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Les antipatrons sont de “mauvaises” solutions à des problèmes récurrents de conception logicielle. Leur apparition est soit due à de mauvais choix lors de la phase de conception soit à des altérations et des changements continus durant l’implantation des programmes. Dans la littérature, il est généralement admis que les antipatrons rendent la compréhension des programmes plus difficile. Cependant, peu d’études empiriques ont été menées pour vérifier l’impact des antipatrons sur la compréhension. Dans le cadre de ce travail de maîtrise, nous avons conçu et mené trois expériences, avec 24 sujets chacune, dans le but de recueillir des données sur la performance des sujets lors de tâches de compréhension et d’évaluer l’impact de l’existence de deux antipatrons, Blob et Spaghetti Code, et de leurs combinaisons sur la compréhension des programmes. Nous avons mesuré les performances des sujets en terme : (1) du TLX (NASA task load index) pour l’éffort ; (2) du temps consacré à l’exécution des tâches ; et, (3) de leurs pourcentages de réponses correctes. Les données recueillies montrent que la présence d’un antipatron ne diminue pas sensiblement la performance des sujets alors que la combinaison de deux antipatrons les entrave de façon significative. Nous concluons que les développeurs peuvent faire face à un seul antipatron, alors que la combinaison de plusieurs antipatrons devrait être évitée, éventuellement par le biais de détection et de réusinage.