Ces travaux s'intéressent aux projets de développement visant l'informatisation des situations de travail complexes où les facteurs humains et organisationnels ont un rôle important et où les enjeux de sécurité sont considérables. De tels projets impliquent la participation d'intervenants provenant de domaines différents tels que les utilisateurs, les représentants utilisateur, les responsables des systèmes d'information, les ergonomes, les concepteurs. Dans ce contexte, la prise en compte des facteurs humains et organisationnels reste encore insuffisante pour la conception des systèmes informatiques, du fait, d'une part des limites des méthodes et modèles proposés par le Génie Logiciel et l'Interaction Homme-Machine pour l'analyse des situations de travail complexes, et d'autre part des collaborations également insuffisantes entre les intervenants au cœur de la conception (ex : ergonomes et concepteurs).<br />Une approche basée sur l'exploitation des techniques de modélisation du GL et de l'IHM comme solutions de modélisation communes pour la création de supports de travail entre intervenants de projet, a été proposée. <br />Une solution de modélisation pour la représentation des problèmes ergonomiques complexes et des recommandations issus des inspections ergonomiques a également été proposée dans le cadre de la thèse. Il s'agit de la méthode ErgoPNets qui combine les réseaux de Petri et l'utilisation de critères ergonomiques.

Ce travail de recherche vise à étudier les plusieurs variantes de problèmes de planification de voyage et de développer la technique efficace pour résoudre ce problème d'optimisation. Afin de modéliser ce genre de problème le problème d'orientation est devenu le point de départ prometteur. Par conséquent, ce modèle de base est étendue à plusieurs variantes pour permettre des fonctionnalités de séjour supplémentaires. Basé sur l'algorithme qui est appliquée avec succès à l'certaine version du problème, nous avons proposé la Itéré locale algorithme de recherche pour lutter contre dépendant du temps multi contrainte équipe Orientation un problème de temps Windows. Le MCTOPTW simple, prend en compte la limitation du budget de l'argent que de multiples contraintes, en plus de fenêtre de temps et le score de satisfaction associée tandis que le TDMCTOPTW considère l'intégration de réseau de transport public urbain dans la MCTOPTW. / This research work aims to investigate the several variants of trip planning problems and develop efficient technique to solve that optimization problem. In order to model this kind of problem the Orienteering Problem became the promising starting point. Therefore, this basic model is extended to several variants in order to enable additional tourist functionalities. Based on the algorithm that is successfully applied to the certain version of problem, we proposed the Iterated Local Search Algorithm to tackle the Time Dependent Multi Constraint Team Orienteering Problem with Time Windows. The simple MCTOPTW takes into account money budget limitation as multiple constraints in addition to time window and associated satisfaction score while the TDMCTOPTW considers the integration of urban public transportation network into the MCTOPTW.

No description available.

Dans cette these, nous analysons les AGL diriges par un modele de processus logiciel. Nous decrivons un certain nombre d'AGL que nous pensons les plus significatifs en regard des principales caracteristiques du formalisme propose pour modeliser les processus logiciels et leur mecanisme d'interpretation. Nous presentons ensuite notre approche : TEMPO - un atelier de genie logiciel dirige par le processus logiciel. Nous decrivons le formalisme executable pour decrire les activites de genie logiciel. Nous montrons comment les aspects multi-comportementaux lies a l'utilisation des objets par ces activites sont exprimes par le concept de role. Nous developpons egalement notre modele de communication. Grace a ce modele, les politiques qui gouvernent la cooperation entre les differents processus logiciels sont specifiees par le concept de connexions actives et programmables. Les echanges des messages sont controles par des regles temporelles evenement-condition-action executees par un mecanisme de declencheurs. Ces regles permettent de programmer des strategies de synchronisation entre les processus, en propageant les effets des qu'une action est executee sur l'un ou l'autre des points de la connexion. La coherence des objets manipules par les activites de longue duree est geree par le concept d'environnement de travail.

L'ingenierie des Interfaces Homme-Machine s'est manifestee jusqu'ici par le developpement de modeles et d'outils d'aide a la construction d'interfaces utilisateur. Dans le processus iteratif de developpement des interfaces, l'evaluation est souvent negligee par les developpeurs ou reste le produit d'une demarche artisanale. Notre but est de fournir une aide automatique en vue d'une evaluation plus performante. Apres une revue de l'etat de l'art, nous proposons deux espaces taxonomiques qui permettent de situer les techniques d'evaluation actuelles et les modeles de taches possibles. Nous proposons ensuite EMA, un mecanisme d'analyse automatique pour l'evaluation ergonomique des interfaces utilisateur. L'analyse utilise trois sources d'information : une base de profils de comportement modelises sous forme de regles, une representation formelle de l'espace des taches realisables avec le logiciel teste, ainsi que les donnees comportementales enregistrees au cours des sessions d'utilisation du logiciel teste. EMA est aujourd'hui un detecteur d'anomalies. Il conviendra dans nos perspectives d'extension, d'en faire un critique explicatif, voire correctif.

Les Jeux Massivement Multi-Joueurs sont des applications distribuées sur Internet dans lesquels on retrouve des problématiques de persistance, de sécurité, de temps-réel, de passage à l'échelle, et d'utilisation critique des ressources des machines et du réseau.<br />Nous proposons un cadre pour la réalisation de telles applications afin de favoriser la réalisation de game-play innovants en permettant une mise au point très fine des interactions.<br />Nous décrivons les techniques actuelles et démontrons comment chaque solution pour la réalisation d'une interaction donnée est fortement liée à la description fonctionnelle de cette interaction dans le cadre du game-play considéré.<br />Notre proposition consiste en un outil de prototypage basé sur un framework doté d'une sémantique simple pour faciliter le développement, mais permettant de gérer très finement les ressources bas-niveau afin de ne pas manquer de généricité. L'outil est destiné à être utilisé dans un cadre réaliste de méthodologie de développement basée sur le raffinement successif de prototypes permettant de valider au plus tôt les choix techniques.<br />Nous présentons le framework que nous avons développé, qui définit un modèle très fin de réplication des données représentant le monde virtuel le long de l'application distribuée. La sémantique utilisée repose sur un modèle d'exécution coopératif et reproductible, dont nous donnons la formalisation des principaux traits sous une forme opérationnelle. Nous décrivons l'organisation du code produit, ainsi que la manière dont le framework s'inscrit dans notre proposition finale et détaillons un exemple complet pour illustrer son utilisation.

La maintenance du logiciel est une phase très importante du cycle de vie de celui-ci. Après les phases de développement et de déploiement, c’est celle qui dure le plus longtemps et qui accapare la majorité des coûts de l'industrie. Ces coûts sont dus en grande partie à la difficulté d’effectuer des changements dans le logiciel ainsi que de contenir les effets de ces changements. Dans cette perspective, de nombreux travaux ont ciblé l’analyse/prédiction de l’impact des changements sur les logiciels. Les approches existantes nécessitent de nombreuses informations en entrée qui sont difficiles à obtenir. Dans ce mémoire, nous utilisons une approche probabiliste. Des classificateurs bayésiens sont entraînés avec des données historiques sur les changements. Ils considèrent les relations entre les éléments (entrées) et les dépendances entre changements historiques (sorties). Plus spécifiquement, un changement complexe est divisé en des changements élémentaires. Pour chaque type de changement élémentaire, nous créons un classificateur bayésien. Pour prédire l’impact d’un changement complexe décomposé en changements élémentaires, les décisions individuelles des classificateurs sont combinées selon diverses stratégies. Notre hypothèse de travail est que notre approche peut être utilisée selon deux scénarios. Dans le premier scénario, les données d’apprentissage sont extraites des anciennes versions du logiciel sur lequel nous voulons analyser l’impact de changements. Dans le second scénario, les données d’apprentissage proviennent d’autres logiciels. Ce second scénario est intéressant, car il permet d’appliquer notre approche à des logiciels qui ne disposent pas d’historiques de changements. Nous avons réussi à prédire correctement les impacts des changements élémentaires. Les résultats ont montré que l’utilisation des classificateurs conceptuels donne les meilleurs résultats. Pour ce qui est de la prédiction des changements complexes, les méthodes de combinaison "Voting" et OR sont préférables pour prédire l’impact quand le nombre de changements à analyser est grand. En revanche, quand ce nombre est limité, l’utilisation de la méthode Noisy-Or ou de sa version modifiée est recommandée. / Software maintenance is one of the most important phases in the software life cycle. After the development and deployment phases, maintenance is a continuous phase that lasts until removing the software from operation. It is then the most costly phase. Indeed, those costs are due to the difficulty of implementing different changes in the system and to manage their impacts. In this context, much research work has targeted the problem of change impact analysis/prediction. The existent approaches require many inputs that are difficult to extract. In this Master thesis, we propose a probabilistic approach that uses Bayesian classifiers to predict the change impact. These classifiers are trained with historical data about changes. The consider the relations between the elements of a system (input), and the dependencies between the occurred changes (output). More precisely, a complex change in a system is divided into a set of elementary changes. For each type of elementary change, we create a classifier. To predict the impact of complex change, the individual decisions of each classifier are combined using different strategies. We evaluate our approach in two scenarios. In the first, we extract the learning data from the oldest versions of the same system. In the second scenario, the learn data comes from other systems to create the classifiers. This second scenario is interesting because it allows us to use our approach on systems without change histories. Our approach showed that it can predict the impact of elementary changes. The best results are obtained using the classifiers based on conceptual relations. For the prediction of complex changes by the combination of elementary decisions, the results are encouraging considering the few used inputs. More specifically, the voting method and the OR method predict better complex changes when the number of case to analyze is large. Otherwise, using the method Noisy-Or or its modified version is recommended when the number of cases is small.