Le développement de projets open source à grande échelle implique de nombreux développeurs distincts qui contribuent à la création de référentiels de code volumineux. À titre d'exemple, la version de juillet 2017 du noyau Linux (version 4.12), qui représente près de 20 lignes MLOC (lignes de code), a demandé l'effort de 329 développeurs, marquant une croissance de 1 MLOC par rapport à la version précédente. Ces chiffres montrent que, lorsqu'un nouveau développeur souhaite devenir un contributeur, il fait face au problème de la compréhension d'une énorme quantité de code, organisée sous la forme d'un ensemble non classifié de fichiers et de fonctions.Organiser le code de manière plus abstraite, plus proche de l'homme, est une tentative qui a suscité l'intérêt de la communauté du génie logiciel. Malheureusement, il n’existe pas de recette miracle ou bien d’outil connu pouvant apporter une aide concrète dans la gestion de grands bases de code.Nous proposons une approche efficace à ce problème en extrayant automatiquement des topoi de programmes, c'est à dire des listes ordonnées de noms de fonctions associés à un index de mots pertinents. Comment se passe le tri? Notre approche, nommée FEAT, ne considère pas toutes les fonctions comme égales: certaines d'entre elles sont considérées comme une passerelle vers la compréhension de capacités de haut niveau observables d'un programme. Nous appelons ces fonctions spéciales points d’entrée et le critère de tri est basé sur la distance entre les fonctions du programme et les points d’entrée. Notre approche peut être résumée selon ses trois étapes principales : 1) Preprocessing. Le code source, avec ses commentaires, est analysé pour générer, pour chaque unité de code (un langage procédural ou une méthode orientée objet), un document textuel correspondant. En outre, une représentation graphique de la relation appelant-appelé (graphe d'appel) est également créée à cette étape. 2) Clustering. Les unités de code sont regroupées au moyen d’une classification par clustering hiérarchique par agglomération (HAC). 3) Sélection du point d’entrée. Dans le contexte de chaque cluster, les unités de code sont classées et celles placées à des positions plus élevées constitueront un topos de programme.La contribution de cette thèse est triple: 1) FEAT est une nouvelle approche entièrement automatisée pour l'extraction de topoi de programme, basée sur le regroupement d'unités directement à partir du code source. Pour exploiter HAC, nous proposons une distance hybride originale combinant des éléments structurels et sémantiques du code source. HAC requiert la sélection d’une partition parmi toutes celles produites tout au long du processus de regroupement. Notre approche utilise un critère hybride basé sur la graph modularity et la cohérence textuelle pour sélectionner automatiquement le paramètre approprié. 2) Des groupes d’unités de code doivent être analysés pour extraire le programme topoi. Nous définissons un ensemble d'éléments structurels obtenus à partir du code source et les utilisons pour créer une représentation alternative de clusters d'unités de code. L’analyse en composantes principales, qui permet de traiter des données multidimensionnelles, nous permet de mesurer la distance entre les unités de code et le point d’entrée idéal. Cette distance est la base du classement des unités de code présenté aux utilisateurs finaux. 3) Nous avons implémenté FEAT comme une plate-forme d’analyse logicielle polyvalente et réalisé une étude expérimentale sur une base ouverte de 600 projets logiciels. Au cours de l’évaluation, nous avons analysé FEAT sous plusieurs angles: l’étape de mise en grappe, l’efficacité de la découverte de topoi et l’évolutivité de l’approche. / During the development of long lifespan software systems, specification documents can become outdated or can even disappear due to the turnover of software developers. Implementing new software releases or checking whether some user requirements are still valid thus becomes challenging. The only reliable development artifact in this context is source code but understanding source code of large projects is a time- and effort- consuming activity. This challenging problem can be addressed by extracting high-level (observable) capabilities of software systems. By automatically mining the source code and the available source-level documentation, it becomes possible to provide a significant help to the software developer in his/her program understanding task.This thesis proposes a new method and a tool, called FEAT (FEature As Topoi), to address this problem. Our approach automatically extracts program topoi from source code analysis by using a three steps process: First, FEAT creates a model of a software system capturing both structural and semantic elements of the source code, augmented with code-level comments; Second, it creates groups of closely related functions through hierarchical agglomerative clustering; Third, within the context of every cluster, functions are ranked and selected, according to some structural properties, in order to form program topoi.The contributions of the thesis is three-fold:1) The notion of program topoi is introduced and discussed from a theoretical standpoint with respect to other notions used in program understanding ;2) At the core of the clustering method used in FEAT, we propose a new hybrid distance combining both semantic and structural elements automatically extracted from source code and comments. This distance is parametrized and the impact of the parameter is strongly assessed through a deep experimental evaluation ;3) Our tool FEAT has been assessed in collaboration with Software Heritage (SH), a large-scale ambitious initiative whose aim is to collect, preserve and, share all publicly available source code on earth. We performed a large experimental evaluation of FEAT on 600 open source projects of SH, coming from various domains and amounting to more than 25 MLOC (million lines of code).Our results show that FEAT can handle projects of size up to 4,000 functions and several hundreds of files, which opens the door for its large-scale adoption for program understanding.

Les micelles de caséines, composées de caséines, minéraux et eau, sont en équilibres dynamiques, elles échangent en permanence de leur matière avec leur environnement. Les micelles de caséines possèdent d’intéressantes fonctionnalités pour la fabrication de produits laitiers, telles que leur capacité à stabiliser des émulsions et à former des gels sous l’action de la présure. Des changements environnementaux, variations de pH, additions de sels ou d’agents chélatants, affectent les équilibres des micelles et induisent des modifications de leurs compositions et propriétés colloïdales. Ces changements modifient également leurs propriétés fonctionnelles, bien que cet aspect soit peu décri. Le but de ce projet était de comprendre les relations liant l’environnement, l’équilibre minéral, les propriétés colloïdales et fonctionnelles des micelles de caséines. L’impact de cinq facteurs (pH, Na3Cit, NaCl, CaCl2, MgCl2) modifiant les micelles fut étudié en focalisant sur leurs propriétés émulsifL’acidification et l’addition de Na3Cit ont causé les modifications minérales les plus importantes en solubilisant le phosphate de calcium micellaire. Le premier conduisit au « gonflement » des micelles alors que l’agent chélatant causa leur dissociation en petits agrégats. L’ajout de NaCl n’eut aucun impact sur le contenu minéral des micelles mais provoqua aussi la libération d’agrégats, révélée par cryo microscopie électronique et diffusion de rayons-X aux petits angles. Le rôle du phosphate de calcium sur les fonctionnalités fut confirmé et l’étude révéla l’importance de contrôler la libé / Caseins micelles, composed of caseins, minerals and water, are under dynamic equilibria, they constantly exchange materials with their surrounding environments. In addition, casein micelles possess valuable functionalities in regards to the formation of dairy products, such as the ability to stabilize emulsions or to form rennet gels. Environmental changes, such as variations in pH, additions of salts or chelating agents, affect the casein micelles equilibria and lead to modifications in their compositional and colloidal properties. Such changes also modify their functional properties, although this aspect is poorly described in the literature. This project aimed to understand the relationships that link the environmental modifications, the mineral balance, the colloidal and functional properties of the casein micelles. The impact of five modifying factors (pH, Na3Cit, NaCl, CaCl2, MgCl2) of the casein micelles were studied and the focus was placed on emulsion and rennet coagulation fuThe former only induce the swelling of casein micelles while the latter led to their disruption into smaller aggregates. NaCl had no impact on the micellar mineral content but also caused the release of small aggregates, as revealed by electronic microscopy and small angle X-ray scattering analyses. The decisive role of micellar calcium phosphate on the functionalities was confirmed and this study highlighted the importance of monitoring the release of small aggregates, as they strongly affected emulsions stability and gels firmness. CaCl2 and MgCl2 additions slightly increased the mineral c