Modèle logique de données : à quoi sert-il et comment le créer ?

La modélisation des données est l’un des fondements d’un projet informatique. En amont de tout développement, elle permet de représenter les données de manière claire, structurée et cohérente. En transformant des informations éparpillées en un réseau logique d’entités, d’attributs et de relations, elle sert de fondations au SI (Système d’Information).

Parmi les trois niveaux de modélisation - conceptuel, logique et physique - le Modèle Logique de Données (MLD) occupe une place centrale. Il traduit les besoins fonctionnels exprimés par les équipes métiers en une structure exploitable par les systèmes informatiques, tout en restant indépendant des exigences techniques du SGBD (Système de Gestion de Base de Données).

À quoi sert un modèle logique de données ? Quels éléments le composent ? Comment le construire et avec quels outils ? Freelance-Informatique vous propose un guide complet pour comprendre le MLD.

Les 3 types de modélisation des données

La modélisation des données est le fondement de la conception d’un SI. Elle permet de formaliser de manière organisée les données nécessaires au fonctionnement d’une application ou d’un logiciel.

Cette modélisation se fait sur trois niveaux distincts, mais complémentaires : les modèles conceptuel, logique et physique. Ces trois étapes ont été popularisées par la méthode d'analyse, de conception et de gestion de projet informatique Merise, très utilisée à partir des années 1980.

Le modèle conceptuel de données

Le Modèle Conceptuel de Données, ou MCD, est la première étape de la modélisation. Il est indépendant de toute considération technique et a pour objectif de représenter les besoins métiers de manière abstraite, sans se soucier de la méthode d’implémentation ou de stockage des données.

Ce modèle a pour objectif de faciliter la communication entre les utilisateurs métiers et les analystes techniques. Son but ? Répondre à la question suivante : quelles données faut-il manipuler et comment sont-elles liées entre elles ?

Il est composé de plusieurs éléments :

• Les entités (par exemple : client, produit, commande) ;
• Les propriétés de chaque entité (par exemple : un client a un nom, un prénom, une date de naissance, etc.) ;
• Les relations entre ces entités (par exemple : un client passe une commande, qui contient un produit).

Le modèle logique de données

Le Modèle Logique de Données (MLD) est une traduction du MCD dans un langage plus structuré, en vue d’une implémentation dans un système de gestion de base de données relationnelle.

Il reste indépendant de toute technologie et de tout logiciel spécifique, mais introduit les notions fondamentales des bases de données relationnelles :

• Les entités deviennent des tables ;
• Les propriétés deviennent des attributs ;
• L’identifiant de chaque enregistrement devient la clé primaire ;
• Les relations sont symbolisées par des clés étrangères.

Le MLD définit l’organisation exacte de la base de données à venir, en s’appuyant sur des principes de normalisation pour éviter les redondances et garantir la cohérence des données.

Le modèle physique de données

Le Modèle Physique de Données, ou MPD, achève le processus. Il s’appuie sur le modèle logique pour concevoir la structure réelle de la base de données dans un SGBD SQL ou NoSQL, comme MySQL, PostgreSQL, Oracle ou MongoDB.

À ce niveau de modélisation, on précise :

• Les types de données exacts (date, chaîne de caractère, nombre entier, etc.) ;
• Les index à implémenter ;
• Les contraintes techniques propres au gestionnaire de base de données choisi ;

• Les options de stockage et les performances attendues.

Le modèle physique est donc spécifique à une solution technique. Il est le point de départ du développement concret de la base de données, à partir duquel les développeurs vont rédiger les requêtes SQL (Structured Query Language).

À quoi sert un modèle logique de données ?

Favoriser la communication entre les métiers et l’IT

Le modèle logique de données fait le lien entre les équipes métiers et les techniciens IT. Il formalise les besoins exprimés en langage métier dans une représentation normalisée, mais encore lisible par tous, qui peut être discutée et validée avant toute implémentation.

Le MLD ouvre le dialogue entre les équipes techniques et métiers, afin de mieux comprendre l’organisation de l’information et les interactions entre les entités :

• Côté métiers, il permet de visualiser comment les données seront utilisées et structurées ;
• Côté développeurs, il offre un socle de travail solide pour procéder à la création des tables dans un SGBD, lors de la conception du modèle physique de données.

Le modèle logique de données réduit les incompréhensions, accélère le développement et garantit l’alignement entre les objectifs métiers et les solutions techniques.

Préparer la création d’une base de données

Le modèle logique de données est une étape structurante de la conception d’un SI. Il permet de traduire des données éparpillées dans une forme normalisée et compréhensible par un SGBD :

• Il organise les données en tables ;
• Il définit les attributs ;
• Il détermine les relations entre les informations.

Il sert donc de plan d’architecture pour bâtir une base de données robuste, cohérente et évolutive, avant même d’écrire une seule requête SQL.

Améliorer la cohérence des données

En structurant les informations, le modèle logique de données garantit leur cohérence, leur intégrité et leur qualité. Il obéit à une normalisation précise, popularisée par la méthode Merise.

Cette dernière s’applique à toutes les entités qui composent le modèle. Trois règles de normalisation entrent en compte : 1FN, 2FN et 3FN. Ces normes permettent d’éviter les doublons, les anomalies et les problèmes de mise à jour, en améliorant la robustesse de la base des données.

Les éléments d’un modèle logique de données

Les tables

Les tables correspondent aux entités. Ces dernières représentent les objets ou les concepts que l’on souhaite modéliser dans le SI. Ce sont les catégories d'informations qui sont gérées par la base de données. Un client, un produit ou une commande peuvent ainsi constituer une entité.

Chaque entité devient une table dans le MLD. Elle est toujours au singulier, car elle représente une occurrence de l’objet qu’elle symbolise.

Les attributs

Les attributs sont les caractéristiques des entités. Ils décrivent les informations spécifiques que l’on veut stocker pour chacune d’entre elles. Par exemple, pour un client, les données suivantes peuvent être stockées dans la base de données :

• Nom ;
• Prénom ;
• Date de naissance ;
• Adresse.

Chaque attribut devient une colonne dans la table associée à l’entité.

La clé primaire

La clé primaire, ou Primary Key, est un attribut qui identifie de façon unique chaque enregistrement d’une entité. Elle ne doit jamais être vide ou dupliquée. Dans le modèle conceptuel de données, elle est désignée sous le terme d’identifiant.

Par exemple, chaque enregistrement de l’entité Client possède une Primary Key unique, appelée index ou “id”.

Les clés étrangères

La clé étrangère, ou Foreign Key, est un attribut qui décrit une relation, c’est-à-dire le lien qui existe entre deux entités. Elle permet de relier une ligne d’une table à celle d’une autre.

Les relations sont essentielles pour représenter les interactions et les dépendances entre les données du SI. Par exemple :

• Un client passe plusieurs commandes ;
• Une commande contient plusieurs produits ;
• Un produit appartient à une catégorie.

Dans l’entité Commande, une Foreign Key “id_client” pointe vers l’entité Client.

Comment créer un modèle logique de données ?

Les 5 étapes de la création d’un modèle logique de données

La création du modèle logique de données a lieu en amont du développement d’une application et de sa base de données. Pour le mettre au point, cinq étapes sont nécessaires :

1. Identifier les entités : on liste les objets principaux du domaine concerné, comme les clients, les commandes ou les produits, qui constituent les tables ;
2. Définir les attributs : pour chaque entité, les propriétés à enregistrer sont identifiées ;
3. Attribuer une Primary Key : chaque enregistrement d’une entité reçoit un id unique ;
4. Créer les Foreign Keys : on relie les entités entre elles selon le modèle relationnel ;
5. Valider et normaliser : on vérifie que le modèle est cohérent et sans redondance, notamment auprès des équipes métiers. On applique également les principes de normalisation pour optimiser l’organisation de la donnée.

Les outils dédiés à la création d’un modèle logique de données

Il existe de nombreux outils de création de modèles logiques de données. Ces logiciels facilitent la représentation graphique des entités, des relations et des attributs, tout en offrant des fonctionnalités d’analyse, de validation et parfois même de génération automatique du modèle physique.

Parmi les applications populaires, on compte notamment erwin Data Modeler, Lucidchart, Toad Data Modeler, Astera ou Oracle SQL Developer. Le choix de l’outil se fait en fonction du niveau de complexité du projet et de la base de données, des capacités d’intégration du logiciel à d’autres solutions et de l’ergonomie de la plateforme utilisée.

FAQ sur le modèle logique de données

Quelle est la différence entre un modèle logique et un modèle physique de données ?

Le modèle logique de données est une représentation abstraite, indépendante du SGBD utilisé. Il décrit les informations stockées et les relations entre elles de manière structurée et normée.

Le modèle physique constitue quant à lui une implémentation concrète du modèle logique dans une base de données. Il prend en compte les spécificités techniques du système choisi.

Le modèle logique est-il obligatoire dans un projet de base de données ?

Non, le modèle logique n’est pas obligatoire, mais il est fortement recommandé. Il permet d’anticiper les erreurs de conception et de fluidifier les échanges entre les équipes métiers et techniques.

Négliger cette étape peut entraîner des incohérences, des redondances ou des problèmes de performance une fois la base de données déployée.

Peut-on faire appel à un prestataire pour procéder à la modélisation des données ?

Oui, il est tout à fait possible de faire appel à un prestataire externe pour mettre en place un modèle logique de données dans le cadre d’une mission freelance. Les métiers de la data sont en effet courant chez les indépendants, qui peuvent réaliser des interventions ponctuelles ou à temps partagé.

C’est une solution adaptée aux sociétés qui ne disposent pas de compétences en interne, ou aux projets de grande envergure, faisant preuve d’un haut niveau de complexité métier.

L’entreprise peut alors utiliser une plateforme freelance pour prendre contact avec un expert, tel qu’un ingénieur data, qui traduit ses besoins fonctionnels en un modèle fiable, évolutif et conforme aux bonnes pratiques.