umlmemud

Pages: 13 (3098 mots) Publié le: 29 décembre 2014
Tests dirigés par les modèles
De l’utilisation des modèles dynamiques
d’UML pour spécifier les tests
N. Trèves
nicolas.treves@cnam.fr
N.Trèves / CNAM - SITI / Tests dirigés par les modèles – NFP209/ Vers. 2.0

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Sommaire
Rappels : concepts de modélisation
La problématique des tests et des modèles
Quelques rappels sur UML
Les diagrammes UML et les tests
• Les scénariosd’interaction
• Construction des scénarios, les diagrammes d’états transitions

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1ère partie

Concepts de modélisation

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Processus métiers vs. processus
informatisés
Processus métier
Flux

Cohérence globale du SICohérence des processus

Processus
informatisés

Cohérence de
l’information

DONNÉES

Règles de typage
• Syntaxe du type
• Sémantique du type
(règles d’interprétation)

Cohérence de
l’information

DONNÉES

Contraintes ergonomiques
• Pragmatique
• Sémantique

Flux

Cohérence informatique
• Intégrité du modèle de données
• Caractéristiques non fonctionnelles (cf. ISO9126- FURPSE)
• Architecture

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Du réel à l’ordinateur : genèse des
composants logiciels
Expression de besoin

Problèmes du monde réel

Identification de formes « brutes »
abstractions « métier »
→ collecte des cas (fonctions en extension)
Identification de formes dérivées
identification deméta-abstractions
propres au langage informatique
→ but : faire en sorte que
complication ≈ complexité

Abstraction de
niveau N°1

Conception

Importance cruciale du système de
représentation des abstractions et de la
notation la plus appropriée

Abstraction de
niveau N°2

Solution informatique

Composants logiciels :
→ Entités architecturales : modules, objets,
fichiers, etc.N.Trèves / CNAM - SITI / Tests dirigés par les modèles – NFP209/ Vers. 2.0

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Modélisation (1/4)
Notion de système englobant
Le logiciel fait nécessairement partie d’un ensemble plus vaste qui
détermine tout ou partie des comportements attendus (contraintes)
Systèmes d’information ; systèmes informatisés ; systèmes hybrides

Notion de modèle
C'est une représentation abstraite plus oumoins rigoureuse de tout ou
partie d'un système en vue d'en étudier la structure et le comportement.
L'étude peut être :
Qualitative : existence de telle ou telle propriété
Le système est-il stable ?
Quantitative : on sait associer une mesure à la propriété
Quel et le temps de réponse moyen?

• Quelques mots clés
Représentation abstraite : syntaxe, sémantique, pragmatique
Isomorphisme /homomorphisme : règles de correspondance qui relie le
modèle à la réalité, d’où : fidélité → vérification, validation, test
Observable : état du système qui a un sens par rapport à la réalité
(observateur)
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Modélisation (2/4)
Intérêt des modèles
Pouvoir d’anticipation : c'est la capacité à prédireDétection et contrôle
Contrôle aérien et spatial, météo…

Pouvoir d’accélération : le modèle va plus vite que la réalité
Calcul numérique, simulation, recherches sur critères…
Aides à la décision ; magasin de données ; données cartographiques ; etc.

Pouvoir de substitution : on remplace la réalité par un modèle
Un conducteur de train
Le modèle prend toutes les décisions à la place duconducteur
Les comptables et employés aux écritures dans les banques
Système d'information

Tout système informatique est, par définition, un modèle
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Modélisation (3/4)
En résumé, modéliser : rendre compte d’un ensemble de
phénomènes / d’observations dans les termes d’un
langage donné
• Comment :...
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