Étude de cas : Développement du cas d’utilisation « Parcourir les produits » sur une plateforme de commerce électronique

Introduction

Dans le paysage actuel du commerce électronique hautement concurrentiel, la capacité des clients à découvrir et évaluer efficacement les produits constitue un élément fondamental de la satisfaction utilisateur, des taux de conversion et de la fidélité à long terme de la plateforme. Le « Parcourir les produits » cas d’utilisation représente l’un des parcours les plus fréquemment exécutés dans tout système de vente au détail en ligne — servant de porte d’entrée principale par laquelle les utilisateurs explorent le catalogue avant de poursuivre vers des objectifs commerciaux essentiels tels que l’ajout d’articles au panier ou la finalisation d’un achat.

Cette étude de cas illustre un processus structuré d’élaboration des exigences, commençant par un niveau élevé UML diagramme de cas d’utilisation, en passant par une spécification textuelle détaillée du cas d’utilisation (incluant les acteurs, le scénario principal de succès, les flux alternatifs et d’exception, ainsi que les pré- et postconditions), et aboutissant à un diagramme d’activité précis qui visualise les points de décision dynamiques, les actions de l’utilisateur et les réponses du système. En appliquant cette approche progressive de raffinement — soutenue par des outils tels que Visual Paradigm et la notation PlantUML — nous produisons des artefacts clairs, sans ambiguïté et directement exploitables, qui combleront le fossé entre les parties prenantes métier, les concepteurs UX, les développeurs et les équipes de qualité.

L’exemple se concentre sur une expérience de navigation réaliste et moderne sur une plateforme de commerce électronique, intégrant des fonctionnalités courantes telles que la navigation par catégories, la recherche par mot-clé, le filtrage, le tri et la navigation dans les détails des produits, tout en traitant explicitement les cas limites comme les scénarios sans résultats ou la dégradation progressive. Cette élaboration soutient non seulement un développement et un test précis, mais fournit également un modèle réutilisable pour modéliser des cas d’utilisation similaires orientés découverte sur diverses plateformes de produits numériques.

1. Contexte et identification du cas d’utilisation

Système: Plateforme de commerce électronique moderne (web et mobile)Nom du cas d’utilisation: Parcourir les produitsID du cas d’utilisation: UC-001Acteurs:

• Principal : Client (enregistré ou invité)
• Secondaire : Système (Service de catalogue de produits)

Description sommaire Le client explore le catalogue de produits disponible afin de découvrir des articles d’intérêt. Cela inclut la visualisation des catégories, la recherche, le filtrage, le tri et l’approfondissement des détails des produits — constituant le point d’entrée pour la majorité des parcours d’achat.

Priorité: Élevée (fonctionnalité centrale orientée utilisateur)Fréquence: Très élevée (la plupart des sessions commencent ici)Portée: Objectif utilisateur / entreprise

2. Description détaillée du cas d’utilisation

Nom du cas d’utilisation: Parcourir les produits Acteur principal: Client Acteur secondaire: Système de commerce électronique (service de catalogue)

DescriptionPermet aux clients de découvrir et d’évaluer des produits en naviguant dans les catégories, en effectuant des recherches par mots-clés, en appliquant des filtres (prix, marque, notation, etc.), en triant les résultats et en affichant les pages détaillées des produits. Ce cas d’utilisation ne comprend pas l’ajout au panier ou l’achat — ces fonctionnalités sont des cas d’utilisation distincts (inclus ou étendus).

Préconditions

• La plateforme de commerce électronique est en ligne et accessible
• La base de données du catalogue de produits est remplie et à jour
• Le client a ouvert le site web / l’application (connecté ou en tant qu’invité)

Postconditions

• Le client a consulté une ou plusieurs listes de produits / pages détaillées
• Le système a enregistré les événements de navigation pour l’analyse, le moteur de recommandation et la personnalisation
• Le client peut passer à l’ajout au panier, passer commande ou quitter

Scénario principal de succès (chemin heureux)

1. Le client accède à la page produits/parcourir (accueil, page d’atterrissage de catégorie ou page de recherche)
2. Le système affiche les catégories de niveau supérieur et une barre de recherche bien visible
3. Le client choisit l’une des actions suivantes (dans n’importe quel ordre, répétable) :
   • Sélectionne une catégorie → le système affiche les produits appartenant à cette catégorie
   • Saisit un mot-clé ou une expression de recherche → le système effectue la recherche
4. Si une recherche est effectuée et que des résultats existent → le système affiche les produits correspondants (avec pagination)
5. Si aucun résultat → le système affiche le message « Aucun produit trouvé » + des suggestions alternatives
6. Le client peut éventuellement appliquer un ou plusieurs filtres (plage de prix, marque, notation, couleur, taille, etc.)
7. Le système met à jour la liste des produits selon les filtres actifs
8. Le client peut éventuellement modifier l’ordre de tri (pertinence, prix croissant, prix décroissant, plus récent, popularité, notation)
9. Le système trie à nouveau la liste affichée
10. Le client clique/touche une carte de produit → le système ouvre la page détaillée du produit
11. Le client continue à naviguer (retourne à la liste) ou termine la session

Flux alternatifs

• 3a. Le client ne fait rien (il vient juste d’arriver) → le système affiche les produits en vedette/tous les produits ou des recommandations personnalisées
• 6a. Les filtres produisent aucun résultat → le système affiche un avertissement + une option pour supprimer les filtres
• 10a. Le produit est en rupture de stock → la page de détail affiche « En rupture de stock » + éventuellement une option « Me notifier »

Flux d’exception

• 4a. Délai d’attente ou échec du service de recherche → le système affiche un message d’erreur + bascule vers la navigation par catégories
• Perte de connexion Internet pendant la navigation → le cache côté client affiche les éléments précédemment chargés (amélioration progressive)

Exigences spéciales

• Conception réactive (mobile + bureau)
• Chargement différé / prise en charge du défilement infini
• URLs conviviales pour le référencement (catégories et résultats de recherche)
• Accessibilité (WCAG 2.1 AA) : navigation au clavier, prise en charge des lecteurs d’écran pour les filtres

3. Diagramme d’activité (PlantUML – prêt à coller dans le chatbot Visual Paradigm)

Ce diagramme d’activité capture les chemins principaux et alternatifs décrits ci-dessus

@startuml

skinparam {
CouleurFlèche #424242
CouleurPoliceFlèche #424242
TaillePoliceParDéfaut 14

LigneDeTemps {
CouleurBordure #9FA8DA
CouleurFond #E8EAF6
CouleurPolice #303F9F
}

Activité {
Couleur de bordure #FF8F00
Couleur d’arrière-plan #FFECB3
Couleur de police #3E2723
}
}

début
:Ouvrir la page Parcourir les produits;
:Afficher les catégories et la barre de recherche;
si (le client sélectionne une catégorie?) alors (oui)
:Afficher les produits de la catégorie;
sinon (non)
:Afficher tous les produits;
fin si
si (le client saisit un terme de recherche?) alors (oui)
:Rechercher les produits;
si (des produits trouvés?) alors (oui)
:Afficher les résultats de recherche;
sinon (non)
:Afficher le message « Aucun produit trouvé »;
fin si
sinon (non)
:Pas de recherche;
fin si
si (le client applique des filtres?) alors (oui)
:Appliquer les filtres;
:Mettre à jour la liste des produits;
fin si
si (le client trie les résultats?) alors (oui)
:Trier les produits;
fin si
Si (le client sélectionne un produit?) alors (oui)
:Ouvrir la page de détail du produit;
Sinon (non)
:Continuer à naviguer;
finSi
:Terminer la session de navigation;
stop

@enduml

Résumé – Évolution de l’élaboration

1. Diagramme de cas d’utilisation → acteurs de haut niveau et objectifs (Parcourir les produits, Ajouter au panier, Passer une commande, etc.)
2. Description du cas d’utilisation → récit structuré avec flux, préconditions/postconditions, exceptions
3. Diagramme d’activité → visualise le comportement dynamique, les décisions, les boucles et les interactions utilisateur-système

Vous pouvez copier le code PlantUML ci-dessus directement dans Chatbot Visual Paradigm (ou tout outil compatible PlantUML) pour générer le diagramme. Faites-moi savoir si vous souhaitez étendre cette étude de cas avec :

• un Diagramme de séquence (client ↔ navigateur ↔ backend),
• un description du croquis de maquette d’interface utilisateur, ou
• le prochain cas d’utilisation (Ajouter au panier ou Voir les détails du produit).

Bon modélisation !

• Chatbot IA pour la modélisation : Comment il fonctionne avec Visual Paradigm : Ce document explique comment le chatbot alimenté par l’IA agit comme assistant de modélisation qui transforme directement les requêtes en langage naturel en diagrammes. Il élimine la nécessité pour les utilisateurs d’apprendre manuellement des normes de modélisation complexes ou une syntaxe spécifique.
• Outil d’amélioration des diagrammes de cas d’utilisation alimenté par l’IA – Amélioration intelligente des diagrammes : cet outil spécialisé exploite l’intelligence artificielle pouroptimiser automatiquement les diagrammes de cas d’utilisation existants. Il aide à améliorer le clarté, cohérence et exhaustivité des modèles d’exigences.
• Convertir un cas d’utilisation en diagramme d’activité – Transformation alimentée par l’IA : Cette fonctionnalité permet deconversion automatique des diagrammes de cas d’utilisationen diagrammes d’activité détaillés. Il est conçu pour aider les équipesvisualiser les flux de travail complexes des systèmesdérivés directement des cas d’utilisation établis.
• Maîtriser les diagrammes de cas d’utilisation pilotés par l’IA avec Visual Paradigm: Un tutoriel complet axé sur l’utilisation de fonctionnalités d’IA spécialisées pour créerdes diagrammes de cas d’utilisation intelligents et dynamiquespour les systèmes logiciels modernes. Il met en évidence la manière dont l’IA simplifiela modélisation des interactions complexes des utilisateurs.
• Générer instantanément des diagrammes d’activité à partir de cas d’utilisation avec l’IA: Cette ressource montre comment le moteur de la plateformele moteur d’IA permet la création rapidede diagrammes d’activité professionnels à partir d’entrées simples de cas d’utilisation. Ce processus réduit considérablementl’effort manueldans la transition des exigences à la modélisation comportementale.
• Tutoriel sur la transformation des cas d’utilisation en diagrammes d’activité avec l’IA avec Visual Paradigm: Un guide technique pas à pas démontrant comment les fonctionnalités d’IAtransforment automatiquement les descriptions de cas d’utilisationen diagrammes d’activité détaillés. Il se concentre sur l’améliorationde la vitesse et de la précision de modélisationpour les concepteurs de systèmes.
• Exemple de diagramme de cas d’utilisation piloté par l’IA pour un système domotique: Cet exemple partagé par la communauté met en évidence undiagramme de cas d’utilisation professionnel entièrement généré par l’IA. Il offre un aperçu du monde réel de la manière dont l’IA gèreles interactions utilisateur-systèmedans les environnements IoT complexes.
• Maîtriser les diagrammes d’activité UML avec l’IA | Blog Visual Paradigm: Cet article explore la manière dontles fonctionnalités pilotées par l’IA améliorent l’optimisation des diagrammes d’activité pour les développeurs et les analystes métier. Il met l’accent sur l’utilisation de l’IA pouridentifier les améliorations logiques dans les modèles comportementaux.
• Développement de chatbot alimenté par l’IA à l’aide de Visual Paradigm: Un tutoriel vidéo qui montre la création d’un chatbot alimenté par l’IA en utilisantdes techniques de modélisation automatisées. Il couvre l’intégration dedes outils d’assistance à la conception de diagrammes pour définir la logique et les flux de travail du chatbot.
• Étude de cas : Amélioration de l’efficacité de la modélisation des systèmes avec un chatbot alimenté par l’IA: Une étude détaillée montrant comment lechatbot IA améliore la productivité en permettant la création de diagrammes par conversation. Il démontre que l’outil peutgénérer des diagrammes conformes aux normes à travers des invites interactives simples.