Identification d’une architecture à base de composants dans une application orientée objets à l’aide d’une analyse dynamique

Un système, décrit avec un grand nombre d'éléments fortement interdépendants, est complexe, difficile à comprendre et à maintenir. Ainsi, une application orientée objet est souvent complexe, car elle contient des centaines de classes avec de nombreuses dépendances plus ou moins explicites. Une même application, utilisant le paradigme composant, contiendrait un plus petit nombre d'éléments, faiblement couplés entre eux et avec des interdépendances clairement définies. Ceci est dû au fait que le paradigme composant fournit une bonne représentation de haut niveau des systèmes complexes. Ainsi, ce paradigme peut être utilisé comme "espace de projection" des systèmes orientés objets. Une telle projection peut faciliter l'étape de compréhension d'un système, un pré-requis nécessaire avant toute activité de maintenance et/ou d'évolution. De plus, il est possible d'utiliser cette représentation, comme un modèle pour effectuer une restructuration complète d'une application orientée objets opérationnelle vers une application équivalente à base de composants tout aussi opérationnelle. Ainsi, La nouvelle application bénéficiant ainsi, de toutes les bonnes propriétés associées au paradigme composants. L'objectif de ma thèse est de proposer une méthode semi-automatique pour identifier une architecture à base de composants dans une application orientée objets. Cette architecture doit, non seulement aider à la compréhension de l'application originale, mais aussi simplifier la projection de cette dernière dans un modèle concret de composant. L'identification d'une architecture à base de composants est réalisée en trois grandes étapes: i) obtention des données nécessaires au processus d'identification. Elles correspondent aux dépendances entre les classes et sont obtenues avec une analyse dynamique de l'application cible. ii) identification des composants. Trois méthodes ont été explorées. La première utilise un treillis de Galois, la seconde deux méta-heuristiques et la dernière une méta-heuristique multi-objective. iii) identification de l'architecture à base de composants de l'application cible. Cela est fait en identifiant les interfaces requises et fournis pour chaque composant. Afin de valider ce processus d'identification, ainsi que les différents choix faits durant son développement, j'ai réalisé différentes études de cas. Enfin, je montre la faisabilité de la projection de l'architecture à base de composants identifiée vers un modèle concret de composants.

Apprentissage automatique pour la détection de relations d'affaire

Les documents publiés par des entreprises, tels les communiqués de presse, contiennent une foule d’informations sur diverses activités des entreprises. C’est une source précieuse pour des analyses en intelligence d’affaire. Cependant, il est nécessaire de développer des outils pour permettre d’exploiter cette source automatiquement, étant donné son grand volume. Ce mémoire décrit un travail qui s’inscrit dans un volet d’intelligence d’affaire, à savoir la détection de relations d’affaire entre les entreprises décrites dans des communiqués de presse. Dans ce mémoire, nous proposons une approche basée sur la classification. Les méthodes de classifications existantes ne nous permettent pas d’obtenir une performance satisfaisante. Ceci est notamment dû à deux problèmes : la représentation du texte par tous les mots, qui n’aide pas nécessairement à spécifier une relation d’affaire, et le déséquilibre entre les classes. Pour traiter le premier problème, nous proposons une approche de représentation basée sur des mots pivots c’est-à-dire les noms d’entreprises concernées, afin de mieux cerner des mots susceptibles de les décrire. Pour le deuxième problème, nous proposons une classification à deux étapes. Cette méthode s’avère plus appropriée que les méthodes traditionnelles de ré-échantillonnage. Nous avons testé nos approches sur une collection de communiqués de presse dans le domaine automobile. Nos expérimentations montrent que les approches proposées peuvent améliorer la performance de classification. Notamment, la représentation du document basée sur les mots pivots nous permet de mieux centrer sur les mots utiles pour la détection de relations d’affaire. La classification en deux étapes apporte une solution efficace au problème de déséquilibre entre les classes. Ce travail montre que la détection automatique des relations d’affaire est une tâche faisable. Le résultat de cette détection pourrait être utilisé dans une analyse d’intelligence d’affaire.

L’extraction de phrases en relation de traduction dans Wikipédia

Afin d'enrichir les données de corpus bilingues parallèles, il peut être judicieux de travailler avec des corpus dits comparables. En effet dans ce type de corpus, même si les documents dans la langue cible ne sont pas l'exacte traduction de ceux dans la langue source, on peut y retrouver des mots ou des phrases en relation de traduction. L'encyclopédie libre Wikipédia constitue un corpus comparable multilingue de plusieurs millions de documents. Notre travail consiste à trouver une méthode générale et endogène permettant d'extraire un maximum de phrases parallèles. Nous travaillons avec le couple de langues français-anglais mais notre méthode, qui n'utilise aucune ressource bilingue extérieure, peut s'appliquer à tout autre couple de langues. Elle se décompose en deux étapes. La première consiste à détecter les paires d’articles qui ont le plus de chance de contenir des traductions. Nous utilisons pour cela un réseau de neurones entraîné sur un petit ensemble de données constitué d'articles alignés au niveau des phrases. La deuxième étape effectue la sélection des paires de phrases grâce à un autre réseau de neurones dont les sorties sont alors réinterprétées par un algorithme d'optimisation combinatoire et une heuristique d'extension. L'ajout des quelques 560~000 paires de phrases extraites de Wikipédia au corpus d'entraînement d'un système de traduction automatique statistique de référence permet d'améliorer la qualité des traductions produites. Nous mettons les données alignées et le corpus extrait à la disposition de la communauté scientifique.

Towards a Privacy-enhanced Social Networking Site

L’avénement des réseaux sociaux, tel que Facebook, MySpace et LinkedIn, a fourni une plateforme permettant aux individus de rester facilement connectés avec leurs amis, leurs familles ou encore leurs collègues tout en les encourageant activement à partager leurs données personnelles à travers le réseau. Avec la richesse des activités disponibles sur un réseau social, la quantité et la variété des informations personnelles partagées sont considérables. De plus, de part leur nature numérique, ces informations peuvent être facilement copiées, modifiées ou divulguées sans le consentement explicite de leur propriétaire. Ainsi, l’information personnelle révélée par les réseaux sociaux peut affecter de manière concrète la vie de leurs utilisateurs avec des risques pour leur vie privée allant d’un simple embarras à la ruine complète de leur réputation, en passant par l’usurpation d’identité. Malheureusement, la plupart des utilisateurs ne sont pas conscients de ces risques et les outils mis en place par les réseaux sociaux actuels ne sont pas suffisants pour protéger efficacement la vie privée de leurs utilisateurs. En outre, même si un utilisateur peut contrôler l’accès à son propre profil, il ne peut pas contrôler ce que les autres révèlent à son sujet. En effet, les “amis” d’un utilisateur sur un réseau social peuvent parfois révéler plus d’information à son propos que celui-ci ne le souhaiterait. Le respect de la vie privée est un droit fondamental pour chaque individu. Nous pré- sentons dans cette thèse une approche qui vise à accroître la prise de conscience des utilisateurs des risques par rapport à leur vie privée et à maintenir la souveraineté sur leurs données lorsqu’ils utilisent un réseau social. La première contribution de cette thèse réside dans la classification des risques multiples ainsi que les atteintes à la vie privée des utilisateurs d’un réseau social. Nous introduisons ensuite un cadre formel pour le respect de la vie privée dans les réseaux sociaux ainsi que le concept de politique de vie privée (UPP). Celle-ci définie par l’utilisateur offre une manière simple et flexible de spécifier et communiquer leur attentes en terme de respect de la vie privée à d’autres utilisateurs, tiers parties ainsi qu’au fournisseur du réseau social. Par ailleurs, nous dé- finissons une taxonomie (possiblement non-exhaustive) des critères qu’un réseau social peut intégrer dans sa conception pour améliorer le respect de la vie privée. En introduisant le concept de réseau social respectueux de la vie privée (PSNS), nous proposons Privacy Watch, un réseau social respectueux de la vie privée qui combine les concepts de provenance et d’imputabilité afin d’aider les utilisateurs à maintenir la souveraineté sur leurs données personnelles. Finalement, nous décrivons et comparons les différentes propositions de réseaux sociaux respectueux de la vie privée qui ont émergé récemment. Nous classifions aussi ces différentes approches au regard des critères de respect de la vie privée introduits dans cette thèse.

Rendu de matériaux semi-transparents hétérogènes en temps réel

On retrouve dans la nature un nombre impressionnant de matériaux semi-transparents tels le marbre, le jade ou la peau, ainsi que plusieurs liquides comme le lait ou les jus. Que ce soit pour le domaine cinématographique ou le divertissement interactif, l'intérêt d'obtenir une image de synthèse de ce type de matériau demeure toujours très important. Bien que plusieurs méthodes arrivent à simuler la diffusion de la lumière de manière convaincante a l'intérieur de matériaux semi-transparents, peu d'entre elles y arrivent de manière interactive. Ce mémoire présente une nouvelle méthode de diffusion de la lumière à l'intérieur d'objets semi-transparents hétérogènes en temps réel. Le coeur de la méthode repose sur une discrétisation du modèle géométrique sous forme de voxels, ceux-ci étant utilisés comme simplification du domaine de diffusion. Notre technique repose sur la résolution de l'équation de diffusion à l'aide de méthodes itératives permettant d'obtenir une simulation rapide et efficace. Notre méthode se démarque principalement par son exécution complètement dynamique ne nécessitant aucun pré-calcul et permettant une déformation complète de la géométrie.

Technique de visualisation pour l’identification de l’usage excessif d’objets temporaires dans les traces d’exécution

De nos jours, les applications de grande taille sont développées à l’aide de nom- breux cadres d’applications (frameworks) et intergiciels (middleware). L’utilisation ex- cessive d’objets temporaires est un problème de performance commun à ces applications. Ce problème est appelé “object churn”. Identifier et comprendre des sources d’“object churn” est une tâche difficile et laborieuse, en dépit des récentes avancées dans les tech- niques d’analyse automatiques. Nous présentons une approche visuelle interactive conçue pour aider les développeurs à explorer rapidement et intuitivement le comportement de leurs applications afin de trouver les sources d’“object churn”. Nous avons implémenté cette technique dans Vasco, une nouvelle plate-forme flexible. Vasco se concentre sur trois principaux axes de con- ception. Premièrement, les données à visualiser sont récupérées dans les traces d’exécu- tion et analysées afin de calculer et de garder seulement celles nécessaires à la recherche des sources d’“object churn”. Ainsi, des programmes de grande taille peuvent être vi- sualisés tout en gardant une représentation claire et compréhensible. Deuxièmement, l’utilisation d’une représentation intuitive permet de minimiser l’effort cognitif requis par la tâche de visualisation. Finalement, la fluidité des transitions et interactions permet aux utilisateurs de garder des informations sur les actions accomplies. Nous démontrons l’efficacité de l’approche par l’identification de sources d’“object churn” dans trois ap- plications utilisant intensivement des cadres d’applications framework-intensive, inclu- ant un système commercial.

Biomethanation of syngas: identification of metabolic pathways from CO in a natural anaerobic consortium

Au cours des dernières décennies, l’intérêt pour la gazéification de biomasses a considérablement augmenté, notamment en raison de la grande efficacité de recouvrement énergétique de ce procédé par rapport aux autres procédés de génération de bioénergies. Les composants majoritaires du gaz de synthèse, le monoxyde de carbone (CO) et l’hydrogène (H2) peuvent entre autres servir de substrats à divers microorganismes qui peuvent produire une variété de molécules chimiques d’intérêts, ou encore produire des biocarburants, particulièrement le méthane. Il est donc important d'étudier les consortiums méthanogènes naturels qui, en syntrophie, serait en mesure de convertir le gaz de synthèse en carburants utiles. Cette étude évalue principalement le potentiel de méthanisation du CO par un consortium microbien issu d’un réacteur de type UASB, ainsi que les voies métaboliques impliquées dans cette conversion en conditions mésophiles. Des tests d’activité ont donc été réalisés avec la boue anaérobie du réacteur sous différentes pressions partielles de CO variant de 0.1 à 1,65 atm (0.09 à 1.31 mmol CO/L), en présence ou absence de certains inhibiteurs métaboliques spécifiques. Dès le départ, la boue non acclimatée au CO présente une activité carboxidotrophique relativement intéressante et permet une croissance sur le CO. Les tests effectués avec de l’acide 2- bromoethanesulfonique (BES) ou avec de la vancomycine démontrent que le CO est majoritairement consommé par les bactéries acétogènes avant d’être converti en méthane par les méthanogènes acétotrophes. De plus, un plus grand potentiel de méthanisation a pu être atteint sous une atmosphère constituée uniquement de CO en acclimatant auparavant la boue. Cette adaptation est caractérisée par un changement dans la population microbienne désormais dominée par les méthanogènes hydrogénotrophes. Ceci suggère un potentiel de production à large échelle de biométhane à partir du gaz de synthèse avec l’aide de biofilms anaérobies.

A Compiler for the dependently typed language Beluga

Les structures avec des lieurs sont très communes en informatique. Les langages de programmation et les systèmes logiques sont des exemples de structures avec des lieurs. La manipulation de lieurs est délicate, de sorte que l’écriture de programmes qui ma- nipulent ces structures tirerait profit d’un soutien spécifique pour les lieurs. L’environ- nement de programmation Beluga est un exemple d’un tel système. Nous développons et présentons ici un compilateur pour ce système. Parmi les programmes pour lesquels Beluga est spécialement bien adapté, plusieurs peuvent bénéficier d’un compilateur. Par exemple, les programmes pour valider les types (les "type-checkers"), les compilateurs et les interpréteurs tirent profit du soutien spécifique des lieurs et des types dépendants présents dans le langage. Ils nécessitent tous également une exécution efficace, que l’on propose d’obtenir par le biais d’un compilateur. Le but de ce travail est de présenter un nouveau compilateur pour Beluga, qui emploie une représentation interne polyvalente et permet de partager du code entre plusieurs back-ends. Une contribution notable est la compilation du filtrage de Beluga, qui est particulièrement puissante dans ce langage.

PROTECT_U: Un système communautaire pour la protection des usagers de Facebook

Article publié dans le journal « Journal of Information Security Research ». March 2012.

Détection des chutes par calcul homographique

La vidéosurveillance a pour objectif principal de protéger les personnes et les biens en détectant tout comportement anormal. Ceci ne serait possible sans la détection de mouvement dans l’image. Ce processus complexe se base le plus souvent sur une opération de soustraction de l’arrière-plan statique d’une scène sur l’image. Mais il se trouve qu’en vidéosurveillance, des caméras sont souvent en mouvement, engendrant ainsi, un changement significatif de l’arrière-plan; la soustraction de l’arrière-plan devient alors problématique. Nous proposons dans ce travail, une méthode de détection de mouvement et particulièrement de chutes qui s’affranchit de la soustraction de l’arrière-plan et exploite la rotation de la caméra dans la détection du mouvement en utilisant le calcul homographique. Nos résultats sur des données synthétiques et réelles démontrent la faisabilité de cette approche.

A Categorical Framework for the Specification and the Verification of Aspect Oriented Systems

Un objectif principal du génie logiciel est de pouvoir produire des logiciels complexes, de grande taille et fiables en un temps raisonnable. La technologie orientée objet (OO) a fourni de bons concepts et des techniques de modélisation et de programmation qui ont permis de développer des applications complexes tant dans le monde académique que dans le monde industriel. Cette expérience a cependant permis de découvrir les faiblesses du paradigme objet (par exemples, la dispersion de code et le problème de traçabilité). La programmation orientée aspect (OA) apporte une solution simple aux limitations de la programmation OO, telle que le problème des préoccupations transversales. Ces préoccupations transversales se traduisent par la dispersion du même code dans plusieurs modules du système ou l’emmêlement de plusieurs morceaux de code dans un même module. Cette nouvelle méthode de programmer permet d’implémenter chaque problématique indépendamment des autres, puis de les assembler selon des règles bien définies. La programmation OA promet donc une meilleure productivité, une meilleure réutilisation du code et une meilleure adaptation du code aux changements. Très vite, cette nouvelle façon de faire s’est vue s’étendre sur tout le processus de développement de logiciel en ayant pour but de préserver la modularité et la traçabilité, qui sont deux propriétés importantes des logiciels de bonne qualité. Cependant, la technologie OA présente de nombreux défis. Le raisonnement, la spécification, et la vérification des programmes OA présentent des difficultés d’autant plus que ces programmes évoluent dans le temps. Par conséquent, le raisonnement modulaire de ces programmes est requis sinon ils nécessiteraient d’être réexaminés au complet chaque fois qu’un composant est changé ou ajouté. Il est cependant bien connu dans la littérature que le raisonnement modulaire sur les programmes OA est difficile vu que les aspects appliqués changent souvent le comportement de leurs composantes de base [47]. Ces mêmes difficultés sont présentes au niveau des phases de spécification et de vérification du processus de développement des logiciels. Au meilleur de nos connaissances, la spécification modulaire et la vérification modulaire sont faiblement couvertes et constituent un champ de recherche très intéressant. De même, les interactions entre aspects est un sérieux problème dans la communauté des aspects. Pour faire face à ces problèmes, nous avons choisi d’utiliser la théorie des catégories et les techniques des spécifications algébriques. Pour apporter une solution aux problèmes ci-dessus cités, nous avons utilisé les travaux de Wiels [110] et d’autres contributions telles que celles décrites dans le livre [25]. Nous supposons que le système en développement est déjà décomposé en aspects et classes. La première contribution de notre thèse est l’extension des techniques des spécifications algébriques à la notion d’aspect. Deuxièmement, nous avons défini une logique, LA , qui est utilisée dans le corps des spécifications pour décrire le comportement de ces composantes. La troisième contribution consiste en la définition de l’opérateur de tissage qui correspond à la relation d’interconnexion entre les modules d’aspect et les modules de classe. La quatrième contribution concerne le développement d’un mécanisme de prévention qui permet de prévenir les interactions indésirables dans les systèmes orientés aspect.

Mures : Un système de recommandation de musique

Pendant la dernière décennie nous avons vu une transformation incroyable du monde de la musique qui est passé des cassettes et disques compacts à la musique numérique en ligne. Avec l'explosion de la musique numérique, nous avons besoin de systèmes de recommandation de musique pour choisir les chansons susceptibles d’être appréciés à partir de ces énormes bases de données en ligne ou personnelles. Actuellement, la plupart des systèmes de recommandation de musique utilisent l’algorithme de filtrage collaboratif ou celui du filtrage à base de contenu. Dans ce mémoire, nous proposons un algorithme hybride et original qui combine le filtrage collaboratif avec le filtrage basé sur étiquetage, amélioré par la technique de filtrage basée sur le contexte d’utilisation afin de produire de meilleures recommandations. Notre approche suppose que les préférences de l'utilisateur changent selon le contexte d'utilisation. Par exemple, un utilisateur écoute un genre de musique en conduisant vers son travail, un autre type en voyageant avec la famille en vacances, un autre pendant une soirée romantique ou aux fêtes. De plus, si la sélection a été générée pour plus d'un utilisateur (voyage en famille, fête) le système proposera des chansons en fonction des préférences de tous ces utilisateurs. L'objectif principal de notre système est de recommander à l'utilisateur de la musique à partir de sa collection personnelle ou à partir de la collection du système, les nouveautés et les prochains concerts. Un autre objectif de notre système sera de collecter des données provenant de sources extérieures, en s'appuyant sur des techniques de crawling et sur les flux RSS pour offrir des informations reliées à la musique tels que: les nouveautés, les prochains concerts, les paroles et les artistes similaires. Nous essayerons d’unifier des ensembles de données disponibles gratuitement sur le Web tels que les habitudes d’écoute de Last.fm, la base de données de la musique de MusicBrainz et les étiquettes des MusicStrands afin d'obtenir des identificateurs uniques pour les chansons, les albums et les artistes.

Heuristic solution methods for multi-attribute vehicle routing problems

Le Problème de Tournées de Véhicules (PTV) est une clé importante pour gérér efficacement des systèmes logistiques, ce qui peut entraîner une amélioration du niveau de satisfaction de la clientèle. Ceci est fait en servant plus de clients dans un temps plus court. En terme général, il implique la planification des tournées d'une flotte de véhicules de capacité donnée basée à un ou plusieurs dépôts. Le but est de livrer ou collecter une certain quantité de marchandises à un ensemble des clients géographiquement dispersés, tout en respectant les contraintes de capacité des véhicules. Le PTV, comme classe de problèmes d'optimisation discrète et de grande complexité, a été étudié par de nombreux au cours des dernières décennies. Étant donné son importance pratique, des chercheurs dans les domaines de l'informatique, de la recherche opérationnelle et du génie industrielle ont mis au point des algorithmes très efficaces, de nature exacte ou heuristique, pour faire face aux différents types du PTV. Toutefois, les approches proposées pour le PTV ont souvent été accusées d'être trop concentrées sur des versions simplistes des problèmes de tournées de véhicules rencontrés dans des applications réelles. Par conséquent, les chercheurs sont récemment tournés vers des variantes du PTV qui auparavant étaient considérées trop difficiles à résoudre. Ces variantes incluent les attributs et les contraintes complexes observés dans les cas réels et fournissent des solutions qui sont exécutables dans la pratique. Ces extensions du PTV s'appellent Problème de Tournées de Véhicules Multi-Attributs (PTVMA). Le but principal de cette thèse est d'étudier les différents aspects pratiques de trois types de problèmes de tournées de véhicules multi-attributs qui seront modélisés dans celle-ci. En plus, puisque pour le PTV, comme pour la plupart des problèmes NP-complets, il est difficile de résoudre des instances de grande taille de façon optimale et dans un temps d'exécution raisonnable, nous nous tournons vers des méthodes approcheés à base d’heuristiques.

Evaluating Design Decay during Software Evolution

Les logiciels sont en constante évolution, nécessitant une maintenance et un développement continus. Ils subissent des changements tout au long de leur vie, que ce soit pendant l'ajout de nouvelles fonctionnalités ou la correction de bogues dans le code. Lorsque ces logiciels évoluent, leurs architectures ont tendance à se dégrader avec le temps et deviennent moins adaptables aux nouvelles spécifications des utilisateurs. Elles deviennent plus complexes et plus difficiles à maintenir. Dans certains cas, les développeurs préfèrent refaire la conception de ces architectures à partir du zéro plutôt que de prolonger la durée de leurs vies, ce qui engendre une augmentation importante des coûts de développement et de maintenance. Par conséquent, les développeurs doivent comprendre les facteurs qui conduisent à la dégradation des architectures, pour prendre des mesures proactives qui facilitent les futurs changements et ralentissent leur dégradation. La dégradation des architectures se produit lorsque des développeurs qui ne comprennent pas la conception originale du logiciel apportent des changements au logiciel. D'une part, faire des changements sans comprendre leurs impacts peut conduire à l'introduction de bogues et à la retraite prématurée du logiciel. D'autre part, les développeurs qui manquent de connaissances et–ou d'expérience dans la résolution d'un problème de conception peuvent introduire des défauts de conception. Ces défauts ont pour conséquence de rendre les logiciels plus difficiles à maintenir et évoluer. Par conséquent, les développeurs ont besoin de mécanismes pour comprendre l'impact d'un changement sur le reste du logiciel et d'outils pour détecter les défauts de conception afin de les corriger. Dans le cadre de cette thèse, nous proposons trois principales contributions. La première contribution concerne l'évaluation de la dégradation des architectures logicielles. Cette évaluation consiste à utiliser une technique d’appariement de diagrammes, tels que les diagrammes de classes, pour identifier les changements structurels entre plusieurs versions d'une architecture logicielle. Cette étape nécessite l'identification des renommages de classes. Par conséquent, la première étape de notre approche consiste à identifier les renommages de classes durant l'évolution de l'architecture logicielle. Ensuite, la deuxième étape consiste à faire l'appariement de plusieurs versions d'une architecture pour identifier ses parties stables et celles qui sont en dégradation. Nous proposons des algorithmes de bit-vecteur et de clustering pour analyser la correspondance entre plusieurs versions d'une architecture. La troisième étape consiste à mesurer la dégradation de l'architecture durant l'évolution du logiciel. Nous proposons un ensemble de m´etriques sur les parties stables du logiciel, pour évaluer cette dégradation. La deuxième contribution est liée à l'analyse de l'impact des changements dans un logiciel. Dans ce contexte, nous présentons une nouvelle métaphore inspirée de la séismologie pour identifier l'impact des changements. Notre approche considère un changement à une classe comme un tremblement de terre qui se propage dans le logiciel à travers une longue chaîne de classes intermédiaires. Notre approche combine l'analyse de dépendances structurelles des classes et l'analyse de leur historique (les relations de co-changement) afin de mesurer l'ampleur de la propagation du changement dans le logiciel, i.e., comment un changement se propage à partir de la classe modifiée è d'autres classes du logiciel. La troisième contribution concerne la détection des défauts de conception. Nous proposons une métaphore inspirée du système immunitaire naturel. Comme toute créature vivante, la conception de systèmes est exposée aux maladies, qui sont des défauts de conception. Les approches de détection sont des mécanismes de défense pour les conception des systèmes. Un système immunitaire naturel peut détecter des pathogènes similaires avec une bonne précision. Cette bonne précision a inspiré une famille d'algorithmes de classification, appelés systèmes immunitaires artificiels (AIS), que nous utilisions pour détecter les défauts de conception. Les différentes contributions ont été évaluées sur des logiciels libres orientés objets et les résultats obtenus nous permettent de formuler les conclusions suivantes: • Les métriques Tunnel Triplets Metric (TTM) et Common Triplets Metric (CTM), fournissent aux développeurs de bons indices sur la dégradation de l'architecture. La d´ecroissance de TTM indique que la conception originale de l'architecture s’est dégradée. La stabilité de TTM indique la stabilité de la conception originale, ce qui signifie que le système est adapté aux nouvelles spécifications des utilisateurs. • La séismologie est une métaphore intéressante pour l'analyse de l'impact des changements. En effet, les changements se propagent dans les systèmes comme les tremblements de terre. L'impact d'un changement est plus important autour de la classe qui change et diminue progressivement avec la distance à cette classe. Notre approche aide les développeurs à identifier l'impact d'un changement. • Le système immunitaire est une métaphore intéressante pour la détection des défauts de conception. Les résultats des expériences ont montré que la précision et le rappel de notre approche sont comparables ou supérieurs à ceux des approches existantes.

Algorithmes d'apprentissage pour la recommandation

L'ère numérique dans laquelle nous sommes entrés apporte une quantité importante de nouveaux défis à relever dans une multitude de domaines. Le traitement automatique de l'abondante information à notre disposition est l'un de ces défis, et nous allons ici nous pencher sur des méthodes et techniques adaptées au filtrage et à la recommandation à l'utilisateur d'articles adaptés à ses goûts, dans le contexte particulier et sans précédent notable du jeu vidéo multi-joueurs en ligne. Notre objectif est de prédire l'appréciation des niveaux par les joueurs. Au moyen d'algorithmes d'apprentissage machine modernes tels que les réseaux de neurones profonds avec pré-entrainement non-supervisé, que nous décrivons après une introduction aux concepts nécessaires à leur bonne compréhension, nous proposons deux architectures aux caractéristiques différentes bien que basées sur ce même concept d'apprentissage profond. La première est un réseau de neurones multi-couches pour lequel nous tentons d'expliquer les performances variables que nous rapportons sur les expériences menées pour diverses variations de profondeur, d'heuristique d'entraînement, et des méthodes de pré-entraînement non-supervisé simple, débruitant et contractant. Pour la seconde architecture, nous nous inspirons des modèles à énergie et proposons de même une explication des résultats obtenus, variables eux aussi. Enfin, nous décrivons une première tentative fructueuse d'amélioration de cette seconde architecture au moyen d'un fine-tuning supervisé succédant le pré-entrainement, puis une seconde tentative où ce fine-tuning est fait au moyen d'un critère d'entraînement semi-supervisé multi-tâches. Nos expériences montrent des performances prometteuses, notament avec l'architecture inspirée des modèles à énergie, justifiant du moins l'utilisation d'algorithmes d'apprentissage profonds pour résoudre le problème de la recommandation.