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From examples to knowledge in model-driven engineering : a holistic and pragmatic approach

Batot, Edouard 11 1900 (has links)
No description available.
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Evolution of domain-specific languages depending on external libraries

Fall, Khady 11 1900 (has links)
L'ingénierie dirigée par les modèles est une approche qui s'appuie sur l'abstraction pour exprimer davantage les concepts du domaine. Ainsi, les ingénieurs logiciels développent des langages dédiés (LD) qui encapsulent la structure, les contraintes et le comportement du domaine. Comme tout logiciel, les LDs évoluent régulièrement. Cette évolution peut se produire lorsque l'un de ses composants ou le domaine évolue. L'évolution du domaine ainsi que l'évolution des composants du LD et l'impact de cette évolution sur ceux-ci ont été largement étudiés. Cependant, un LD peut également dépendre sur d'éléments externes qui ne sont pas modélisées. Par conséquent, l'évolution de ces dépendances externes affecte le LD et ses composants. Actuellement, les ingénieurs logiciels doivent évoluer le LD manuellement lorsque les dépendances externes évoluent. Dans ce mémoire, nous nous concentrons sur l'évolution des librairies externes. Plus spécifiquement, le but de cette thèse est d'aider les ingénieurs logiciels dans la tâche d'évolution. À cette fin, nous proposons une approche qui intègre automatiquement les changements des librairies externes dans le LD. De plus, nous offrons un LD qui supporte l'évolution des librairies Arduino. Nous évaluons également notre approche en faisant évoluer un éditeur de modélisation interactif qui dépend d'un LD. Cette étude nous permet de montrer la faisabilité et l'utilité de notre approche. / Model-driven engineering (MDE) is an approach that relies on abstraction to further express domain concepts. Hence, language engineers develop domain-specific languages (DSLs) that encapsulates the domain structure, constraints, and behavior. Like any software, DSLs evolve regularly. This evolution can occur when one of its components or the domain evolves. The domain evolution as well as the evolution of DSL components and the impact of such evolution on them has been widely investigated. However, a DSL may also rely on external dependencies that are not modeled. As a result, the evolution of these external dependencies affects the DSL and its components. This evolution problem has yet to be addressed. Currently, language engineers must manually evolve the DSL when the external dependencies evolve. In this thesis, we focus on the evolution of external libraries. More specifically, our goal is to assist language engineers in the task of evolution. To this end, we propose an approach that automatically integrates the changes of the external libraries into the DSL. In addition, we offer a DSL that supports the evolution of the Arduino libraries. We also evaluate our approach by evolving an interactive modeling editor that depends on a DSL. This study allows us to demonstrate the feasibility and usefulness of our approach.
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Extending domain-specific modeling editors with multi-touch interactions

Hossain, Md Rifat 03 1900 (has links)
L'ingénierie dirigée par les modèles (MDE) est une méthodologie d'ingénierie logiciel qui permet aux ingénieurs de définir des modèles conceptuels pour un domaine spécifique. La MDE est supportée par des outils de modélisation, qui sont des éditeurs pour créer et manipuler des modèles spécifiques au domaine. Cependant, l'état actuel de la pratique de ces éditeurs de modélisation offre des interactions utilisateur très limitées, souvent restreintes à glisser-déposer en utilisant les mouvements de souris et les touches du clavier. Récemment, un nouveau cadre propose de spécifier explicitement les interactions utilisateur des éditeurs de modélisation. Dans cette thèse, nous étendons ce cadre pour supporter les interactions multitouches lors de la modélisation. Nous proposons un catalogue initial de gestes multitouches pour offrir une variété de gestes tactiles utiles. Nous démontrons comment notre approche est applicable pour générer des éditeurs de modélisation. Notre approche permet des interactions plus naturelles pour l'utilisateur quand il effectue des tâches de modélisation types. / Model-driven engineering (MDE) is a software engineering methodology that enables engineers to define conceptual models for a specific domain. Modeling is supported by modeling language workbenches, acting as editor to create and manipulate domain-specific models. However, the current state of practice of these modeling editors offers very limited user interactions, often restricted to drag-and-drop with mouse movement and keystrokes. Recently, a novel framework proposes to explicitly specify the user interactions of modeling editors. In this thesis, we extend this framework to support multi-touch interactions when modeling. We propose an initial set of multi-touch gesture catalog to offer a variety of useful touch gestures. We demonstrate how our approach is applicable for generating modeling editors. Our approach yields more natural user interactions to perform typical modeling tasks.
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An Integrated Approach towards Model-Based Mechatronic Design

Qamar, Ahsan January 2011 (has links)
Mechatronic design is an enigma. On the one hand, mechatronic products promise enhanced functionality, and better performance at reduced cost. On the other hand, optimizing mechatronic design concepts is a major challenge to overcome during the design process. In the past, less attention has been paid to the life phases of a mechatronic product, and it was assumed that modifications in electronics and software will ensure that the product performs to expectation throughout its life time. However it has been realized that introducing design changes in mechatronics is not easy, since it is difficult to assess the consequences of a design decision, both during the design process of a new product, and during a design modification. It is also realized that there is a strong need to consider the product's life phases during the early phases of product development. Furthermore, it is rather difficult to perform a design optimization since it requires introducing changes across different domains, which is not well supported by the methods and tools available today. This thesis investigates the topic of mechatronic design and attacks some of the major challenges that have been identified regarding the design of mechatronic products. The goal is to provide support to the designers to facilitate better understanding of the consequences of their design choices as early as possible. The work also aims to provide support for assessing alternative design concepts, and for optimizing a design concept based on requirements, constraints and designer preferences at the time of design. The thesis highlights three main challenges related to mechatronic product development: the need for a common language during conceptual design; the inadequate information transfer between engineering domains; and the difficulty in assessing the properties of competing mechatronic concepts. A model-based integration approach is presented, and these key challenges are considered in relation to an integrated modeling and design infrastructure. The approach is illustrated through the design of two mechatronic systems- a two degrees-of-freedom robot, and a hospital bed propulsion system. Initial results provide evidence of good potential for information transfer across mechatronic domains. Although SysML was used for the case studies, some important questions were raised about its suitability as a common language for mechatronics. Suggestions for future work are: to utilize the developed infrastructure and incorporate a capability to model and assess consequences of competing design concepts; provide support for optimizing these concepts; and evaluate the usefulness of the developed infrastructure in a real-world design setting. These efforts should provide ample information to the designer for making adequate decisions during the design process. / QC 20110629
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Gentleman : a lightweight web-based projectional editor

Lafontant, Louis-Edouard 11 1900 (has links)
Lors de la conception et la manipulation de logiciel par modélisation, il est avantageux de bénéficier d’un grand degré de liberté au niveau de la présentation afin de comprendre l’information et prendre une action en exerçant peu d’effort cognitif et physique. Cette caractéristique doit aussi s’étendre aux outils que nous employons afin que ceux-ci augmentent nos capacités, plutôt que les restreindre. En génie logiciel, nous travaillons présentement à rehausser encore le niveau d’abstraction afin de réduire le rôle central du code décrit avec un langage de programmation à usage général. Ceci permettrait d’inclure les experts non techniques dans les activités de développement de logiciel. Cette approche, centralisée sur le domaine et l’expert, s’inscrit dans l’ingénierie dirigée par les modèles (IDM), où un modèle est produit et manipulé par divers experts et utilisateurs. Le modèle est alors décrit avec un langage créé spécifiquement pour un domaine d’application ou une tache, appelé langage dédié (DSL). Une technique utilisée pour créer ces modèles et leurs DSL est le projectional editing, qui permet d’utiliser des notations diverses interchangeables et d’étendre et composer facilement un langage. Toutefois, les solutions actuelles sont lourdes, spécifiques à une plateforme, et manquent considérablement d’utilisabilité, limitant ainsi l’usage et l’exploitation de cette approche. Pour mieux refléter les avantages du paradigme IDM avec le style projectionnel, nous introduisons dans cette thèse Gentleman, un éditeur projectionnel léger sur le web. Avec Gentleman, le développeur crée un modèle en combinant des concepts utilisés pour définir la structure du modèle et des projections pour les manipuler dans l’éditeur. Nous avons évalué Gentleman à travers une étude basée sur un groupe d’utilisateur. L’étude a confirmé sa capacité à créer et manipuler des modèles efficacement. Les participants ont noté qu’il est facile de prendre en main Gentleman et que l’interface est très intuitive comparativement aux éditeurs existants. Nous avons aussi intégré Gentleman avec succès à une plateforme web, démontrant ainsi ses capacités d’interopérabilité et l’avantage d’une solution web. / In software activities and, more specifically, when modeling, the modeler should benefit from as much freedom as possible to understand the presented information and take action with minimal cognitive and mechanical effort. This characteristic should also apply to the tools used in the process so that they extend our capabilities rather than limit them. In the field of software engineering, current work aims to push the level of abstraction past general-purpose programming language into domain-specific modeling. This enables domain experts with various backgrounds to participate in software development activities. This vision is central to model-driven engineering (MDE) where, instead of code, various experts and users produce and manipulate domain-specific language (DSL). In recent years, projectional editing has proven to be a valid approach to creating and manipulating DSLs, as it supports various easily interchangeable notations and enables language extension and composition. However, current solutions are heavyweight, platform-specific, and suffer from poor usability. To better support this paradigm and minimize the risk of accidental complexity in terms of expressiveness, in this thesis, we introduce Gentleman, a lightweight web-based projectional editor. With Gentleman, a developer creates a model by combining concepts used to define its structure and projections to interact and manipulate them in the editor. We have evaluated Gentleman through a user study. The evaluation confirmed its capacity to create and manipulate models effectively. Most participants noted that the editor is very user-friendly and intuitive compared to existing editors. We have also successfully integrated Gentleman into a web application, demonstrating its interoperability and the benefit of a web solution.
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Towards using intelligent techniques to assist software specialists in their tasks

Ben Sghaier, Oussama 11 1900 (has links)
L’automatisation et l’intelligence constituent des préoccupations majeures dans le domaine de l’Informatique. Avec l’évolution accrue de l’Intelligence Artificielle, les chercheurs et l’industrie se sont orientés vers l’utilisation des modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond pour optimiser les tâches, automatiser les pipelines et construire des systèmes intelligents. Les grandes capacités de l’Intelligence Artificielle ont rendu possible d’imiter et même surpasser l’intelligence humaine dans certains cas aussi bien que d’automatiser les tâches manuelles tout en augmentant la précision, la qualité et l’efficacité. En fait, l’accomplissement de tâches informatiques nécessite des connaissances, une expertise et des compétences bien spécifiques au domaine. Grâce aux puissantes capacités de l’intelligence artificielle, nous pouvons déduire ces connaissances en utilisant des techniques d’apprentissage automatique et profond appliquées à des données historiques représentant des expériences antérieures. Ceci permettra, éventuellement, d’alléger le fardeau des spécialistes logiciel et de débrider toute la puissance de l’intelligence humaine. Par conséquent, libérer les spécialistes de la corvée et des tâches ordinaires leurs permettra, certainement, de consacrer plus du temps à des activités plus précieuses. En particulier, l’Ingénierie dirigée par les modèles est un sous-domaine de l’informatique qui vise à élever le niveau d’abstraction des langages, d’automatiser la production des applications et de se concentrer davantage sur les spécificités du domaine. Ceci permet de déplacer l’effort mis sur l’implémentation vers un niveau plus élevé axé sur la conception, la prise de décision. Ainsi, ceci permet d’augmenter la qualité, l’efficacité et productivité de la création des applications. La conception des métamodèles est une tâche primordiale dans l’ingénierie dirigée par les modèles. Par conséquent, il est important de maintenir une bonne qualité des métamodèles étant donné qu’ils constituent un artéfact primaire et fondamental. Les mauvais choix de conception, ainsi que les changements conceptuels répétitifs dus à l’évolution permanente des exigences, pourraient dégrader la qualité du métamodèle. En effet, l’accumulation de mauvais choix de conception et la dégradation de la qualité pourraient entraîner des résultats négatifs sur le long terme. Ainsi, la restructuration des métamodèles est une tâche importante qui vise à améliorer et à maintenir une bonne qualité des métamodèles en termes de maintenabilité, réutilisabilité et extensibilité, etc. De plus, la tâche de restructuration des métamodèles est délicate et compliquée, notamment, lorsqu’il s’agit de grands modèles. De là, automatiser ou encore assister les architectes dans cette tâche est très bénéfique et avantageux. Par conséquent, les architectes de métamodèles pourraient se concentrer sur des tâches plus précieuses qui nécessitent de la créativité, de l’intuition et de l’intelligence humaine. Dans ce mémoire, nous proposons une cartographie des tâches qui pourraient être automatisées ou bien améliorées moyennant des techniques d’intelligence artificielle. Ensuite, nous sélectionnons la tâche de métamodélisation et nous essayons d’automatiser le processus de refactoring des métamodèles. A cet égard, nous proposons deux approches différentes: une première approche qui consiste à utiliser un algorithme génétique pour optimiser des critères de qualité et recommander des solutions de refactoring, et une seconde approche qui consiste à définir une spécification d’un métamodèle en entrée, encoder les attributs de qualité et l’absence des design smells comme un ensemble de contraintes et les satisfaire en utilisant Alloy. / Automation and intelligence constitute a major preoccupation in the field of software engineering. With the great evolution of Artificial Intelligence, researchers and industry were steered to the use of Machine Learning and Deep Learning models to optimize tasks, automate pipelines, and build intelligent systems. The big capabilities of Artificial Intelligence make it possible to imitate and even outperform human intelligence in some cases as well as to automate manual tasks while rising accuracy, quality, and efficiency. In fact, accomplishing software-related tasks requires specific knowledge and skills. Thanks to the powerful capabilities of Artificial Intelligence, we could infer that expertise from historical experience using machine learning techniques. This would alleviate the burden on software specialists and allow them to focus on valuable tasks. In particular, Model-Driven Engineering is an evolving field that aims to raise the abstraction level of languages and to focus more on domain specificities. This allows shifting the effort put on the implementation and low-level programming to a higher point of view focused on design, architecture, and decision making. Thereby, this will increase the efficiency and productivity of creating applications. For its part, the design of metamodels is a substantial task in Model-Driven Engineering. Accordingly, it is important to maintain a high-level quality of metamodels because they constitute a primary and fundamental artifact. However, the bad design choices as well as the repetitive design modifications, due to the evolution of requirements, could deteriorate the quality of the metamodel. The accumulation of bad design choices and quality degradation could imply negative outcomes in the long term. Thus, refactoring metamodels is a very important task. It aims to improve and maintain good quality characteristics of metamodels such as maintainability, reusability, extendibility, etc. Moreover, the refactoring task of metamodels is complex, especially, when dealing with large designs. Therefore, automating and assisting architects in this task is advantageous since they could focus on more valuable tasks that require human intuition. In this thesis, we propose a cartography of the potential tasks that we could either automate or improve using Artificial Intelligence techniques. Then, we select the metamodeling task and we tackle the problem of metamodel refactoring. We suggest two different approaches: A first approach that consists of using a genetic algorithm to optimize set quality attributes and recommend candidate metamodel refactoring solutions. A second approach based on mathematical logic that consists of defining the specification of an input metamodel, encoding the quality attributes and the absence of smells as a set of constraints and finally satisfying these constraints using Alloy.
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Articulating design-time uncertainty with DRUIDE

Dhaouadi, Mouna 09 1900 (has links)
Les modélisateurs rencontrent souvent des incertitudes sur la manière de concevoir un modèle logiciel particulier. Les recherches existantes ont montré comment les modélisateurs peuvent travailler en présence de ce type d' ''incertitude au moment de la conception''. Cependant, le processus par lequel les développeurs en viennent à exprimer leurs incertitudes reste flou. Dans cette thèse, nous prenons des pas pour combler cette lacune en proposant de créer un langage de modélisation d'incertitude et une approche pour articuler l'incertitude au moment de la conception. Nous illustrons notre proposition sur un exemple et l'évaluons non seulement sur deux scénarios d'ingénierie logicielle, mais aussi sur une étude de cas réel basée sur les incertitudes causées par la pandémie COVID-19. Nous menons également un questionnaire post-étude avec les chercheurs qui ont participé à l'étude de cas. Afin de prouver la faisabilité de notre approche, nous fournissons deux outils et les discutons. Enfin, nous soulignons les avantages et discutons des limites de notre travail actuel. / Modellers often encounter uncertainty about how to design a particular software model. Existing research has shown how modellers can work in the presence of this type of ''design-time uncertainty''. However, the process by which developers come to elicit and express their uncertainties remains unclear. In this thesis, we take steps to address this gap by proposing to create an uncertainty modelling language and an approach for articulating design-time uncertainty. We illustrate our proposal on a worked example and evaluate it not only on two software engineering scenarios, but also on a real case study based on uncertainties caused by the COVID-19 pandemic. We also conduct a post-study questionnaire with the researchers who participated in the case study. In order to prove the feasibility of our approach, we provide two tool supports and discuss them. Finally, we highlight the benefits and discuss the limitations of our current work.
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A framework for domain-specific modeling on graph databases

Nikitchyn, Vitalii 12 1900 (has links)
La complexité du logiciel augmente tout le temps: les systèmes deviennent plus grands et plus complexes. La modélisation est un élément central de génie logicielle pour relever les défis de la complexité. Cependant, un défi majeur auquel est confronté le développement de logiciels axés sur les modèles est l'évolutivité des outils de modélisation avec une taille croissante de modèles. Certaines initiatives ont commencé à explorer la modélisation tout en stockant des modèles dans une base de données de graphes. Dans cette thèse, nous présentons NMF, un framework pour créer et éditer des modèles dans une base de données Neo4j élevée à l'abstraction du langage de modélisation. / Software complexity increases all the time: systems become larger and more complex. Modeling is a central part of software engineering to tackle challenges of complexity. However, a prominent challenge model-driven software development is facing is scalability of modeling tools with a growing size of models. Some initiatives started exploring modeling while storing models in a graph database. In this thesis, we present NMF, a framework to create and edit MDE models in a Neo4j database lifted to the abstraction of the modeling language.
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Une approche dirigée par les modèles pour le développement de tests pour systèmes avioniques embarqués / A model-driven development of tests for avionics embedded systems

Guduvan, Alexandru-Robert-Ciprian 18 April 2013 (has links)
Le développement de tests pour les systèmes d’avioniques met en jeu une multiplicité de langages de test propriétaires, sans aucun standard émergent.Les fournisseurs de solutions de test doivent tenir compte des habitudes des différents clients, tandis que les échanges de tests entre les avionneurs et leurs équipementiers / systémiers sont entravés. Nous proposons une approche dirigée par les modèles pour s’attaquer à ces problèmes: des modèles de test sont développés et maintenus à la place du code, avec des transformations modèle-vers-code vers des langages de test cibles. Cette thèse présente trois contributions dans ce sens. La première consiste en l’analyse de quatre langages de test propriétaires actuellement déployés. Elle nous a permis d’identifier les concepts spécifiques au domaine, les meilleures pratiques,ainsi que les pièges à éviter. La deuxième contribution est la définition d’un méta-modèle en EMF Ecore, qui intègre tous les concepts identifiés et leurs relations. Le méta-modèle est la base pour construire des éditeurs de modèles de test et des motifs de génération de code. Notre troisième contribution est un d´démonstrateur de la façon dont ces technologies sont utilisées pour l’élaboration des tests. Il comprend des éditeurs personnalisables graphiques et textuels pour des modèles de test, ainsi que des transformations basées-motifs vers un langage du test exécutable sur une plateforme de test réelle. / The development of tests for avionics systems involves a multiplicity of in-house test languages, with no standard emerging. Test solution providers have to accommodate the habits of different clients, while the exchange of tests between aircraft manufacturers and their equipment/system providers is hindered. We propose a model-driven approach to tackle these problems: test models would be developed and maintained in place of code, with model-to-code transformations towards target test languages. This thesis presents three contributions in this direction. The first one consists in the analysis of four proprietary test languages currently deployed. It allowed us to identify the domain-specific concepts, best practices, as well as pitfalls to avoid. The second contribution is the definition of a meta-model in EMF Ecore that integrates all identified concepts and their relations. The meta-model is the basis for building test model editors and code generation templates. Our third contribution is a demonstrator of how these technologies are used for test development. It includes customizable graphical and textual editors for test models, together with template-based transformations towards a test language executable on top of a real test platform.
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Pattern-based refactoring in model-driven engineering

Mokaddem, Chihab eddine Mohamed Omar 05 1900 (has links)
L’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est un paradigme du génie logiciel qui utilise les modèles comme concepts de premier ordre à partir desquels la validation, le code, les tests et la documentation sont dérivés. Ce paradigme met en jeu divers artefacts tels que les modèles, les méta-modèles ou les programmes de transformation des modèles. Dans un contexte industriel, ces artefacts sont de plus en plus complexes. En particulier, leur maintenance demande beaucoup de temps et de ressources. Afin de réduire la complexité des artefacts et le coût de leur maintenance, de nombreux chercheurs se sont intéressés au refactoring de ces artefacts pour améliorer leur qualité. Dans cette thèse, nous proposons d’étudier le refactoring dans l’IDM dans sa globalité, par son application à ces différents artefacts. Dans un premier temps, nous utilisons des patrons de conception spécifiques, comme une connaissance a priori, appliqués aux transformations de modèles comme un véhicule pour le refactoring. Nous procédons d’abord par une phase de détection des patrons de conception avec différentes formes et différents niveaux de complétude. Les occurrences détectées forment ainsi des opportunités de refactoring qui seront exploitées pour aboutir à des formes plus souhaitables et/ou plus complètes de ces patrons de conceptions. Dans le cas d’absence de connaissance a priori, comme les patrons de conception, nous proposons une approche basée sur la programmation génétique, pour apprendre des règles de transformations, capables de détecter des opportunités de refactoring et de les corriger. Comme alternative à la connaissance disponible a priori, l’approche utilise des exemples de paires d’artefacts d’avant et d’après le refactoring, pour ainsi apprendre les règles de refactoring. Nous illustrons cette approche sur le refactoring de modèles. / Model-Driven Engineering (MDE) is a software engineering paradigm that uses models as first-class concepts from which validation, code, testing, and documentation are derived. This paradigm involves various artifacts such as models, meta-models, or model transformation programs. In an industrial context, these artifacts are increasingly complex. In particular, their maintenance is time and resources consuming. In order to reduce the complexity of artifacts and the cost of their maintenance, many researchers have been interested in refactoring these artifacts to improve their quality. In this thesis, we propose to study refactoring in MDE holistically, by its application to these different artifacts. First, we use specific design patterns, as an example of prior knowledge, applied to model transformations to enable refactoring. We first proceed with a detecting phase of design patterns, with different forms and levels of completeness. The detected occurrences thus form refactoring opportunities that will be exploited to implement more desirable and/or more complete forms of these design patterns. In the absence of prior knowledge, such as design patterns, we propose an approach based on genetic programming, to learn transformation rules, capable of detecting refactoring opportunities and correcting them. As an alternative to prior knowledge, our approach uses examples of pairs of artifacts before and after refactoring, in order to learn refactoring rules. We illustrate this approach on model refactoring.

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