension approfondie des techniques de modélisation des systèmes d'information et des données.
  2. Développer les compétences nécessaires pour utiliser des outils de modélisation pour créer et gérer des modèles de SI systèmes d’information.
  3. Préparer les étudiants à analyser et améliorer la qualité des modèles de données et leur gouvernance.
  4. Former les étudiants à l'utilisation de diagrammes UML, Entité-Association et Relationnels pour la conception de systèmes d'information complexes.

Contenu

  1. Introduction Générale à la Pratique de la Modélisation des SI systèmes d’information.
  2. Introduction à la Modélisation des Données.
  3. Modélisation Conceptuelle des Données (Langage Entité-Association Étendu).
  4. Modélisation Logique et Physique (Langage relationnel, conversion et normalisation).
  5. Sujets avancés sur la modélisation des données (qualité, standards et gouvernance).
  6. Diagrammes de cas d’utilisation.
  7. Diagrammes d’activité.
  8. Diagrammes de classe 1.
  9. Diagrammes de classe 2.
  10. Diagrammes de séquence.
  11. Diagrammes d’état.
  12. Intégration des Modèles UML.

Méthodes d'enseignement

  • Cours Magistraux : Présentation des concepts théoriques.
  • Travaux Pratiques : Exercices de modélisation complexes et approfondis, avec une attention particulière à la qualité et la gouvernance des modèles.
  • Outils : Utilisation de PlantUML et DBML.

Méthode d'évaluation

  • Examen : Évaluation finale écrite avec des questions et exercices théoriques et pratiques ainsi qu’une étude de cas.

Sources, références et supports éventuels

  • Charroux, B., Osmani, A., & Thierry-Mieg, Y. (2010). UML 2: pratique de la modélisation. Paris: Pearson Education.
  • Roques, P. (2018). UML 2.5 par la pratique: Etudes de cas et exercices corrigés. Editions Eyrolles.
  • https://www.uml.org
  • PlantUML
  • DBML
  • Snoeck, M. (2014). Enterprise information systems engineering. The MERODE Approach. Springer
  • Allen, S. L., & Terry, E. (2006). Beginning relational data modeling. Apress.
  • Simsion, G., & Witt, G. (2004). Data modeling essentials. Elsevier.

Langue d'instruction

Formation Programme d’études Bloc Crédits Obligatoire
Bachelier en ingénieur de gestion Standard 0 3
Bachelier en ingénieur de gestion Standard 3 3