Improving automation in model-driven engineering using examples

Cette thèse a pour but d’améliorer l’automatisation dans l’ingénierie dirigée par les modèles (MDE pour Model Driven Engineering). MDE est un paradigme qui promet de réduire la complexité du logiciel par l’utilisation intensive de modèles et des transformations automatiques entre modèles (TM). D’une façon simplifiée, dans la vision du MDE, les spécialistes utilisent plusieurs modèles pour représenter un logiciel, et ils produisent le code source en transformant automatiquement ces modèles. Conséquemment, l’automatisation est un facteur clé et un principe fondateur de MDE. En plus des TM, d’autres activités ont besoin d’automatisation, e.g. la définition des langages de modélisation et la migration de logiciels. Dans ce contexte, la contribution principale de cette thèse est de proposer une approche générale pour améliorer l’automatisation du MDE. Notre approche est basée sur la recherche méta-heuristique guidée par les exemples. Nous appliquons cette approche sur deux problèmes importants de MDE, (1) la transformation des modèles et (2) la définition précise de langages de modélisation. Pour le premier problème, nous distinguons entre la transformation dans le contexte de la migration et les transformations générales entre modèles. Dans le cas de la migration, nous proposons une méthode de regroupement logiciel (Software Clustering) basée sur une méta-heuristique guidée par des exemples de regroupement. De la même façon, pour les transformations générales, nous apprenons des transformations entre modèles en utilisant un algorithme de programmation génétique qui s’inspire des exemples des transformations passées. Pour la définition précise de langages de modélisation, nous proposons une méthode basée sur une recherche méta-heuristique, qui dérive des règles de bonne formation pour les méta-modèles, avec l’objectif de bien discriminer entre modèles valides et invalides. Les études empiriques que nous avons menées, montrent que les approches proposées obtiennent des bons résultats tant quantitatifs que qualitatifs. Ceux-ci nous permettent de conclure que l’amélioration de l’automatisation du MDE en utilisant des méthodes de recherche méta-heuristique et des exemples peut contribuer à l’adoption plus large de MDE dans l’industrie à là venir.

Développement logiciel par transformation de modèles

La recherche en génie logiciel a depuis longtemps tenté de mieux comprendre le processus de développement logiciel, minimalement, pour en reproduire les bonnes pratiques, et idéalement, pour pouvoir le mécaniser. On peut identifier deux approches majeures pour caractériser le processus. La première approche, dite transformationnelle, perçoit le processus comme une séquence de transformations préservant certaines propriétés des données à l’entrée. Cette idée a été récemment reprise par l’architecture dirigée par les modèles de l’OMG. La deuxième approche consiste à répertorier et à codifier des solutions éprouvées à des problèmes récurrents. Les recherches sur les styles architecturaux, les patrons de conception, ou les cadres d’applications s’inscrivent dans cette approche. Notre travail de recherche reconnaît la complémentarité des deux approches, notamment pour l’étape de conception: dans le cadre du développement dirigé par les modèles, nous percevons l’étape de conception comme l’application de patrons de solutions aux modèles reçus en entrée. Il est coutume de définir l’étape de conception en termes de conception architecturale, et conception détaillée. La conception architecturale se préoccupe d’organiser un logiciel en composants répondant à un ensemble d’exigences non-fonctionnelles, alors que la conception détaillée se préoccupe, en quelque sorte, du contenu de ces composants. La conception architecturale s’appuie sur des styles architecturaux qui sont des principes d’organisation permettant d’optimiser certaines qualités, alors que la conception détaillée s’appuie sur des patrons de conception pour attribuer les responsabilités aux classes. Les styles architecturaux et les patrons de conception sont des artefacts qui codifient des solutions éprouvées à des problèmes récurrents de conception. Alors que ces artefacts sont bien documentés, la décision de les appliquer reste essentiellement manuelle. De plus, les outils proposés n’offrent pas un support adéquat pour les appliquer à des modèles existants. Dans cette thèse, nous nous attaquons à la conception détaillée, et plus particulièrement, à la transformation de modèles par application de patrons de conception, en partie parce que les patrons de conception sont moins complexes, et en partie parce que l’implémentation des styles architecturaux passe souvent par les patrons de conception. Ainsi, nous proposons une approche pour représenter et appliquer les patrons de conception. Notre approche se base sur la représentation explicite des problèmes résolus par ces patrons. En effet, la représentation explicite du problème résolu par un patron permet : (1) de mieux comprendre le patron, (2) de reconnaître l’opportunité d’appliquer le patron en détectant une instance de la représentation du problème dans les modèles du système considéré, et (3) d’automatiser l’application du patron en la représentant, de façon déclarative, par une transformation d’une instance du problème en une instance de la solution. Pour vérifier et valider notre approche, nous l’avons utilisée pour représenter et appliquer différents patrons de conception et nous avons effectué des tests pratiques sur des modèles générés à partir de logiciels libres.

Étude empirique de distributions associées à la Fonction de Pénalité Escomptée

On présente une nouvelle approche de simulation pour la fonction de densité conjointe du surplus avant la ruine et du déficit au moment de la ruine, pour des modèles de risque déterminés par des subordinateurs de Lévy. Cette approche s'inspire de la décomposition "Ladder height" pour la probabilité de ruine dans le Modèle Classique. Ce modèle, déterminé par un processus de Poisson composé, est un cas particulier du modèle plus général déterminé par un subordinateur, pour lequel la décomposition "Ladder height" de la probabilité de ruine s'applique aussi. La Fonction de Pénalité Escomptée, encore appelée Fonction Gerber-Shiu (Fonction GS), a apporté une approche unificatrice dans l'étude des quantités liées à l'événement de la ruine été introduite. La probabilité de ruine et la fonction de densité conjointe du surplus avant la ruine et du déficit au moment de la ruine sont des cas particuliers de la Fonction GS. On retrouve, dans la littérature, des expressions pour exprimer ces deux quantités, mais elles sont difficilement exploitables de par leurs formes de séries infinies de convolutions sans formes analytiques fermées. Cependant, puisqu'elles sont dérivées de la Fonction GS, les expressions pour les deux quantités partagent une certaine ressemblance qui nous permet de nous inspirer de la décomposition "Ladder height" de la probabilité de ruine pour dériver une approche de simulation pour cette fonction de densité conjointe. On présente une introduction détaillée des modèles de risque que nous étudions dans ce mémoire et pour lesquels il est possible de réaliser la simulation. Afin de motiver ce travail, on introduit brièvement le vaste domaine des mesures de risque, afin d'en calculer quelques unes pour ces modèles de risque. Ce travail contribue à une meilleure compréhension du comportement des modèles de risques déterminés par des subordinateurs face à l'éventualité de la ruine, puisqu'il apporte un point de vue numérique absent de la littérature.

Transformation by example

La transformation de modèles consiste à transformer un modèle source en un modèle cible conformément à des méta-modèles source et cible. Nous distinguons deux types de transformations. La première est exogène où les méta-modèles source et cible représentent des formalismes différents et où tous les éléments du modèle source sont transformés. Quand elle concerne un même formalisme, la transformation est endogène. Ce type de transformation nécessite généralement deux étapes : l’identification des éléments du modèle source à transformer, puis la transformation de ces éléments. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons trois principales contributions liées à ces problèmes de transformation. La première contribution est l’automatisation des transformations des modèles. Nous proposons de considérer le problème de transformation comme un problème d'optimisation combinatoire où un modèle cible peut être automatiquement généré à partir d'un nombre réduit d'exemples de transformations. Cette première contribution peut être appliquée aux transformations exogènes ou endogènes (après la détection des éléments à transformer). La deuxième contribution est liée à la transformation endogène où les éléments à transformer du modèle source doivent être détectés. Nous proposons une approche pour la détection des défauts de conception comme étape préalable au refactoring. Cette approche est inspirée du principe de la détection des virus par le système immunitaire humain, appelée sélection négative. L’idée consiste à utiliser de bonnes pratiques d’implémentation pour détecter les parties du code à risque. La troisième contribution vise à tester un mécanisme de transformation en utilisant une fonction oracle pour détecter les erreurs. Nous avons adapté le mécanisme de sélection négative qui consiste à considérer comme une erreur toute déviation entre les traces de transformation à évaluer et une base d’exemples contenant des traces de transformation de bonne qualité. La fonction oracle calcule cette dissimilarité et les erreurs sont ordonnées selon ce score. Les différentes contributions ont été évaluées sur d’importants projets et les résultats obtenus montrent leurs efficacités.

Nouvelles approches pour la conception d'outils CAO pour le domaine des systèmes embarqués

Thèse numérisée par la Division de la gestion de documents et des archives de l'Université de Montréal

Une approche heuristique pour l’apprentissage de transformations de modèles complexes à partir d’exemples

L’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est un paradigme d’ingénierie du logiciel bien établi, qui préconise l’utilisation de modèles comme artéfacts de premier ordre dans les activités de développement et de maintenance du logiciel. La manipulation de plusieurs modèles durant le cycle de vie du logiciel motive l’usage de transformations de modèles (TM) afin d’automatiser les opérations de génération et de mise à jour des modèles lorsque cela est possible. L’écriture de transformations de modèles demeure cependant une tâche ardue, qui requiert à la fois beaucoup de connaissances et d’efforts, remettant ainsi en question les avantages apportés par l’IDM. Afin de faire face à cette problématique, de nombreux travaux de recherche se sont intéressés à l’automatisation des TM. L’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple (TMPE) constitue, à cet égard, une approche prometteuse. La TMPE a pour objectif d’apprendre des programmes de transformation de modèles à partir d’un ensemble de paires de modèles sources et cibles fournis en guise d’exemples. Dans ce travail, nous proposons un processus d’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple. Ce dernier vise à apprendre des transformations de modèles complexes en s’attaquant à trois exigences constatées, à savoir, l’exploration du contexte dans le modèle source, la vérification de valeurs d’attributs sources et la dérivation d’attributs cibles complexes. Nous validons notre approche de manière expérimentale sur 7 cas de transformations de modèles. Trois des sept transformations apprises permettent d’obtenir des modèles cibles parfaits. De plus, une précision et un rappel supérieurs à 90% sont enregistrés au niveau des modèles cibles obtenus par les quatre transformations restantes.

Réutilisation des processus d'affaires pour le développement de systèmes d'information

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

The anti-inflammatory properties of intravenous immunoglobulin in a murine model of allergic airway disease ; effects on the development of regulatory T-cells

Les immunoglobulines intraveineuses (IVIg) constituent une préparation polyclonale d’IgG isolée et regroupée à partir du plasma sanguin de multiples donneurs. Initialement utilisé comme traitement de remplacement chez les patients souffrant d’immunodéficience primaire ou secondaire, les IVIg sont maintenant largement utilisées dans le traitement de plusieurs conditions auto-immunes, allergiques ou inflammatoires à une dose élevée, dite immunomodulatrice. Différents mécanismes d’action ont été postulés au fil des années pour expliquer l’effet thérapeutique des IVIg dans les maladies auto-immunes et inflammatoires. Entre autre, un nombre grandissant de données issues de modèles expérimentaux chez l’animal et l’humain suggère que les IVIg induisent l’expansion et augmentent l’action suppressive des cellules T régulatrices (Tregs), par un mécanisme qui demeure encore inconnu. Également, les patients atteints de maladies auto-immunes ou inflammatoires présentent souvent un nombre abaissé de Tregs par rapport aux individus sains. Ainsi, une meilleure compréhension des mécanismes par lesquels les IVIg modulent les cellules T régulatrices est requise afin de permettre un usage plus rationnel de ce produit sanguin en tant qu’alternative thérapeutique dans le traitement des maladies auto-immunes et inflammatoires. Par le biais d’un modèle expérimental d’allergie respiratoire induite par un allergène, nous avons démontré que les IVIg diminuaient significativement l’inflammation au niveau des voies aériennes ce, en association avec une différenciation des Tregs à partir des cellules T non régulatrices du tissu pulmonaire. Nous avons également démontré qu’au sein de notre modèle expérimental, l’effet anti-inflammatoire des IVIg était dépendant des cellules dendritiques CD11c+ (CDs) pulmonaires, puisque cet effet pouvait être complètement reproduit par le transfert adoptif de CDs provenant de souris préalablement traitées par les IVIg. À cet effet, il est déjà établi que les IVIg peuvent moduler l’activation et les propriétés des CDs pour favoriser la tolérance immunitaire et que ces cellules seraient cruciales pour l’induction périphérique des Tregs. C’est pourquoi, nous avons cherché à mieux comprendre comment les IVIg exercent leur effet sur ces cellules. Pour la première fois, nous avons démontré que la fraction d’IgG riche en acide sialique (SA-IVIg) (constituant 2-5% de l’ensemble des IgG des donneurs) interagit avec un récepteur dendritique inhibiteur de type lectine C (DCIR) et active une cascade de signalement intracellulaire initiée par la phosphorylation du motif ITIM qui est responsable des changements observés en faveur de la tolérance immunitaire auprès des cellules dendritiques et des Tregs. L’activité anti-inflammatoire de la composante SA-IVIg a déjà été décrite dans des études antérieures, mais encore une fois le mécanisme par lequel ce traitement modifie la fonction des CDs n’a pas été établi. Nous avons finalement démontré que le récepteur DCIR facilite l’internalisation des molécules d’IgG liées au récepteur et que cette étape est cruciale pour permettre l’induction périphérique des Tregs. En tant que produit sanguin, les IVIg constitue un traitement précieux qui existe en quantité limitée. La caractérisation des mécanismes d’action des IVIg permettra une meilleure utilisation de ce traitement dans un vaste éventail de pathologies auto-immunes et inflammatoires.