Ce travail contribue à la recherche scientifique à travers différents aspects. Tout d’abord, le couple produit/filière, traditionnellement pensé de façon causaliste, a été envisagé à travers le prisme du paradigme de la complexité. Cette contribution théorique souligne la nécessité de co-concevoir le couple produit/filière afin d’atténuer les efforts associés au lancement d’un produit innovant sur le marché et de s’assurer de son succès. Cependant, une étude empirique a souligné que peu d’entreprises tenaient compte de la filière lors de la conception de leur produit innovant. Dans ce contexte, une ingénierie de conception de filière a été élaborée en se basant sur les données de conception du produit afin de concevoir, spécifier, valider et mettre en œuvre la filière d’un nouveau produit. Cette ingénierie se décompose en trois étapes majeures : une étape de co-conception, une étape de positionnement et une étape d’évaluation. L’étape de co-conception vise à collecter et à traiter les données de conception du produit fournies par l’équipe projet. Un modèle instancié de la filière a été développé afin de collecter les données nécessaires à la conception de la filière qui sont ensuite traités pour faciliter la modélisation. L’étape de positionnement vise à souligner le rôle de l’entreprise innovante au sein des différents scénarios de filière obtenus. Basée sur le processus Harmony for System Engineering et son outil Rational Rhapsody®, cette étape détaille la filière d’un point de vue exigences, acteurs, processus et comportement (chacun représenté par différents diagrammes) afin d’élaborer différents scenarios. Enfin, la dernière étape vise à évaluer ces scénarios de filière afin d’établir une stratégie cohérente. En effet, de nombreux chercheurs ont montré qu’une filière agile était plus apte à supporter un produit innovant lors de son lancement afin de s’adapter plus rapidement aux changements (organisationnels, tactiques, marketing, environnementaux…). Par conséquent, une trame basée sur des phénomènes observables a été développée afin de faciliter la mise en œuvre de stratégie d’agilité, ce qui permet d’évaluer la typologie de la filière actuelle et de décider des actions à mettre en place pour obtenir une filière plus agile. Cette ingénierie a été testée auprès d’entreprises manufacturières / This thesis contributes to scientific research through different aspects. First of all, the product/supply chain couple, traditionally thought of in a causalistic way, was considered through the prism of the complexity paradigm. This theoretical contribution underlines the need to co-design the product/supply chain couple in order to mitigate the efforts associated with launching an innovative product on the market and to ensure its success. However, an empirical study has pointed out that few companies consider the supply chain when designing their innovative product. In this context, supply chain design engineering was developed based on product design data in order to design, specify, validate and implement the supply chain of a new product. This engineering is divided into three major stages: a co-design stage, a positioning stage and an evaluation stage. The co-design stage aims to collect and process the product design data provided by the project team. An instantiated supply chain model was developed to collect the data needed to design the supply chain which is then processed to facilitate modeling. The positioning stage aims to highlight the role of the innovative company within the various supply chain scenarios obtained. Based on the Harmony for System Engineering process and its Rational Rhapsody® tool, this step details the supply chain from a point of view of requirements, stakeholders, processes and behavior (each represented by different diagrams) in order to elaborate different scenarios. Finally, the last step aims to evaluate these supply chain scenarios in order to establish a coherent strategy. Indeed, many researchers have shown that an agile supply chain is better able to support an innovative product when it is launched in order to adapt more quickly to changes (organizational, tactical, marketing, environmental…). Consequently, a framework based on observable phenomena has been developed to facilitate the implementation of an agility strategy, which makes it possible to evaluate the typology of the current supply chain and decide which actions to implement to obtain a more agile supply chain. This engineering has been tested with manufacturing companies

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.

La complexité des systèmes conçus actuellement devient de plus en plus importante. En effet,afin de rester compétitives, les entreprises concevant des systèmes cherchent à leur rajouter de plus en plusde fonctionnalités. Cette compétitivité introduit aussi une demande de réactivité lors de la conception desystèmes, pour que le système puisse évoluer lors de sa conception et suivre les demandes du marché.Un des éléments identifiés comme empêchant ou diminuant cette capacité à concevoir de manière flexibledes systèmes complexes concerne les spécifications des systèmes, et en particulier l’utilisation de la languenaturelle pour spécifier les systèmes. Tout d’abord, la langue naturelle est intrinsèquement ambiguë et celarisque donc de créer des non-conformités si client et fournisseur d’un système ne sont pas d’accord sur lesens de sa spécification. De plus, la langue naturelle est difficile à traiter automatiquement, par exemple, onpeut difficilement déterminer avec un programme informatique que deux exigences en langue naturelle secontredisent. Cependant, la langue naturelle reste indispensable dans les spécifications que nous étudions,car elle reste un moyen de communication pratique et très répandu.Nous cherchons à compléter ces exigences en langue naturelle avec des éléments permettant à la fois de lesrendre moins ambiguës et de faciliter les traitements automatiques. Ces éléments peuvent faire partie demodèles (d’architecture par exemple) et permettent de définir le lexique et la syntaxe utilisés dans lesexigences. Nous avons testé les principes proposés sur des spécifications industrielles réelles et développéun prototype logiciel permettant de réaliser des tests sur une spécification dotée de ces éléments de syntaxeet de lexique. / Systems are becoming more and more complex, because to stay competitive, companies whichdesign systems search to add more and more functionalities to them. Additionally, this competition impliesthat the design of systems needs to be reactive, so that the system is able to evolve during its conception andfollow the needs of the market.This capacity to design flexibly complex systems is hindered or even prevented by various variouselements, with one of them being the system specifications. In particular, the use of natural language tospecify systems have several drawbacks. First, natural language is inherently ambiguous and this can leadsto non-conformity if customer and supplier of a system disagree on the meaning of its specification.Additionally, natural language is hard to process automatically : for example, it is hard to determine, usingonly a computer program, that two natural language requirements contradict each other. However, naturallanguage is currently unavoidable in the specifications we studied, because it remains very practical, and itis the most common way to communicate.We aim to complete these natural language requirements with elements which allow to make them lessambiguous and facilitate automatic processing. These elements can be parts of models (architectural modelsfor example) and allow to define the vocabulary and the syntax of the requirements. We experimented theproposed principles on real industrial specifications and we developped a software prototype allowing totest a specification enhanced with these vocabulary and syntax elements.

Notre thèse porte sur la Modélisation d'Entreprise et plus particulièrement sur une vision Ingénierie Système de celle-ci afin de faciliter son application « à minima » en entreprise. Alors que la modélisation d'entreprise arrive à maturité scientifique et technologique, force est de constater que sa pratique est encore trop peu courante. En outre, il n'existe pas à proprement parler de tâche de modélisation, de maintenance et de gestion de modèles dans l'entreprise. La question s'est alors posée de la relation d'interopération entre les systèmes, d'un Système-Entreprise évolutif, le plus souvent composé de façon ad-hoc de sous-systèmes (COTS), qui ont pour particularité d'encapsuler leur propre Savoir-Faire et leurs Ingénieries respectives, en incluant le Système-Produit (son besoin, son projet, ...) à la source de chaque recomposition « à la demande » du Système-Entreprise. Un des objectifs de nos travaux est donc de faciliter l'interopération entre les ingénieries de ces systèmes interopérants (autour du produit A Faire) et l'Ingénierie du Système-Projet d'Entreprise (Pour Faire). Nous nous sommes alors inspirés de la proposition de Kuras pour formaliser notre Système-Entreprise (en fait son Ingénierie) dans une sorte de « Système de Systèmes d'Information » (SdSI) en tenant compte de ses aspects récursifs et multi-échelles dans un contexte organisationnel évolutif. De plus, en nous appuyant sur la théorie des patterns, nous avons identifié puis dérivé le « composite-pattern» pour mieux décrire la nature « Tout et Partie » de l'Holon Système-Entreprise utilisé par Kuras pour extraire le patron de conceptualisation le plus adéquat. Parmi tous les points de vue d'un système, cette dérivation nous permet de représenter ceux du Système A Faire et ceux du Système Pour Faire avec son contenu d'Ingénierie associée guidée par le cadre de modélisation de Zachman. Nous avons outillé notre proposition de cadre d'Ingénierie Système Basée sur des Modèles (ISBM) en étendant le méta-modèle de l'outil « MEGA Modelling Suite » ainsi qu'en développant les interfaces utilisateurs nécessaires et nous l'avons appliqué à l'Ingénierie d'un Système de Traçabilité d'un Produit dans le contexte d'un scénario PLM plausible entre l'AIPL et DIMEG.

Les modélisateurs rencontrent souvent des défis ou des difficultés lorsqu’il s’agit de concevoir un modèle logiciel particulier. Dans cette thèse, nous avons exploré différentes voies et examiné différentes approches pour résoudre cette problématique. Nous proposons enfin une approche simple mais novatrice qui améliore la complétion des activités de modélisation de domaines. Cette approche exploite la puissance des modèles de langage de grande taille en utilisant l’apprentissage par seulement quelques exemples, éliminant ainsi la nécessité d’un apprentissage profond ou d’un ajustement fin (fine tuning) sur des ensembles de données rares dans ce domaine. L’un des points forts de notre approche est sa polyvalence, car elle peut s’intégrer fa cilement à de nombreuses activités de modélisation, fournissant un aide précieux et des recommendations aux modélisateurs. De plus, nous avons mené une étude utilisateur pour évaluer l’utilité de cette méthode et la valeur de l’assistance en modélisation; nous avons cherché à savoir si l’effort investi dans l’assistance en modélisation vaut la peine en recueillant les commentaires des concepteurs de modèles logiciels. / Modelers often encounter challenges or difficulties when it comes to designing a particular software model. Throughout this thesis, we have explored various paths and examined different approaches to address this issue. We finally propose a simple yet novel approach enhancing completion in domain modeling activities. This approach leverages the power of large language models by utilizing few-shot prompt learning, eliminating the need for extensive training or fine-tuning on scarce datasets in this field. One of the notable strengths of our approach lies in its versatility, as it can be seamlessly integrated into various modeling activities, providing valuable support and recommendations to software modelers. Additionally, we conducted a user study to evaluate the usefulness of this approach and determine the value of providing assistance in modeling; we aimed to determine if the effort invested in modeling assistance is worthwhile by gathering feedback from software modelers.