Dans cette thèse, nous proposons d'étudier le débogage interactif d'applications pour les systèmes embarqués MPSoC (Multi-Processor System on Chip). Une étude de l'art a montrée que la conception et le développement de ces applications reposent de plus en plus souvent sur des modèles de programmation et des frameworks de développement. Ces environnements définissent les bonnes pratiques, tant au niveau algorithmique qu'au niveau des techniques de programmation. Ils améliorent ainsi le cycle de développement des applications destinées aux processeurs MPSoC. L'utilisation de modèles de programmation ne garantit cependant pas que les codes pourront etre exécutés sans erreur, en particulier dans le cas de la programmation dynamique, oú ils offrent très peu d'aide à la vérification. Notre contribution pour résoudre ces challenges consiste en une nouvelle approche pour le débogage interactif, appelée Programming Model-Centric Debugging, ainsi qu'une implémentation d'un prototype de débogueur. Le débogage centré sur les modèles rapproche le débogage interactif du niveau d'abstraction fourni par les modèles de programmation, en capturant et interprétant les événements générés pendant l'exécution de l'application. Nous avons appliqué cette approche sur trois modèles de programmation, basés sur les composants logiciels, le dataflow et la programmation d'accélérateur par kernels. Ensuite, nous détaillons comment nous avons développé notre prototype de débogueur, basé sur GDB, pour la programmation de la plate-forme STHORM de STMicroelectronics. Nous montrons aussi comment aborder le débogage basé sur les modèles avec quatre études de cas~: un code de réalité augmentée construit à l'aide de composants, une implémentation dataflow d'un décodeur vidéo H.264 and deux applications de calcul scientifique.

Les plates-formes MPSoC permettent de satisfaire les contraintes de performance, de flexibilité et de consommation énergétique requises par les systèmes embarqués émergents. Elles intègrent un nombre important de processeurs, des blocs de mémoire et des périphériques, hiérarchiquement organisés par un réseau d'interconnexion. Le développement du logiciel est réputé difficile, notamment dû à la gestion d'un grand nombre d'entités (tâches/threads/processus). L'exécution concurrente de ces entités permet d'exploiter efficacement l'architecture mais complexifie le processus de mise au point et notamment l'analyse des erreurs. D'une part, les exécutions peuvent être non-déterministes notamment dû à la concurrence, c'est à dire qu'elles peuvent se dérouler d'une manière différente à chaque reprise. En conséquence, il n'est pas garanti qu'une erreur se produirait durant la phase de mise au point. D'autre part, la complexité de l'architecture et de l'exécution peut rendre trop important le nombre d'éléments à analyser afin d'identifier une erreur. Il pourrait donc être difficile de se focaliser sur des éléments potentiellement fautifs. Un des défis majeurs du développement logiciel MPSoC est donc de réduire le temps de la mise au point. Dans cette thèse, nous proposons une méthodologie de mise au point qui aide le développeur à identifier les erreurs dans le logiciel MPSoC. Notre premier objectif est de déboguer une même exécution plusieurs fois afin d'analyser des sources potentielles de l'erreur jusqu'à son identification. Nous avons donc identifié les sources de non-déterminisme MPSoC et proposé des mécanismes de ré-exécution déterministe les plus adaptés. Notre deuxième objectif vise à minimiser les ressources pour reproduire une exécution afin de satisfaire la contrainte MPSoC de maîtrise de l'intrusion. Nous avons donc utilisé des mécanismes efficaces de ré-exécution déterministe et considéré qu'une partie du comportement non-déterministe. Le troisième objectif est de permettre le passage à l'échelle, c'est à dire de déboguer des exécutions caractérisées par un nombre d'éléments de plus en plus croissant. Nous avons donc proposé une méthode qui permet de circonscrire et de déboguer qu'une partie de l'exécution. De plus, cette méthode s'applique aux différents types d'architectures et d'applications MPSoC. / MPSoC platforms provide high performance, low power consumption and flexi-bility required by the emerging embedded systems. They incorporate many proces-sing units, memory blocs and peripherals, hierarchically organized by interconnec-tion network. The software development is known to be difficult, namely due to themanagement of multiple entities (tasks/threads/processes). The concurrent execu-tion of these entities allows to exploit efficiently the architecture but complicatesthe refinement process of the software and especially the debugging activity. Onthe one hand, the executions of the software can be non-deterministic, namely dueto the concurrency, i.e. they perform differently each time. Consequently, thereis no guaranties that an error will occur during the debugging activity. On theother hand, the complexity of the architecture and the execution can increase theelements to be analyzed in the debugging process. As a result, it can be difficultto concentrate on the potentially faulty elements. Therefore, one of the most im-portant challenges in the development process of MPSoC software is to reduce thetime of the refinement process.In this thesis, we propose a new methodology to refine the MPSoC softwarewhich helps the developers to do the debugging activity. Our first objective is tobe able to debug the same execution several times in order to analyze potentialsources of the error. To do so, we identified the sources of non-determinism in theMPSoC software executions and propose the most appropriate methods to recordand replay them. Our second objective is to reduce the execution overhead requi-red by the record mechanisms to limit the intrusiveness which is an importantMPSoC constraint. To accomplish this objective, we consider a part of the non-deterministic behaviour and selected efficient record-replay methods. The thirdobjective is to provide a scalable solution, i.e. to be able to debug more and morecomplex executions, characterized by an increasing number of elements. Therefore,we propose a partial replay method which allows to isolate and debug a fraction ofthe execution elements. Moreover, this method applies to different types of archi-tectures and applications MPSoC.

Un vérificateur de modèle peut produire une trace de contreexemple, pour un programme erroné, qui est souvent difficile à exploiter pour localiser les erreurs dans le code source. Dans ma thèse, nous avons proposé un algorithme de localisation d'erreurs à partir de contreexemples, nommé LocFaults, combinant les approches de Bounded Model Checking (BMC) avec un problème de satisfaction de contraintes (CSP). Cet algorithme analyse les chemins du CFG (Control Flow Graph) du programme erroné pour calculer les sous-ensembles d'instructions suspectes permettant de corriger le programme. En effet, nous générons un système de contraintes pour les chemins du graphe de flot de contrôle pour lesquels au plus k instructions conditionnelles peuvent être erronées. Ensuite, nous calculons les MCSs (Minimal Correction Sets) de taille limitée sur chacun de ces chemins. La suppression de l'un de ces ensembles de contraintes donne un sous-ensemble satisfiable maximal, en d'autres termes, un sous-ensemble maximal de contraintes satisfaisant la postcondition. Pour calculer les MCSs, nous étendons l'algorithme générique proposé par Liffiton et Sakallah dans le but de traiter des programmes avec des instructions numériques plus efficacement. Cette approche a été évaluée expérimentalement sur des programmes académiques et réalistes. / A model checker can produce a trace of counter-example for erroneous program, which is often difficult to exploit to locate errors in source code. In my thesis, we proposed an error localization algorithm from counter-examples, named LocFaults, combining approaches of Bounded Model-Checking (BMC) with constraint satisfaction problem (CSP). This algorithm analyzes the paths of CFG (Control Flow Graph) of the erroneous program to calculate the subsets of suspicious instructions to correct the program. Indeed, we generate a system of constraints for paths of control flow graph for which at most k conditional statements can be wrong. Then we calculate the MCSs (Minimal Correction Sets) of limited size on each of these paths. Removal of one of these sets of constraints gives a maximal satisfiable subset, in other words, a maximal subset of constraints satisfying the postcondition. To calculate the MCSs, we extend the generic algorithm proposed by Liffiton and Sakallah in order to deal with programs with numerical instructions more efficiently. This approach has been experimentally evaluated on a set of academic and realistic programs.