Brevet FR2872606A1 — publié le 20060106

La présente invention est relative aux données complexes. Plus particulièrement, l'invention est relative à un procédé, mis en oeuvre par un logiciel, permettant la génération, la visualisation, l'édition de données complexes, ou plus généralement toute opération permettant de préparer des données complexes en vue d'une analyse complexe. Dans le but de fixer le sens des termes utilisés dans ce document, le lexique suivant donne quelques définitions: - Table de données: dans ce qui suit, une table de données est une représentation matricielle constituée de cellules aptes à contenir de l'information. Les cellules sont organisées en lignes et en colonnes. Chaque colonne est un attribut ou champ (Identifiant, Age, Sexe, Ville, etc.), et chaque ligne représente un individu ou unité statistique. Un individu est identifié de manière non équivoque par la valeur d'un identifiant qui peut éventuellement être un n-uplet. Cet identifiant peut être repris dans la table de données par un champ d'identification ou par plusieurs champs s'il s'agit d'un n-uplet. - Donnée monovaluée ou classique: il s'agit d'une information ayant une seule valeur. Un entier (3), un réel (1,312), un caractère (A) ou l'équivalent, sont des exemples de données classiques ou monovaluées. De manière connue, une donnée monovaluée est consignée dans une cellule d'une table de données. Lorsqu'un champ est une variable prenant des valeurs monovaluées, on parlera de champ classique. De même, une table comportant uniquement des champs classiques sera dite table de données classiques. - Donnée multivaluée ou complexe: il s'agit d'une donnée comme, par exemple, un ensemble de valeurs, un intervalle, une distribution, une courbe ou l'équivalent. Une donnée complexe est également consignée dans une unique cellule d'une table. Par exemple, un intervalle est une donnée complexe mémorisée dans une cellule. Cette cellule contient l'équivalent de quatre valeurs à savoir la valeur de la borne inférieure de l'intervalle, la valeur de la borne supérieure, une information permettant de savoir si la borne inférieure est contenue ou exclue de l'intervalle et une information permettant de savoir si la borne supérieure est contenue ou exclue de l'intervalle. Les données complexes sont par exemple codées dans une cellule par une chaîne de caractères. Lorsqu'un champ est une variable prenant des valeurs multivaluées, on parlera de champ 2872606 2 complexe. Une table comportant au moins un champ complexe sera dite table de données complexes. - Agrégation: il s'agit d'une opération de regroupement des valeurs monovaluées de différentes cellules de manière à construire une grandeur elle-même monovaluée. Par exemple, effectuer le calcul d'une moyenne ou d'une variance sur les valeurs d'un champ d'un lot d'individus est une opération d'agrégation. - Synthèse: il s'agit d'une opération de regroupement des valeurs monovaluées d'un lot de cellules pour construire une valeur multivaluée. Par exemple, réunir les valeurs monovaluées dudit lot dans une donnée complexe du type intervalle contenant l'ensemble de ces valeurs. Des travaux théoriques récents ont montré les multiples avantages qui pouvaient être tirés de l'utilisation de valeurs complexes en analyse de données, et, plus particulièrement, pour le traitement des bases de données volumineuses comportant un grand nombre de données monovaluées regroupées dans un grand nombre de tables. Ces avantages sont d'autant plus importants que les bases analysées sont hétérogènes au sens où les données qu'elles comportent proviennent de sources différentes et/ou possèdent des formats différents. D'une manière simplifiée, les données complexes permettent de résumer de grandes quantités de données monovaluées tout en conservant un niveau d'information plus élevé que les données monovaluées obtenue par simple agrégation. Les données complexes se caractérisent par une description plus riche des données initiales que les données monovaluées agrégées. En conséquence, les données complexes autorisent des analyses plus fines. Mais ces analyses sont d'un type foncièrement nouveau du fait, entre autre, de la variété des opérateurs complexes utilisables. Pour ce faire, de nouveaux algorithmes spécifiques à l'analyse de données complexes ont été développés. Il y a donc un besoin pour un outil de production de données complexes à partir du contenu des bases de données relationnelles actuelles contenant des données classiques monovaluées hétérogènes afin de permettre ensuite des analyses fines utilisant ces nouveaux algorithmes de traitement de données complexes. Dans le brevet des Etats-Unis d'Amérique 2004/0034615 appartenant à Business Objects S.A., une méthode est décrite permettant 2872606 3 la navigation parmi des niveaux de hiérarchie ayant chacun un niveau de granularité ou de précision différent. Sur une base de données relationnelle, l'administrateur construit des tables de données supplémentaires en exécutant, à l'avance, les requêtes les plus souvent demandées par les utilisateurs. Par exemple, s'il existe dans la base de données une première table PRODUITS reliant le type de pièce à son prix, et une deuxième table FACTURE reliant un client à un type de pièce et à un nombre de pièces, l'administrateur effectue une requête conduisant à la création d'une nouvelle table CA donnant le chiffre d'affaires par client sur l'année. Il s'agit ici d'une opération d'agrégation de l'information conduisant à une valeur monovaluée. Par la suite, lorsqu'un utilisateur de la base cherche à connaître le chiffre d'affaires par client, il émet une requête sur la table CA. L'information n'a pas à être calculée de nouveau puisqu'elle est présente dans la base. En conséquence, la réponse s'affiche rapidement sur l'écran de l'utilisateur de préférence sous la forme d'un tableau. Par une manipulation prédéfinie, par exemple en cliquant sur la cellule du tableau, l'utilisateur peut accéder à l'information initiale ayant été agrégée. Cette information initiale, non encore agrégée, correspond à un niveau hiérarchique inférieur plus détaillé. Par exemple, en cliquant sur le chiffre d'affaires d'un client, l'utilisateur peut connaître le détail des pièces achetées par le client considéré. Pour ce faire, le dispositif décrit dans ce brevet comporte une table de correspondance qui permet de lier la table agrégée CA avec les tables initiales contenant l'information détaillée sur lesquelles l'administrateur a fait porter sa requête. Lorsque l'utilisateur souhaite accéder à cette information détaillée, le système permet de retrouver le contenu de la table initiale et de le présenter à l'utilisateur. Ainsi, dans le brevet Business Objects S.A., les données agrégées ne sont pas des données complexes. Il ne s'agit pas non plus d'effectuer des opérations sur les données. La table de correspondance permet simplement de remonter à l'information initiale monovaluée à partir de laquelle une information agrégée monovaluée a été construite. Une collaboration de laboratoires européens et d'entreprises a mis au point un logiciel appelé SODAS de manière à valider les algorithmes d'analyse de données complexes. Dans le cadre de cette collaboration, un module rudimentaire permettant de transformer les données monovaluées d'une base de données relationnelle en des données complexes a été développé. L'idée générale du module DB2SO, "Database to Symbolic Objects", est de construire, au moyen d'un unique champ classifiant, une table de données complexes résumant l'information contenue dans une base relationnelle. Il s'agit ensuite, au moyen des modules d'analyse du logicielle SODAS, d'extraire des connaissances par l'analyse des données complexes contenues dans la table de données complexes. Soit une base de données initiale comportant une table HABITANT dont les individus sont caractérisés par les valeurs des champs Sexe, Age et Ville. Chaque individu est d'abord associé à un champ classifiant: un individu est associé à une ville particulière. Une nouvelle table VILLE est ensuite construite. Les unités statistiques de la table VILLE sont identifiées par les différentes valeurs possibles du champ classifiant Ville. Les colonnes de la table VILLE sont obtenues à partir des champs de la table HABITANT qui n'ont pas été retenus comme champ classifiant: Sexe et Age dans notre exemple. Ainsi, dans la nouvelle table VILLE, une ville particulière est décrite selon le champ Age par une donnée complexe qui est une généralisation des valeurs du même champ qui caractérisent le lot d'individus ayant été associé à une ville particulière. Dans la version actuelle du module DB2SO, les données complexes possibles sont du type histogramme et intervalle. L'analyse de données complexes peut finalement être faite sur la nouvelle table VILLE. Il est à noter que la synthèse des valeurs des champs classiques de la table initiale est obtenue par des opérateurs de généralisation ou règles. Par exemple une règle intervalle permet de transformer un lot de valeurs monovaluées en un intervalle en prenant par exemple le minimum et le maximum de ce lot de valeurs. Il est donc un besoin pour des outils logiciels plus performants afin de créer à partir de bases de données relationnelles des tables de données complexes. Puisque l'opération d'élaboration d'une table de données complexes en vue d'une analyse complexe fait intervenir l'utilisateur, il est nécessaire de fournir à ce dernier des interfaces permettant de manipuler facilement les données complexes. L'invention a donc pour but de résoudre les problèmes mentionnés précédemment. L'invention a pour objet un procédé de traitement de données caractérisé en ce que, dans le but de produire à partir d'une première table de données classiques comportant une pluralité de premiers champs et une pluralité de premières unités statistiques, une deuxième table de données complexes comportant une pluralité de deuxièmes champs et une pluralité de deuxièmes unités statistiques, ladite pluralité de deuxième champs étant constituée d'une pluralité de champs classifiants et d'au moins un champ non classifiant, chacune desdites deuxièmes unités statistiques étant identifiée par un n-uplet identifiant dont chaque coordonnée correspond à une valeur possible de l'un des champs classifiants, il comporte les étapes consistant à : Sélectionner des champs parmi lesdits premiers champs en tant que champs classifiants, puis au moins un champ parmi lesdits premiers champs qui n'ont pas été sélectionnés comme champ classifiant en tant que champ non classifiant; Construire ladite deuxième table avec un nombre de colonnes correspondant au nombre de deuxièmes champs et un nombre de lignes correspondant au nombre de deuxièmes unités statistiques qui est au maximum égal au produit du nombre des valeurs possibles de chacun desdits champs classifiants; Déterminer ledit n-uplet identifiant associé à chacune desdites deuxièmes unités statistiques et compléter les cellules 25 correspondantes de ladite deuxième table; Synthétiser, au moyen d'une règle de synthèse, la valeur complexe d'une deuxième unité statistique selon un champ non classifiant à partir d'un lot de valeurs classiques de premières unités statistiques selon le premier champ dont dérive ledit champ non classifiant, les premières unités statistiques dudit lot ayant des valeurs selon les premiers champs dont dérivent lesdits champs classifiants coïncidant avec les coordonnées dudit n-uplet identifiant de ladite deuxième unité statistique; et, Compléter une cellule correspondante de ladite deuxième table 35 avec ladite valeur complexe résultat de l'étape de synthèse. Avantageusement, le procédé selon l'invention permet de construire des tables de données complexes, lesdites données complexes ayant été construites à partir d'une pluralité de champs classifiants, tout en conservant chacun des champs classifiants comme un champ de la table de données complexes. De préférence, le procédé comporte une étape supplémentaire consistant à visualiser ladite deuxième table en présentant graphiquement lesdites valeurs complexes à un utilisateur. De préférence encore, le procédé comporte les étapes 10 consistant à : Choisir deux champs classifiants parmi ladite pluralité de champs classifiants en tant que champ ligne et champ colonne, et un champs parmi lesdits deuxièmes champs qui n'ont pas été choisis de ladite deuxième table en tant que champ choisi pour être représenté ; et, Générer un tableau croisé dont les lignes correspondent aux valeurs possibles dudit champ ligne, dont les colonnes correspondent aux valeurs possibles dudit champ colonne, et dont les cellules comportent les valeurs complexes dudit champ choisi pour être représenté. Avantageusement, lorsque un tableau comportant deux champs classifiants peut être extrait de la table de données complexes, il est possible de présenter ce tableau à l'utilisateur sous la forme d'un tableau croisé. De préférence, lorsque la deuxième table comporte un autre champ classifiant en plus des champs choisis en tant que champs ligne et colonne, soit ledit autre champ classifiant est le champ choisi pour être représenté et ladite étape de génération d'un tableau croisé comporte une étape de synthèse d'un lot de valeurs de deuxièmes unités statistiques, soit ledit autre champ classifiant n'est pas le champ choisi pour être représenté et l'étape de génération d'un tableau croisé comporte une agrégation dudit lot de valeurs de deuxièmes unités statistiques, lesdites deuxièmes unités statistiques dudit lot ayant des coordonnées de n-uplet identifiant selon les deux coordonnées correspondant aux champs ligne et colonne qui sont identiques. 2872606 7 De préférence, le procédé comporte une étape d'importation initiale de données pour construire ladite première table de données classiques selon un format prédéterminé. De préférence, ladite première table résultant de l'étape d'importation est une première table brute, et en ce que le procédé comporte une étape de filtrage consistant à filtrer le contenu de ladite première table brute pour obtenir ladite première table. De préférence, le procédé comporte une étape consistant à définir le domaine des valeurs possibles d'un premier champ de manière à ordonner lesdites valeurs pour pouvoir présenter graphiquement les valeurs complexes du champ non classifiant dérivant dudit premier champ. De préférence, le procédé comporte une étape consistant à sélectionner la règle de synthèse associée audit champ non classifiant 15 lors de ladite étape de synthèse. L'invention a également pour objet un logiciel de traitement de données pour mettre en oeuvre un procédé selon l'un des procédé ci-dessus, caractérisé en ce que, à partir d'une première table de données classiques comportant une pluralité de premiers champs et une pluralité de premières unités statistiques, il est apte à produire une deuxième table de données complexes comportant une pluralité de deuxièmes champs constituée d'une pluralité de champs classifiants et d'au moins un champ non classifiant, et une pluralité de deuxièmes unités statistiques respectivement identifiées par un n-uplet identifiant dont chaque coordonnée correspond à une valeur possible de l'un desdits champs classifiants, et en ce qu'il comporte: un moyen de sélection de champs en tant que champs classifiants parmi ladite pluralité de premiers champs, et au moins un champ en tant que champ non classifiant parmi lesdits premiers champs qui n'ont pas été sélectionnés en tant que champs classifiants; un moyen de détermination des deuxièmes unités statistiques apte à déterminer lesdits n-uplets identifiants à partir des valeurs possibles desdits premiers champs sélectionnés en tant que champs classifiants; et, un moyen de synthèse apte à calculer une valeur complexe d'une deuxième unité statistique selon ledit champ non classifiant, à partir d'un lot de valeurs classiques de premières unités statistiques selon le premier champ dont dérive ledit champ non classifiant, les premières unités statistiques dudit lot ayant des valeurs selon les premiers champs dont dérivent lesdits champs classifiants coïncidant avec les coordonnées dudit n-uplet identifiant de ladite deuxième unité statistique. De préférence, le logiciel comporte un module de visualisation apte à présenter graphiquement lesdites valeurs complexes à un utilisateur. De préférence, le logiciel comporte un moyen de choix de deux champs classifiants parmi ladite pluralité de champs classifiants en tant que champ ligne et champ colonne, et d'un champ parmi lesdits deuxièmes champs qui n'ont pas été choisis de ladite deuxième table en tant que champ choisi pour être représenté, et un moyen de génération de tableau croisé apte à générer un tableau croisé dont les lignes correspondent aux valeurs possibles dudit champ ligne, dont les colonnes correspondent aux valeurs possibles dudit champ colonne, et dont les cellules comportent les valeurs complexes dudit champ choisi pour être représenté. De préférence, le logiciel comporte un moyen d'importation de données apte à construire ladite première table de données classiques selon un format prédéterminé. De préférence, ladite première table construite par ledit moyen d'importation est une première table brute, et le logiciel comporte un moyen de filtrage permettant de filtrer le contenu de ladite première table brute pour obtenir ladite première table. De préférence, le logiciel comporte un moyen d'édition de domaine permettant de définir le domaine des valeurs possibles d'un premier champ dans le but d'ordonner lesdites valeurs pour pouvoir présenter graphiquement les valeurs complexes du champ non classifiant dérivant dudit premier champ. De préférence, le logiciel comporte un moyen de sélection d'une règle de synthèse permettant de sélectionner la règle de synthèse associée audit champ non classifiant lors de ladite étape de synthèse. L'invention a également pour objet une architecture informatique programmée apte à exécuter les instructions d'un logiciel, 2872606 9 caractérisée en ce que ledit logiciel correspond à l'un des logiciels décrits ci-dessus. L'invention sera mieux comprise grâce à la description qui va suivre donnée à titre d'exemple non limitatif en référence aux dessins 5 annexés dans lesquels: La figure 1 représente une fenêtre de visualisation d'une première table de données classiques; La figure 2 est un schéma blocs des étapes du procédé selon l'invention mis en oeuvre dans une architecture informatique 10 particulière; Les figures 3A et 3B représentent respectivement une fenêtre permettant à l'utilisateur de déterminer les paramètres d'une synthèse; La figure 4 représente une fenêtre de visualisation d'une deuxième 15 table de données complexes; la figure 5 représente un autre exemple d'une deuxième table de données complexes; la figure 6 représente une fenêtre permettant à l'utilisateur de paramétrer un tableau croisé à partir de la deuxième table de la 20 figue 5; et, la figure 7 représente un tableau croisé obtenu selon le paramétrage de la figure 6 à partir de la table de la figure 5. Le procédé selon l'invention est de préférence mis en oeuvre sous la forme d'un logiciel de traitement de données. Le logiciel comporte une suite d'instructions exécutables par un ordinateur hôte. L'ordinateur hôte comporte une mémoire apte à stocker les instructions du logiciel et un processeur apte à exécuter les instructions du logiciel. L'ordinateur hôte comporte un système d'exploitation pour lequel le logiciel selon l'invention apparaît comme une application. L'ordinateur hôte gère différents périphériques tels qu'un écran, une souri, etc., permettant à l'utilisateur d'interagir avec le logiciel au travers d'une interface homme/machine. En variante, l'architecture informatique peut être distribuée au sens où un utilisateur disposant d'un ordinateur distant connecté à l'ordinateur hôte au moyen d'un réseau supportant le protocole TCP/IP peut interagir avec le logiciel. Lors de chaque nouvelle exécution du logiciel, une nouvelle cession de travail est initialisée. Toutes les opérations de traitement de données qui auront lieu seront enregistrées avec un identifiant caractérisant la cession courante. L'utilisateur peut également sortir de la cession courante et charger une cession antérieure afin de poursuivre les opérations de traitement de données entreprises au cours de cette cession antérieure. Lorsque l'utilisateur lance l'exécution du logiciel de traitement de données selon l'invention, une interface homme/machine, d'un type par ailleurs connue, constituée de fenêtres, de cadres et de menus déroulants apparaît à l'écran. Les menus déroulants présentent différents choix de fonctions. Lorsque l'utilisateur sélectionne une fonction, le module correspondant du logiciel est exécuté effectuant une opération associée. Sur la figure 1, une fenêtre 110 comportant trois cadres 111 à 113 et quatre menus 114 à 117 constitue l'interface du logiciel. L'interface 100, constituant un moyen de visualisation, comporte un cadre 111 dans lequel est présentée une table courante sur laquelle porte les opérations de traitement de données. Une table de données classiques Tl est présentée à titre d'exemple dans le cadre 111 de la figure 1. Elle comporte une pluralité de lignes et une pluralité de colonnes. Le cadre 112 indique que la table comporte 200 lignes et 4 colonnes. Chaque ligne de la table correspond à une unité statistique. Chaque colonne correspond à un champ, ayant un nom, un ensemble de valeurs possibles et éventuellement une relation ou domaine permettant de classer ou d'ordonner, les unes par rapport aux autres, les valeurs possibles de ce champ. Il est à noter que l'ensemble des valeurs possibles peut être continu. L'unité statistique est caractérisée par les valeurs particulières que prennent les différents champs. Sur la figure 1, la table Tl étant une table de données classiques, les valeurs des différents champs sont des données monovaluées. Ainsi, la cellule C;, de la table Tl correspond à la valeur du champ associé à la colonne j et à l'unité statistique associée à la ligne i. En l'occurrence, la valeur petit du champ Taille du 4eme individu. Le premier champ d'une table est, en général, un champ identifiant Id permettant d'identifier chaque unité statistique. Dans la table Ti, l'identification est faite au moyen d'un unique entier. Sur la figure 2, le logiciel de traitement de données 100 comporte un moyen d'importation 30 permettant d'importer des fichiers dans lesquels les données sont stockées sous des formats différents du format type prédéterminé de la première table T 1. Par exemple, le moyen d'importation 30 permet d'importer le contenu d'un fichier texte 10 stocké sur un ordinateur distant 1. Dans, le fichier texte 10, les valeurs associées à chaque unité statistique sont écrites sur une ligne et séparées les unes des autres par un délimiteur tel qu'une barre verticale. De préférence, le moyen d'importation 30 comporte une interface dans laquelle l'utilisateur paramètre l'importation en définissant le fichier à importer, le délimiteur entre les données, les données à prendre en compte, le nom des champs, l'ensemble des valeurs acceptables d'un champ etc. Ce travail peut également être fait de manière automatique par le moyen d'importation 30. Le logiciel peut être connecté à une base de données du type relationnelle 2. Cette connexion est faite en choisissant un lien pointant vers la base de données 2. A ce lien est associé le langage nécessaire pour travailler avec la base de données 2. Il peut s'agir d'une simple connexion en lecture pour charger le contenu d'une table 20 de la base de données 2 vers la mémoire vive de l'ordinateur hôte. En variante, comme cela est représenté sur la figure 2, la connexion est en lecture/écriture et le logiciel de traitement 100 mémorise non plus dans la mémoire vive de l'ordinateur 3 mais dans la base de données relationnelle 2 les résultats des opérations effectuées au cours d'une cession, telles que la mise à jour des valeurs d'une table, la création d'une table intermédiaire, etc. La problématique de la mémorisation des données relève plus d'une question de rapidité d'accès aux données que de la structure du logiciel selon l'invention. On notera que l'opération d'importation pourrait être faite avec les outils de la base de données relationnelle 2 pour générer une première table de données d'un type convenable résidant dans la base de données 2. Mais, l'avantage d'intégrer un moyen d'importation dans le logiciel de traitement 100 consiste à proposer à l'utilisateur un unique outil centralisé pour préparer les données sur lesquelles il souhaite faire porter son analyse. De plus, l'importation réalisée au niveau de la base de données 2 nécessite la connaissance du langage du moteur associé à la base. Le fait d'intégrer un module d'importation 30 dans le logiciel permet à l'utilisateur de s'affranchir de cette connaissance. La première table créée par importation est visualisable sur l'écran 4 de l'utilisateur. Il peut s'agir d'une première table brute 21 nécessitant une étape de filtrage 31 pour produire une première table Ti de données classiques. Soit l'utilisateur au travers de l'interface 110 filtre luimême les valeurs importées, soit le logiciel 100 dispose de moyens automatiques de filtrage. Par exemple, en sélectionnant une colonne de la première table brute 21, le logiciel présente les valeurs caractéristiques de cette colonne à l'utilisateur: valeur minimum, valeur maximum, moyenne, écart type, etc. L'utilisateur peut alors choisir de supprimer les individus s'écartant trop de la valeur moyenne. Le logiciel filtre alors automatiquement la table brute 21 pour obtenir une nouvelle table. L'opération de filtrage se poursuit jusqu'à obtenir une première table de données classiques Ti apte à subir une opération de synthèse. Le logiciel 100 comporte également un moyen de création de domaine. Une interface permet à l'utilisateur de visualiser l'ensemble des valeurs possibles d'un champ. L'utilisateur peut restreindre les valeurs possibles. Les individus caractérisés par une valeur qui n'est pas retenue dans le domaine restreint ainsi défini prend une valeur indéfinie. Cette sélection de valeurs possibles permettant de contraindre ou de restreindre l'importation, correspond finalement à l'application d'un filtre. L'utilisateur peut ordonner les valeurs possibles les unes par rapport aux autres de manière à créer une relation d'ordre sur ce domaine. L'utilisateur peut également définir une distance entre les valeurs possibles du champ. Cet ordonnancement de l'ensemble des valeurs possibles d'un premier champ de la première table Tl à un intérêt tout particulier pour représenter graphiquement la valeur complexe d'un champ dérivant de ce champ ordonné, comme cela sera décrit ci-dessous. Le logiciel 100 comporte une fonctionnalité permettant d'associer différentes tables élémentaires afin de former une première 35 table de données classiques Tl. Il s'agit ensuite de réaliser une synthèse 32 sur la première table de données classique Ti de manière à créer une deuxième table de donnés complexes T2: certains des champs de cette dernière sont complexes. L'opération de synthèse 32 est lancée en sélectionnant, dans le menu opération , la fonction synthèse . Une fenêtre 120 du type de celle représentée à la figure 3A apparaît à l'écran 4. Cette étape est représentée sur la figure 2 par l'élément 42. Les champs de la première table Tl sont présentés dans la première colonne du tableau 122. Parmi l'ensemble des premiers champs, l'utilisateur est invité à sélectionner ceux qu'il souhaite voir être des champs classifiants de la deuxième table T2. Puis, parmi les champs de la première table Ti qui n'ont pas été sélectionnés en tant que champs classifiants, l'utilisateur sélectionne des premiers champs en tant que champs non classifiants de la deuxième table T2. A défaut, les données d'un premier champ qui n'est ni sélectionné en tant que champ classifiant ou en tant que champ non classifiant ne sont pas chargées dans la deuxième table T2. Ceci correspond au cas ou l'utilisateur estime que la variable que représente ce premier champ non sélectionné n'est pas utile dans la suite de l'analyse. Pour un premier champ sélectionné en tant que champ non classifiant de la deuxième table T2, l'utilisateur choisit le type de données complexes qui doit être associé à ce champ non classifiant: une distribution, un ensemble, un nombre d'entrées, une courbe, un intervalle ou l'équivalent. Le fait d'associer un type de donnée complexe à un champ non classifiant permet de définir la règle de synthèse qui va être utilisée pour calculer la valeur complexe. Le logiciel permet d'ajouter des modules supplémentaires de type de données complexes en fonction des besoins de l'utilisateur et des développements conduisant à la mise en évidence d'un nouveau type de données complexes. Un module de type de données complexes comporte la règle de synthèse à utiliser lors de la synthèse d'un lot de valeurs. Le nom du type de la donnée complexe correspondant apparaît dans le menu déroulant 125 de l'interface de synthèse. Une fois que l'utilisateur à valider les paramètres de sa synthèse en appuyant sur le bouton Terminer de l'interface représentée à la figure 3B, la synthèse débute par la recherche des deuxièmes unités statistiques de la deuxième table T2. L'utilisateur a sélectionné N champs classifiants. Le n'ème champs classifiant possède L valeurs possibles qui sont les L valeurs possibles du premier champ dont dérive le nieme champ classifiant. Par exemple l'algorithme suivant pourrait être utilisé pour déterminer l'ensemble des valeurs possibles Vin du nième champ classifiant (où K est le nombre total de premières unités statistiques de la première table T 1) Début N champs classifiants Ordonner Ti pour faire apparaître en tête de table les N champs classifiants Boucle sur n allant de 1 à N K premières unités statistiques Initialisation d'une variable Vin Boucle sur k allant de 1 à K Lire T1(kn) valeur de la cellule ligne k colonne n de Ti Comparer Tl (kn) avec la valeur V1n actuelle du n1ème champ classifiant Si Tl(kn) = Vin Boucler sur k 20 Sinon Incrémenter le compteur l donnant le nombre de valeurs possibles Affecter à vin la valeur T 1(kn) du champ n Boucler sur k Affecter la dernière valeur de ln à Ln Fin En conséquence, le nombre I maximum de deuxièmes unités statistiques est donné par le produit des N nombres Ln. La deuxième table T2 comprend initialement I lignes. La deuxième table T2 peut alors être générée dans l'espace mémoire ou dans la base de données. Les N premières colonnes de cette deuxième table T2 correspondent aux N champs classifiants. Les deuxièmes champs suivant correspondent aux champs non classifiants. Chaque deuxième unité statistique est ensuite identifiée par un n-uplet identifiant à N coordonnées, chaque coordonnée correspondant à l'une des valeurs possibles de l'un des N champs classifiants. Pour chaque unité statistique de la deuxième table T2, il s'agit donc de compléter les N premières cellules avec des valeurs possibles des champs classifiants, mais avec la contrainte que les n-uplets identifiants doivent être différents d'une deuxième unité statistique à l'autre. Un algorithme tel que l'algorithme suivant peut être utilisé : Début N Boucles imbriquées comportant des compteurs entiers ln allant de 1 à Ln Boucle sur n allant de 1 à N T2 deuxième table ordonnée pour débuter par les N champs classifiants Ecrire la valeur Vin dans la cellule T2(in) de T2 Boucler sur n Incrémentation du compteur entier i Fin La synthèse se poursuit en complétant les cellules de la seconde partie de la deuxième table T2 constituée des colonnes des champs non classifiants. Pour un n-uplet identifiant donné, il s'agit de synthétiser les valeurs classiques du premier champ, dont dérive le champ non classifiant, d'un lot de premières unités statistiques. Les premières unités statistiques de ce lot sont caractérisées par le fait que les N valeurs des premiers champs choisis comme champs classifiants coïncident avec les N coordonnées du n- uplet identifiant considéré. Cette synthèse est effectuée au moyen de la règle qui a été associé au champ non classifiant. Par des boucles imbriquées successives, les différentes cellules de la seconde partie du deuxième tableau sont complétées et les données complexes correspondantes sont mémorisées dans l'espace mémoire de l'ordinateur ou dans la base de données relationnelle associée. Pour cette étape, un algorithme équivalent à l'algorithme suivant est exécuté : Début M un champ non classifiant I le produit des L valeurs des N champs classifiants Boucle sur i allant de 1 à I K nombre de premières unités statistiques Boucle sur k allant de 1 à K Si T2(in) = Tl(kn) quel que soit n allant de 1 à N Alors Synthétiser la valeur T1(kM) avec la valeur actuelle de T2(iM) en utilisant la règle R et écrire la nouvelle valeur de T2(iM) Boucler sur k Boucler sur i Fin A l'issue de l'opération de synthèse 32 (figure 2) et de la génération de la deuxième table T2, l'utilisateur accède au contenu de la deuxième table T2 au travers de l'interface 110 de visualisation, comme cela est représenté sur la figure 4. Le moyen de visualisation du logiciel de la présente invention autorise la présentation sous forme de graphique des valeurs complexes contenues dans les cellules de la deuxième table T2. Dans le cadre 111, les deux premières colonnes correspondent aux champs classifiants Groupe et Taille . Le nombre maximum de lignes de la deuxième table T2 correspond au nombre de valeurs différentes que peut prendre le champ Groupe multiplié par le nombre de valeurs que peut prendre le champ Taille . A l'issue de la synthèse il se peut qu'un n-uplet identifiant ne corresponde à aucun individu de la première table Tl. Dans ce cas la ligne correspondante est automatiquement supprimée afin de réduire l'espace mémoire occupé par la deuxième table T2. Ainsi, dans le cas d'espèce de la figure 4, il y a 29 lignes comme cela est indiqué dans le cadre 112. Par l'opération de synthèse, le champ non classifiant Résultat a été déterminé. Il s'agit ici d'un champ complexe du type distribution. L'interface de visualisation permet de représenter chaque cellule contenant une donnée complexe du type distribution sous la forme d'un axe gradué sur lequel est porté le nombre de fois qu'une valeur donnée du champ Résultat de la première table Tl est rencontrée dans le lot de premières unités statiques, lot qui correspond à la deuxième unité statistique considérée. Si le champ est d'un autre type, une présentation graphique adaptée est proposée à l'utilisateur. Comme décrit plus haut, l'interface 110 présente toutes les fonctionnalités d'un tableur adapté aux données complexes. Avantageusement, le logiciel possède une fonctionnalité (indiquée par la référence 33 sur la figure 2) permettant de réaliser un tableau croisé en choisissant deux champs classifiants parmi la pluralité de champs classifiants d'une deuxième table en tant que champ ligne et champ colonne respectivement; puis en choisissant un champ parmi les champs restants de la deuxième table en tant que champ choisi; et à présenter les données complexes du champ choisi dans un tableau croisé dont les lignes correspondent aux valeurs du champ ligne et les colonnes aux valeurs du champ colonne. Sur les figures 5 et suivantes, une autre table de données complexes T2' est utilisée comme exemple. On notera en particulier la représentation graphique du champ complexe Salaire qui est du type intervalle. Comme cela est représenté à la figure 5, il s'agit dans un premier temps de sélectionner dans le menu opération la fonction tableau croisé . Une fenêtre 133 du type de celle représentée à la figure 6 est alors affichée. La fenêtre 133 présente un tableau 134 possédant deux colonnes et trois lignes. La première colonne rappelle les trois paramètres à définir afin de réaliser le tableau croisé : il s'agit de définir le champ classifiant du deuxième tableau T2' qui sera présenté en ligne, le champ classifiant du deuxième tableau T2' qui sera présenté en colonne, et le champ choisi parmi les champs restants qui sera présenté dans les cellules du tableau croisé. Il est à noter que le champ choisi peut être un champ classifiant ou un champ non classifiant. Les cellules de la deuxième colonne Attribut du tableau 134 sont paramétrables au moyen du menu déroulant 135 reprenant l'ensemble des champs de la deuxième table T2'. L'utilisateur lance la construction du tableau croisé en appuyant sur le bouton valider de la fenêtre 133. Eventuellement, si la deuxième table de données complexes comporte plus de deux champs classifiants, il est alors nécessaire de regrouper les valeurs complexes d'un lot de deuxièmes unités statistiques qui possèdent des n- uplets identifiants identiques quant aux coordonnées selon les champs ligne et colonne choisis. De plus, si le champ choisi est un champ classifiant caractérisé par des données classiques, il est nécessaire de procéder à une opération de synthèse. Les étapes de cette opération de synthèse ont été décrites ci-dessus. A l'issue de l'opération 33, l'interface de visualisation 110 permet de présenter le tableau croisé obtenu. Plus particulièrement l'interface 110 permet de présenter graphiquement le contenu des cellules du tableau croisé, comme cela est représenté à la figure 7. Sur cette figure, on a représenté un tableau croisé 135 réalisé à partir du deuxième tableau T2' de la figure 5 selon le paramétrage indiqué dans le tableau 134 de la figure 6. A l'issue du travail de préparation des données complexes dont l'historique est repris schématiquement dans le cadre 113 de l'interface 110, l'utilisateur poursuit en faisant porter son analyse complexe sur une deuxième table de données complexes. Bien que l'invention ait été décrite en liaison avec un mode de réalisation particulier, il est bien évident qu'elle n'est nullement limitée à celui-ci et qu'elle comprend tous les équivalents techniques des moyens décrits ainsi que leurs combinaisons si celles-ci entrent dans le cadre de l'invention. En particulier, bien que la première table Tl ait été décrite comme une table de données classiques, il est évident que la table Ti peut contenir des champs complexes. Le moyen d'importation peut donc autoriser l'importation de fichiers comportant des données complexes. De même, les champs non classifiants de la deuxième table de données peuvent être des champs classiques obtenus par une opération d'agrégation d'un lot de premières unités statistiques. Pour cela, le menu déroulant de la fenêtre 120 des figures 3A et 3 B peut être modifié de manière à présenter des opérations d'agrégation du type moyen, minimum, maximum ou l'équivalent. 2872606 19 REVENDICATIONS 1. Procédé de traitement de données au moyen d'un ordinateur (3) ayant accès à des données sous la forme d'une première table de données classiques (Tl) comportant une pluralité de premiers champs (j) et une pluralité de premières unités statistiques (i), caractérisé par les étapes consistant à : mettre à la disposition d'un utilisateur une interface de sélection de champ permettant de sélectionner des champs parmi lesdits premiers champs en tant que champs classifiants, puis au moins un champ parmi lesdits premiers champs qui n'ont pas été sélectionnés comme champs classifiants en tant que champ non classifiant; construire une deuxième table de données complexes comportant une pluralité de deuxièmes champs et une pluralité de deuxièmes unités statistiques, une donnée complexe étant entendue comme une donnée nécessitant plusieurs données classiques pour assurer sa définition, ladite pluralité de deuxièmes champs étant constituée d'une pluralité de champs classifiants sélectionnés et d'au moins un champ non classifiant sélectionné, ladite deuxième table ayant un nombre de colonnes correspondant au nombre desdits deuxièmes champs et un nombre de lignes correspondant au nombre desdites deuxièmes unités statistiques, qui est au maximum égal au produit des nombres de valeurs possibles de chacun desdits champs classifiants; déterminer un n-uplet identifiant associé à chacune desdites deuxièmes unités statistiques de manière à identifier chacune desdites deuxièmes unités statistiques par un n-uplet identifiant dont chaque coordonnée correspond à une valeur possible de l'un desdits champs classifiants, et compléter les cellules correspondantes de ladite deuxième table; synthétiser, au moyen d'une règle de synthèse, une valeur complexe d'une deuxième unité statistique selon un champ non classifiant à partir d'un lot de valeurs classiques de premières unités statistiques selon le premier champ dont dérive ledit champ non classifiant, les premières unités statistiques dudit lot ayant des valeurs selon les premiers champs dont dérivent lesdits champs classifiants coïncidant avec les coordonnées dudit n-uplet identifiant de ladite deuxième unité statistique; et, compléter une cellule correspondante de ladite deuxième table avec ladite valeur complexe résultant de l'étape de synthèse dans le but de produire ladite deuxième table de données complexes (T2, T'2). 2. Procédé selon la revendication 1, caractérisé en ce qu'il comporte une étape supplémentaire consistant à représenter graphiquement lesdites valeurs complexes de la deuxième table de données complexes sur une interface de visualisation pour laisser visualiser ladite deuxième table par un utilisateur. 3. Procédé selon la revendication 1 ou la revendication 2, 10 caractérisée en ce qu'il comporte les étapes consistant à : Mettre à la disposition d'un utilisateur une interface de choix permettant de choisir deux champs classifiants parmi ladite pluralité de champs classifiants en tant que champ ligne et champ colonne, et un champ parmi lesdits deuxièmes champs qui n'ont pas été choisis de ladite deuxième table en tant que champ choisi pour être représenté ; et, Générer un tableau croisé dont les lignes correspondent aux valeurs possibles dudit champ ligne, dont les colonnes correspondent aux valeurs possibles dudit champ colonne, et dont les cellules comportent les valeurs complexes dudit champ choisi pour être représenté. 4. Procédé selon la revendication 3, caractérisé en ce que, lorsque ladite deuxième table comporte un autre champ classifiant en plus des champs choisis en tant que champs ligne et colonne, soit ledit autre champ classifiant est le champ choisi pour être représenté et ladite étape de génération d'un tableau croisé comporte une étape de synthèse d'un lot de valeurs de deuxièmes unités statistiques, soit ledit autre champ classifiant n'est pas le champ choisi pour être représenté et l'étape de génération d'un tableau croisé comporte une agrégation dudit lot de valeurs de deuxièmes unités statistiques, lesdites deuxièmes unités statistiques dudit lot ayant des coordonnées de n-uplet identifiant selon les deux coordonnées correspondant aux champs ligne et colonne qui sont identiques. 5. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 35 4, caractérisé en ce que le procédé comporte une étape d'importation initiale de données de différents formats pour construire ladite première table de données classiques selon un format prédéterminé. 6. Procédé selon la revendication 5, caractérisé en ce que ladite première table résultant de l'étape d'importation est une première table brute, et en ce que le procédé comporte une étape de filtrage consistant à filtrer le contenu de ladite première table brute pour obtenir ladite première table de données classiques (Ti). 7. Procédé selon l'une des revendication 1 à 6, caractérisé en ce qu'il comporte une étape consistant à mettre à la disposition d'un utilisateur une interface d'édition de domaine permettant de définir le domaine des valeurs possibles d'un premier champ de manière à ordonner lesdites valeurs pour pouvoir présenter graphiquement les valeurs complexes du champ non classifiant dérivant dudit premier champ. 8. Procédé selon l'une quelconque des revendications 1 à 7, caractérisée en ce qu'il comporte une étape consistant à mettre à la disposition d'un utilisateur une interface de sélection de règle de synthèse permettant de sélectionner la règle de synthèse associée audit champ non classifiant lors de ladite étape de synthèse. 9. Architecture informatique programmée au moyen d'un programme informatique de traitement de données et apte à en exécuter les instructions, ledit programme informatique de traitement de données comportant des instructions exécutables pour mettre en oeuvre la totalité des étapes du procédé selon l'une des revendications 1 à 8, caractérisée en ce qu'elle comporte: un ordinateur (3) ayant accès à des données sous la forme d'une première table de données classiques (T 1) comportant une pluralité de premiers champs (j) et une pluralité de premières unités statistiques (i), un moyen de sélection de champs apte à sélectionner des champs en tant que champs classifiants parmi ladite pluralité de premiers champs, et à sélectionner au moins un champ en tant que champ non classifiant parmi lesdits premiers champs qui n'ont pas été sélectionnés en tant que champs classifiants; un moyen pour produire une deuxième table de données complexes comportant une pluralité de deuxièmes champs 2872606 22 constituée d'une pluralité desdits champs classifiants et d'au moins un dit champ non classifiant, et une pluralité de deuxièmes unités statistiques respectivement identifiées par un n-uplet identifiant dont chaque coordonnée correspond à une valeur possible de l'un desdits champs classifiants, un moyen de détermination des deuxièmes unités statistiques apte à déterminer lesdits n-uplets identifiants à partir des valeurs possibles desdits premiers champs sélectionnés en tant que champs classifiants; et, un moyen de synthèse apte à calculer une valeur complexe d'une deuxième unité statistique selon ledit champ non classifiant, à partir d'un lot de valeurs classiques de premières unités statistiques selon le premier champ dont dérive ledit champ non classifiant, les premières unités statistiques dudit lot ayant des valeurs selon les premiers champs dont dérivent lesdits champs classifiants coïncidant avec les coordonnées dudit n-uplet identifiant de ladite deuxième unité statistique. 10. Architecture informatique programmée selon la revendication 9, caractérisé en ce qu'elle comporte un module de visualisation apte à présenter graphiquement lesdites valeurs complexes. 11. Architecture informatique programmée selon la revendication 9 ou la revendication 10, caractérisé en ce qu'elle comporte un moyen de choix apte à choisir deux champs classifiants parmi ladite pluralité de champs classifiants en tant que champ ligne et champ colonne, et à choisir un champ parmi lesdits deuxièmes champs qui n'ont pas été choisis de ladite deuxième table en tant que champ choisi pour être représenté, et un moyen de génération de tableau croisé apte à générer un tableau croisé dont les lignes correspondent aux valeurs possibles dudit champ ligne, dont les colonnes correspondent aux valeurs possibles dudit champ colonne, et dont les cellules comportent les valeurs complexes dudit champ choisi pour être représenté. 12. Architecture informatique programmée selon l'une quelconque des revendications 9 à 11, caractérisé en ce qu'elle comporte un moyen d'importation de données apte à construire ladite première table de données classiques selon un format prédéterminé. 2872606 23 13. Architecture informatique programmée selon la revendication 12, caractérisé en ce qu'elle comporte un moyen de filtrage permettant de filtrer le contenu de ladite première table construite par ledit moyen d'importation, dite première table brute, pour obtenir ladite première table de données classiques. 14. Architecture informatique programmée selon l'une quelconque des revendications 9 à 13, caractérisé en ce qu'elle comporte un moyen d'édition de domaine permettant de définir le domaine de valeur des valeurs possibles d'un premier champ dans le but d'ordonner lesdites valeurs pour pouvoir présenter graphiquement les valeurs complexes du champ non classifiant dérivant dudit premier champ. 15. Architecture informatique programmée selon l'une quelconque des revendications 9 à 14, caractérisée en ce qu'elle comporte un moyen de sélection d'une règle de synthèse permettant de sélectionner la règle de synthèse associée audit champ non classifiant lors de ladite étape de synthèse.