Les logiciels sont en constante évolution, nécessitant une maintenance et un développement continus. Ils subissent des changements tout au long de leur vie, que ce soit pendant l'ajout de nouvelles fonctionnalités ou la correction de bogues. Lorsque les logiciels évoluent, leurs architectures ont tendance à se dégrader et deviennent moins adaptables aux nouvelles spécifications des utilisateurs. En effet, les architectures de ces logiciels deviennent plus complexes et plus difficiles à maintenir à cause des nombreuses dépendances entre les artefacts. Par conséquent, les développeurs doivent comprendre les dépendances entre les artefacts des logiciels pour prendre des mesures proactives qui facilitent les futurs changements et ralentissent la dégradation des architectures des logiciels. D'une part, le maintien d'un logiciel sans la compréhension des les dépendances entre ses artefacts peut conduire à l'introduction de défauts. D'autre part, lorsque les développeurs manquent de connaissances sur l'impact de leurs activités de maintenance, ils peuvent introduire des défauts de conception, qui ont un impact négatif sur l'évolution du logiciel. Ainsi, les développeurs ont besoin de mécanismes pour comprendre comment le changement d'un artefact impacte le reste du logiciel. Dans cette thèse, nous proposons trois contributions principales : La spécification de deux nouveaux patrons de changement et leurs utilisations pour fournir aux développeurs des informations utiles concernant les dépendances de co-changement. La spécification de la relation entre les patrons d'évolutions des artefacts et les fautes. La découverte de la relation entre les dépendances des anti-patrons et la prédisposition des différentes composantes d'un logiciel aux fautes. / Program maintenance accounts for the largest part of the costs of any program. During maintenance activities, developers implement changes (sometimes simultaneously) on artefacts to fix bugs and to implement new requirements. Thus, developers need knowledge to identify hidden dependencies among programs artefacts and detect correlated artefacts. As programs evolved, their designs become more complex over time and harder to change. In the absence of the necessary knowledge on artefacts dependencies, developers could introduce design defects and faults that causes development and maintenance costs to rise. Therefore, developers must understand the dependencies among program artefacts and take proactive steps to facilitate future changes and minimize fault proneness. On the one hand, maintaining a program without understanding the different dependencies between their artefacts may lead to the introduction of faults. On the other hand, when developers lack knowledge about the impact of their maintenance activities, they may introduce design defects, which have a negative impact on program evolution. Thus, developers need mechanisms to understand how a change to an artefact will impact the rest of the programs artefacts and tools to detect design defects impact. In this thesis, we propose three principal contributions. The first contribution is two novel change patterns to model new co-change and change propagation scenarios. We introduce the Asynchrony change pattern, corresponding to macro co-changes, i.e., of files that co-change within a large time interval (change periods), and the Dephase change pattern, corresponding to dephase macro co-changes, i.e., macro co-changes that always happen with the same shifts in time. We present our approach, named Macocha, and we show that such new change patterns provide interesting information to developers. The second contribution is proposing a novel approach to analyse the evolution of different classes in object-oriented programs and to link different evolution behaviour to faults. In particular, we define an evolution model for each class to study the evolution and the co-evolution dependencies among classes and to relate such dependencies with fault-proneness. The third contribution concerns design defect dependencies impact. We propose a study to mine the link between design defect dependencies, such as co-change dependencies and static relationships, and fault proneness. We found that the negative impact of design defects propagate through their dependencies. The three contributions are evaluated on open-source programs.

Les logiciels sont en constante évolution, nécessitant une maintenance et un développement continus. Ils subissent des changements tout au long de leur vie, que ce soit pendant l'ajout de nouvelles fonctionnalités ou la correction de bogues. Lorsque les logiciels évoluent, leurs architectures ont tendance à se dégrader et deviennent moins adaptables aux nouvelles spécifications des utilisateurs. En effet, les architectures de ces logiciels deviennent plus complexes et plus difficiles à maintenir à cause des nombreuses dépendances entre les artefacts. Par conséquent, les développeurs doivent comprendre les dépendances entre les artefacts des logiciels pour prendre des mesures proactives qui facilitent les futurs changements et ralentissent la dégradation des architectures des logiciels. D'une part, le maintien d'un logiciel sans la compréhension des les dépendances entre ses artefacts peut conduire à l'introduction de défauts. D'autre part, lorsque les développeurs manquent de connaissances sur l'impact de leurs activités de maintenance, ils peuvent introduire des défauts de conception, qui ont un impact négatif sur l'évolution du logiciel. Ainsi, les développeurs ont besoin de mécanismes pour comprendre comment le changement d'un artefact impacte le reste du logiciel. Dans cette thèse, nous proposons trois contributions principales : La spécification de deux nouveaux patrons de changement et leurs utilisations pour fournir aux développeurs des informations utiles concernant les dépendances de co-changement. La spécification de la relation entre les patrons d'évolutions des artefacts et les fautes. La découverte de la relation entre les dépendances des anti-patrons et la prédisposition des différentes composantes d'un logiciel aux fautes. / Program maintenance accounts for the largest part of the costs of any program. During maintenance activities, developers implement changes (sometimes simultaneously) on artefacts to fix bugs and to implement new requirements. Thus, developers need knowledge to identify hidden dependencies among programs artefacts and detect correlated artefacts. As programs evolved, their designs become more complex over time and harder to change. In the absence of the necessary knowledge on artefacts dependencies, developers could introduce design defects and faults that causes development and maintenance costs to rise. Therefore, developers must understand the dependencies among program artefacts and take proactive steps to facilitate future changes and minimize fault proneness. On the one hand, maintaining a program without understanding the different dependencies between their artefacts may lead to the introduction of faults. On the other hand, when developers lack knowledge about the impact of their maintenance activities, they may introduce design defects, which have a negative impact on program evolution. Thus, developers need mechanisms to understand how a change to an artefact will impact the rest of the programs artefacts and tools to detect design defects impact. In this thesis, we propose three principal contributions. The first contribution is two novel change patterns to model new co-change and change propagation scenarios. We introduce the Asynchrony change pattern, corresponding to macro co-changes, i.e., of files that co-change within a large time interval (change periods), and the Dephase change pattern, corresponding to dephase macro co-changes, i.e., macro co-changes that always happen with the same shifts in time. We present our approach, named Macocha, and we show that such new change patterns provide interesting information to developers. The second contribution is proposing a novel approach to analyse the evolution of different classes in object-oriented programs and to link different evolution behaviour to faults. In particular, we define an evolution model for each class to study the evolution and the co-evolution dependencies among classes and to relate such dependencies with fault-proneness. The third contribution concerns design defect dependencies impact. We propose a study to mine the link between design defect dependencies, such as co-change dependencies and static relationships, and fault proneness. We found that the negative impact of design defects propagate through their dependencies. The three contributions are evaluated on open-source programs.