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- Les approches cartésiennes
- considèrent un système comme une
fonction que l'on peut hiérarchiquement décomposer en fonctions. Elles
sont performantes, mais atteignent leurs limites pour les problèmes de
cohérences des données manipulées par plusieurs fonctions, et pour les
problèmes d'interactions non hiérarchique dans le cas des systèmes
complexes.
- Les approches systémiques
- distinguent nettement la modélisation
des données et celle des traitements. Cela permet de traiter
correctement des données (niveaux externe, conceptuel et interne), de
traiter des systèmes complexes, mais malheureusement l'absence de
concept commun entre les modèles de données et de traitements rendent leurs utilisations difficiles hors du contexte BD.
- Les approches objets
- essaient d'ajouter de la cohérence entre
le modèle des données et le modèles des traitements.
Alain Griffault
2002-10-22