Thèse (D. en informatique cognitive)--Université du Québec à Montréal, 2005. / En tête du titre: Université du Québec à Montréal. Bibliogr.: f. [172]-181. Publié aussi en version électronique.

Thèse (D. en informatique cognitive)--Université du Québec à Montréal, 2005. / En tête du titre: Université du Québec à Montréal. Bibliogr.: f. [172]-186. Publié aussi en version électronique.

De nos jours, en raison de l'augmentation de la portée des systèmes informatiques et des exigences de la qualité de logiciel, le processus de développement de logiciel est devenu de plus en plus complexe et de plus en plus difficile à contrôler. De nombreuses métriques logicielles et des méthodes de mesure ont étés établies et utilisées comme des indices utiles et significatifs, et ce afin de mieux comprendre et maîtriser le processus de construction logicielle tout en assurant la qualité du produit final. La présente étude est un survol des métriques logicielles et des méthodes appliquées dans la construction de logiciels; cependant, nous classifions ces mesures variantes et ces méthodes de mesure en fonction de leurs multiples buts d'utilisation, et réalisons une étude analytique de chaque métrique en exposant ses avantages et ses inconvénients. De plus, ces analyses comparatives sont réalisées entre les différents types des métriques. Dans le présent travail, nous expliquons la complexité élevée du processus de construction en exposant les facteurs qui influencent la progression de construction logicielle. Par la suite, nous présentons et analysons les divers modèles d'estimation et les métriques appliquées dans l'estimation logicielle afin de prédire l'envergure et l'effort de développement. L'estimation du projet est considérée comme une activité indispensable dans le processus de construction. Ainsi, nous faisons une comparaison horizontale entre les modèles d'estimation d'effort de développement. Par la suite, nous effectuons une revue des métriques en mesurant la taille logicielle, la complexité de logiciel et la structure de programme orienté objet. Les analyses de ces métriques portent sur leur degré de précision de mesure et leur utilité dans la mesure de qualité logicielle. Enfin, nous mettons l'accent sur les métriques et les méthodes adoptées pour mesurer la progression de construction de logiciel; certaines métriques et technologies de mesure sont introduites et analysées telles le jalonnement, les métriques de qualité logicielle, la technologie EVM, etc. De plus, nous faisons une étude analytique des différentes métriques impliquées dans les différents modèles de développement de logiciel. Nous concluons qu'il est très difficile de trouver un ensemble de métriques standards dans l'application industrielle malgré un grand nombre de métriques et de méthodes de mesure qui sont inventés et adoptées, parce que la sélection et l'adaptation des métriques dépendent des différents objectifs d'utilisation, chaque objectif correspondant en effet aux métriques spécifiques les plus adaptives et les plus pertinentes. ______________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Métrique logicielle, Progression de construction, Développement de logiciel, Estimation logicielle, Gestion de projet, Qualité logicielle, Complexité de logiciel.

Les logiciels actuels sont de grandes tailles, complexes et critiques. Le besoin de qualité exige beaucoup de tests, ce qui consomme de grandes quantités de ressources durant le développement et la maintenance de ces systèmes. Différentes techniques permettent de réduire les coûts liés aux activités de test. Notre travail s’inscrit dans ce cadre, est a pour objectif d’orienter l’effort de test vers les composants logiciels les plus à risque à l’aide de certains attributs du code source. À travers plusieurs démarches empiriques menées sur de grands logiciels open source, développés avec la technologie orientée objet, nous avons identifié et étudié les métriques qui caractérisent l’effort de test unitaire sous certains angles. Nous avons aussi étudié les liens entre cet effort de test et les métriques des classes logicielles en incluant les indicateurs de qualité. Les indicateurs de qualité sont une métrique synthétique, que nous avons introduite dans nos travaux antérieurs, qui capture le flux de contrôle ainsi que différentes caractéristiques du logiciel. Nous avons exploré plusieurs techniques permettant d’orienter l’effort de test vers des composants à risque à partir de ces attributs de code source, en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique. En regroupant les métriques logicielles en familles, nous avons proposé une approche basée sur l’analyse du risque des classes logicielles. Les résultats que nous avons obtenus montrent les liens entre l’effort de test unitaire et les attributs de code source incluant les indicateurs de qualité, et suggèrent la possibilité d’orienter l’effort de test à l’aide des métriques. / Current software systems are large, complex and critical. The need for quality requires a lot of tests that consume a large amount of resources during the development and the maintenance of systems. Different techniques are used to reduce the costs of testing activities. Our work is in this context. It aims to guide the unit testing effort distribution on the riskiest software components using the source code attributes. We conducted several empirical analyses on different large object-oriented open source software systems. We identified and studied several metrics that characterize the unit testing effort according to different perspectives. We also studied their relationships with the software class metrics including quality indicators. The quality indicators are a synthetic metric that we introduced in our previous work. It captures control flow and different software attributes. We explored different approaches for unit testing effort orientation using source code attributes and machine learning algorithms. By grouping software metrics, we proposed an effort orientation approach based on software class risk analysis. In addition to the significant relationships between testing metrics and source code attributes, the results we obtained suggest the possibility of using source code metrics for unit testing effort orientation.

Le contrôle de version est la pierre angulaire des processus de développement de logiciels modernes. Tout en construisant des logiciels de plus en plus complexes, les développeurs doivent comprendre des sous-systèmes de code source qui leur sont peu familier. Alors que la compréhension de la logique d'un code étranger est relativement simple, la compréhension de sa conception et de sa genèse est plus compliquée. Elle n'est souvent possible que par les descriptions des révisions et de la documentation du projet qui sont dispersées et peu fiables -- quand elles existent. Ainsi, les développeurs ont besoin d'une base de référence fiable et pertinente pour comprendre l'historique des projets logiciels. Dans cette thèse, nous faisons les premiers pas vers la compréhension des motifs de changement dans les historiques de révision. Nous étudions les changements prenant place dans les métriques logicielles durant l'évolution d'un projet. Au travers de multiples études exploratoires, nous réalisons des expériences quantitatives et qualitatives sur plusieurs jeux de données extraits à partir d'un ensemble de 13 projets. Nous extrayons les changements dans les métriques logicielles de chaque commit et construisons un jeu de donnée annoté manuellement comme vérité de base. Nous avons identifié plusieurs catégories en analysant ces changements. Un motif en particulier nommé "compromis", dans lequel certaines métriques peuvent s'améliorer au détriment d'autres, s'est avéré être un indicateur prometteur de changements liés à la conception -- dans certains cas, il laisse également entrevoir une intention de conception consciente de la part des auteurs des changements. Pour démontrer les observations de nos études exploratoires, nous construisons un modèle général pour identifier l'application d'un ensemble bien connu de principes de conception dans de nouveaux projets. Nos résultats suggèrent que les fluctuations de métriques ont le potentiel d'être des indicateurs pertinents pour gagner des aperçus macroscopiques sur l'évolution de la conception dans l'historique de développement d'un projet. / Version control is the backbone of the modern software development workflow. While building more and more complex systems, developers have to understand unfamiliar subsystems of source code. Understanding the logic of unfamiliar code is relatively straightforward. However, understanding its design and its genesis is often only possible through scattered and unreliable commit messages and project documentation -- when they exist. Thus, developers need a reliable and relevant baseline to understand the history of software projects. In this thesis, we take the first steps towards understanding change patterns in commit histories. We study the changes in software metrics through the evolution of projects. Through multiple exploratory studies, we conduct quantitative and qualitative experiments on several datasets extracted from a pool of 13 projects. We mine the changes in software metrics for each commit of the respective projects and manually build oracles to represent ground truth. We identified several categories by analyzing these changes. One pattern, in particular, dubbed "tradeoffs", where some metrics may improve at the expense of others, proved to be a promising indicator of design-related changes -- in some cases, also hinting at a conscious design intent from the authors of the changes. Demonstrating the findings of our exploratory studies, we build a general model to identify the application of a well-known set of design principles in new projects. Our overall results suggest that metric fluctuations have the potential to be relevant indicators for valuable macroscopic insights about the design evolution in a project's development history.

Québec Université Laval, Bibliothèque 2018