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.

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.

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.

Un formalisme pour la traçabilité des transformations

Dans le développement logiciel en industrie, les documents de spécification jouent un rôle important pour la communication entre les analystes et les développeurs. Cependant, avec le temps, les changements de personel et les échéances toujours plus courtes, ces documents sont souvent obsolètes ou incohérents avec l'état effectif du système, i.e., son code source. Pourtant, il est nécessaire que les composants du système logiciel soient conservés à jour et cohérents avec leurs documents de spécifications pour faciliter leur développement et maintenance et, ainsi, pour en réduire les coûts. Maintenir la cohérence entre spécification et code source nécessite de pouvoir représenter les changements sur les uns et les autres et de pouvoir appliquer ces changements de manière cohérente et automatique. Nous proposons une solution permettant de décrire une représentation d'un logiciel ainsi qu'un formalisme mathématique permettant de décrire et de manipuler l'évolution des composants de ces représentations. Le formalisme est basé sur les triplets de Hoare pour représenter les transformations et sur la théorie des groupes et des homomorphismes de groupes pour manipuler ces transformations et permettrent leur application sur les différentes représentations du système. Nous illustrons notre formalisme sur deux représentations d'un système logiciel : PADL, une représentation architecturale de haut niveau (semblable à UML), et JCT, un arbre de syntaxe abstrait basé sur Java. Nous définissons également des transformations représentant l'évolution de ces représentations et la transposition permettant de reporter les transformations d'une représentation sur l'autre. Enfin, nous avons développé et décrivons brièvement une implémentation de notre illustration, un plugiciel pour l'IDE Eclipse détectant les transformations effectuées sur le code par les développeurs et un générateur de code pour l'intégration de nouvelles représentations dans l'implémentation.

3D registration of MR and X-ray spine images using an articulated model.

Présentation: Cet article a été publié dans le journal : Computerised medical imaging and graphics (CMIG). Le but de cet article est de recaler les vertèbres extraites à partir d’images RM avec des vertèbres extraites à partir d’images RX pour des patients scoliotiques, en tenant compte des déformations non-rigides due au changement de posture entre ces deux modalités. À ces fins, une méthode de recalage à l’aide d’un modèle articulé est proposée. Cette méthode a été comparée avec un recalage rigide en calculant l’erreur sur des points de repère, ainsi qu’en calculant la différence entre l’angle de Cobb avant et après recalage. Une validation additionelle de la méthode de recalage présentée ici se trouve dans l’annexe A. Ce travail servira de première étape dans la fusion des images RM, RX et TP du tronc complet. Donc, cet article vérifie l’hypothèse 1 décrite dans la section 3.2.1.

Articulated Model Registration of MRI/X-Ray Spine Data

This paper presents a method based on articulated models for the registration of spine data extracted from multimodal medical images of patients with scoliosis. With the ultimate aim being the development of a complete geometrical model of the torso of a scoliotic patient, this work presents a method for the registration of vertebral column data using 3D magnetic resonance images (MRI) acquired in prone position and X-ray data acquired in standing position for five patients with scoliosis. The 3D shape of the vertebrae is estimated from both image modalities for each patient, and an articulated model is used in order to calculate intervertebral transformations required in order to align the vertebrae between both postures. Euclidean distances between anatomical landmarks are calculated in order to assess multimodal registration error. Results show a decrease in the Euclidean distance using the proposed method compared to rigid registration and more physically realistic vertebrae deformations compared to thin-plate-spline (TPS) registration thus improving alignment.