Théorie des systèmes d’information 4

ULB23 novembre 2002

Couches du système d’information

Approche linguistique du SI

• Le SI est un langage, un système de signes qui est à la fois :– θέσις : support de la circulation des idées au sein de

l’organisation (de même que l'image du signal sonore est le support de la conversation entre des personnes), 

– φύσις : « cadre conceptuel a priori » qui, en fondant le discernement des agents, leur permet de percevoir les événements du monde réel et d’agir sur lui.

• Ce langage se forme à l’articulation : – de la physique de l’entreprise (fonction de production, marché,

crédit) • Principes d’urbanisme, modélisation

– de sa sociologie (comportement des acteurs) • Importance de l’organisation interne et des réseaux d’influence

– Quelles sont les priorités de l’entreprise ?• Modestie ou timidité ?

Urbanisation du SI

Application, composant, processus

• Application – Structure de données + algorithmes de calcul

• Composant– Ensemble de classes organisées autour d’une classe maître

et décrivant un être du monde réel– Analogue à « dossier »– Passer de l’application au composant = faire passer la

priorité des algorithmes aux données• Processus

– Succession des tâches qui concourent à la production de valeur

– Les applications ne contiennent pas d’information sur les processus

– Les SI modernes automatisent le parcours des dossiers entre les divers agents qui doivent les traiter

De l’urbanisation à la modélisation

• Une même démarche, une portée différente– Chronologie, granularité

• La modélisation– Langage UML (Unified Modeling Language, 1997)

• Domaines, processus, activités, composants, données• Diagrammes d’activité, de classe, de séquence• Un problème : la communication

– Un pivot : le référentiel

Le référentiel

• Donnée = couple logique formé par une définition et une mesure

• Type de la mesure : booléen, entier, réel, qualitatif, ordinal etc.

• La donnée devient une information lorsqu’elle est communiquée à un être humain capable de l’interpréter

• Les définitions sont contenues dans le référentiel– « Populations »– Identifiants– Nomenclatures– Identification du propriétaire de chaque donnée

• L’administration des données est garante de la qualité du référentiel

Règles concernant les identifiants

• Définir correctement la population dont il s’agit d’identifier les individus– Ne pas confondre le client avec le service qui lui est rendu

• Construire un identifiant pérenne– Il doit rester attaché à l’individu pendant tout son cycle de

vie

• Ne pas confondre le rôle de l’identifiant avec celui des attributs– L’identifiant ne doit être porteur d’aucune information– Préférer un nombre tiré au hasard, après avoir vérifié qu’il

n’a pas déjà été utilisé

• S’interdire de réutiliser un identifiant à la fin du cycle de vie

Les nomenclatures• Classification, typologie, systématique etc.• Découpage des activités industrielles

– Input, technique, output– Évolution des nomenclatures industrielles

• Selon la matière première, le produit, la technique• Selon le critère d’association (1942)

• Découpage des classes sociales – Les physiocrates (Baudeau, 1767)– Les hésitations du XIXème siècle– « Classifications Parodi » de 1945

• Création de la catégorie des « cadres »

– Catégories socio-professionnelles• Un pivot pour la statistique et l’administration (emploi, formation, droit social, etc.)

• Classification des phénomènes naturels– Classification des animaux à l’âge classique– La « cladistique », fondée sur la génétique, et ses innovations– Électricité, magnétisme, lumière

• Classifications dans le système d’information– Référentiel des clients, produits, partenaires etc.– Rubriques comptables

• Découpage géographique• Segmentation de la clientèle (dimension scientifique du marketing)

Règles concernant les nomenclatures

• Règle formelle– Une suite de partitions emboîtées, sans omission ni double

emploi• Règle fonctionnelle

– Les classes doivent regrouper les individus selon les actions que l’entreprise entend conduire envers eux

• Règle pratique– Accompagner la nomenclature d’une documentation claire

• Règles techniques– Clarté du code utilisé pour identifier les classes– Procédures de vérification introduites dans les systèmes de

saisie ou dans les interfaces• Vérification syntaxique (message d’erreur) et sémantique

(message d’anomalie)– Disponibilité des tables de passage (transcodage)

Mettre en place une administration des données

• Identifier la personne chargée de l’ADD, lui donner les moyens et pouvoirs nécessaires

• Recenser les populations concernées par les processus de l’entreprise

• Répertorier les identifiants, les évaluer, les améliorer

• Répertorier les nomenclatures, les évaluer, les améliorer

Règles concernant le partage des références

• Asservir les tables de codage à une « table de référence »– Consultation au coup par coup ou réplication des

modifications sans délai

• Actions à entreprendre– Identifier les tables de codage, vérifier la qualité de

leur relation à la table de référence

Un cas particulier : les annuaires

• Référentiel des agents et de l’organisation (parfois aussi des matériels)– Pour les agents : Identifiant, état civil, photographie,

adresses, mots de passe, affectation, statut, fonction

• Un point délicat : la tenue à jour• Annuaire et « profil » de l’agent : un pivot pour

le SI• Identification, authentification, habilitation

Comment construire un référentiel

• Risque : s’égarer dans le détail d’une partie du référentiel

• Il n’existe pas de règle logique permettant de déterminer le niveau de détail pertinent

• Se donner un budget et un délai limités• Pratiquer une démarche « top down » : tout

couvrir, en faisant progresser le détail• Compléter ensuite selon les demandes des

utilisateurs

Obstacle à la modélisation

• Obstacles institutionnels– Préservation de l’organisation existante– Sociologie de l’entreprise (réseaux etc.)

• Obstacle intellectuel– Refus de l’abstraction du modèle– Goût de la complication

Complexité et réalité

• La complexité, propriété essentielle de la réalité– Aucun objet concret ne peut être représenté par un

modèle fini• Tout objet concret (i. e. individuel) assure de facto la

synthèse d’un nombre indéfini de déterminations abstraites• Aucune pensée ne peut donc rendre compte de l’ensemble

des propriétés du monde, ensemble des objets concrets

– Chaque objet est « vu » spontanément à travers des «grilles » conceptuelles a priori (nomenclatures)

– L’élaboration de ces grilles est un processus lent, un investissement

Grilles et langages• Une grille est « pertinente » si elle est

adéquate aux besoins de l’action• Une mesure est « exacte » si elle alimente un

raisonnement exact– « Exactitude » et « précision »

• Le cadre conceptuel est construit– S’il est pertinent, les faits d’observation sont

authentiques• Exemple : l’automobiliste devant un feu rouge

– L’observation n’est jamais exhaustive, mais elle peut être exacte

• La réalité est en pratique pensable pour l’action• Vivre dans le monde et y graver nos valeurs

Simplicité de la pensée• Il est impossible de démontrer toutes les propriétés

vraies à partir d’un nombre fini d’axiomes (Gödel)– Le monde de la pensée potentielle est complexe– Cependant toute pensée explicite est simple

• La pensée pure, monde des modèles– Modèle = grille conceptuelle + hypothèses causales– Monde des jeux, des programmes informatiques, des

machines, des organisations– Les mathématiques, gymnastique de l’esprit

• Le réalisme potentiel de la pensée est garanti par le principe de non contradiction

• Le viol de la logique est contre nature– Jamais une théorie contradictoire ne pourra modéliser un

phénomène naturel

La rencontre expérimentale

• Il faut un modèle pour pouvoir anticiper les conséquences de l’action

• L’action nous confronte à l’expérience du monde – L’expérience apporte des faits d’observation, mais ne

prouve pas la vérité des hypothèses causales du modèle • Une théorie doit être réfutable par l’expérience (Popper)

– Une théorie irréfutable a l’air solide, pourtant elle ne vaut rien

– L’expérience contraint à renoncer à certaines hypothèses• La démarche expérimentale s’étend à la vie entière

– Elle caractérise l’age adulte de la pensée• L’expérience de l’expérience relativise les modèles

– Disponibilité au monde en vue de l’efficacité (Tao chinois)– « Coup d’œil » du stratège

Les embarras de la complication

• Certaines personnes ne savent pas penser– Le débutant est naturellement maladroit– Rareté du « coup d’œil »– Formation intellectuelle malencontreuse : sacralisation de

la « pensée », enflure de la théorie, mystère de la science– Les plus intelligents sont souvent inaptes à l’action

• L’écart entre la pensée et le monde fait souffrir– Expérience courante : le fonctionnement du corps est

énigmatique ; il est impossible de décrire un visage avec des mots ; on ne connaît pas l’être aimé

• Ceux qui croient que la pensée doit décrire le monde ressentent la pensée simple comme une usurpation– La phrase qui tue : « Ce n’est pas si simple ! »

La complication singe la complexité

• Le refus de la simplicité de la pensée fait préférer le modèle compliqué– Incompréhensible, souvent faux, mais prestigieux– En saturant l’attention, la complication procure une

sensation (fallacieuse) du réalisme

• Recette du modèle compliqué– Emprunter à la réalité un grand nombre de

déterminations, emmêler leur écheveau– Entrelacer concepts, procédés techniques,

hypothèses, traitements statistiques, hypothèses annexes, variantes, etc.

– Interdire la séparation des causalités

Le cas des systèmes d’information

• 80 % des fonctionnalités inutilisées– « Je dois répondre à la demande des utilisateurs », deuxième phrase qui

tue – La demande n’est pas le besoin

• Refus de l’abstraction, de la sélectivité des concepts et fonctionnalités– Traiter les cas particuliers rares– Refuser la modularité : « tout se tient avec tout »– Refuser l’emboîtage des partitions dans les nomenclatures

• Entropie du SI– Tenue des référentiels (classes, identifiants, attributs)– Tenue à jour des tables de codage– Dialectes locaux

• Statistiques et tableaux de bord– Faiblesse endémique des données de gestion– Effets de la comptabilité (principe de prudence, classements anti-

économiques)

« Ce n’est pas si simple ! »

• « Est-ce la bonne simplification ? »• La simplicité de la pensée, outil pour l’action

– Tout garder en mémoire, c’est ne rien comprendre– Tout percevoir, c’est ne rien pouvoir faire

• La parade : mettre la sobriété à la mode– Ridiculiser les personnes qui disent « ce n’est pas si

simple », ou « il faut répondre à la demande des utilisateurs »

– Promouvoir aussi la pertinence et la cohérence

Voies pour sortir d’embarras• Modèle en couches

– Distinguer les logiques qui s’articulent dans l’objet considéré (ordinateur, télécoms etc.) ; portée générale du modèle en couches

• Croiser les grilles– Croiser les découpages utilisés, évaluer leur corrélation

• Imprévisibilité et probabilité– Savoir vivre dans l’incertitude, renoncer au modèle déterministe, utiliser

le raisonnement probabiliste• Limites de la logique

– Condition nécessaire mais non suffisante : le formalisme ne garantit pas la pertinence de la pensée

• Écoute – Étape essentielle de la démarche expérimentale– Exigence non seulement éthique, mais méthodologique– Après l’écoute, la synthèse, moment délicat ; puis la validation

• La « tache aveugle » de l’intellect, prison de l’intelligence– Clé de la recherche féconde : savoir interpréter ses propres

agacements, répugnances et contrariétés

Lectures recommandées• Épistémologie

– Ferdinand de Saussure, Cours de Linguistique générale, Payot 1916 – Michel Volle, Le métier de statisticien, Economica 1984– Karl Popper, Objective Knowledge, Oxford University Press 1979

• Langages– Harold Abelson et Gerald Jay Sussman, Structure and Interpretation of Computer

Programs, MIT Press 1996 – Martin Fowler, UML Distilled, Addison-Wesley 2000

• Histoire– Bernard Guibert, Jean Laganier, Michel Volle : " Essai sur les nomenclatures

industrielles " in Economie et Statistique, no 20, février 1971 – Alain Desrosières, " Eléments pour l'histoire des nomenclatures

socioprofessionnelles " in Pour une histoire de la statistique, I.N.S.E.E., 1976

• Philosophie– François Jullien. La propension des choses, Seuil 1992