Cette thèse d'ingénierie des connaissances a pour objet la redocumentation de l'activité médiée informatiquement à base de fichiers traces. Au cours d’un tel processus, un utilisateur interprète et réécrit les traces dans un nouveau document, qui correspond à un genre particulier et décrit l'activité dans toute sa richesse ; il a notamment la possibilité de reformuler le contenu des traces, de l'enrichir avec d'autres informations (justification ou informations sur le contexte), de supprimer des parties, etc. Il s’agit ainsi de renforcer le statut documentaire des traces selon les trois dimensions de la lisibilité, de l’intelligibilité et de l’échange. Nous proposons une approche générique semi-automatique qui combine le contenu de traces de l’activité et les connaissances des utilisateurs dans des formes narratives, facilement échangeables, décrivant l’activité de façon personnalisée pour les utilisateurs. Celle-ci utilise des modèles formels pour les traces et les documents produits, ainsi que les principes de la théorie de la structure rhétorique (RST). Elle soutient la redocumentation à travers deux phases : une phase automatique pour générer un document initial fragmenté à partir de la trace d'activité comme une première description pour celle-ci et une phase interactive pour personnaliser cette description selon les besoins et les choix d'un utilisateur afin de produire un document. Nous proposons également la spécification de cette approche pour le cas particulier de la redocumentation par le texte et nous présentons ActRedoc, un outil auteur que nous avons développé pour implémenter cette approche spécifique en utilisant différentes technologies du Web Sémantique. Les résultats de notre travail ont été testés dans un environnement réel qui est celui de la redocumentation des traces de navigation dans un site d’archives de journaux du XIXème développé par la bibliothèque municipale de Lyon. Nous présentons ainsi les résultats d'une première évaluation de l'approche de redocumentation en texte et de l'outil ActRedoc auprès d'un groupe d'utilisateurs / This thesis is situated within the framework of knowledge engineering; it is particularly interested in the redocumentation of the computermediated activity from traces files. We suppose that during such a process, a user interprets and rewrites traces in a new document that corresponds to a particular genre and describes the traced activity in détails ; all this via the possibility to rewrite traces content, to enrich this content with other information (justifications or information on the context), to delete parts from it, etc. Therefore, we strengthen the documentary status of traces according to the three dimensions of legibility, comprehensibility and exchange. For implementing such a process, we propose a generic semi-automatic approach which combines the content of activity traces with users knowledge in narrative forms, easily exchangeable, to describe the traced activity in a personalized way for users. This Approach uses formal models for traces and documents (produced), as well as principles of the rhetorical structure theory (RST). It supports the redocumentation process through two phases: an automatic phase to generate an initial fragmented document from traces as a first description of the activity and an interactive phase to personalize this description according to the user needs and choices so that to produce an easily exchangeable document. We also propose a specification of this approach for the particular case of redocumentation by text and we present ActRedoc, an authoring tool that we developed by using different technologies of the Semantic Web in order to implement this specific approach. The results of our work were tested in a real environment which concerns redocumenting the activity of browsing a site of archives of newspapers of the XIXth century developed by the municipal library of Lyon. Thus, we present a first evaluation of the approach of redocumentation by text and of the authoring tool ActRedoc by a group of users

La documentation des programmes aide les développeurs à mieux comprendre le code source pendant les tâches de maintenance. Toutefois, la documentation n’est pas toujours disponible ou elle peut être de mauvaise qualité. Le recours à la redocumentation s’avère ainsi nécessaire. Dans ce contexte, nous proposons de faire la redocumentation en générant des commentaires par application de techniques de résumé par extraction. Pour mener à bien cette tâche, nous avons commencé par faire une étude empirique pour étudier les aspects quantitatifs et qualitatifs des commentaires. En particulier, nous nous sommes intéressés à l’étude de la distribution des commentaires par rapport aux différents types d’instructions et à la fréquence de documentation de chaque type. Aussi, nous avons proposé une taxonomie de commentaires pour classer les commentaires selon leur contenu et leur qualité. Suite aux résultats de l’étude empirique, nous avons décidé de résumer les classes Java par extraction des commentaires des méthodes/constructeurs. Nous avons défini plusieurs heuristiques pour déterminer les commentaires les plus pertinents à l’extraction. Ensuite, nous avons appliqué ces heuristiques sur les classes Java de trois projets pour en générer les résumés. Enfin, nous avons comparé les résumés produits (les commentaires produits) à des résumés références (les commentaires originaux) en utilisant la métrique ROUGE. / Programs documentation is very useful to programmers during maintenance tasks, especially for program comprehension. However, the documentation is not always available or it may be badly written. In such cases, redocumentation becomes so necessary. In this work, we propose a redocumentation technique that consists in generating comments by using extraction summary techniques. For this purpose, we conducted an empirical study to analyze the quantitave and qualitative aspects of comments. Particularly, we were interested in studying comment distribution over different types of construct and studying the frequency of documentation for each construct type. We propose a comment taxonomy to classify them according to their content and quality. Given the results of the empirical study, we decided to summarize Java classes by extracting the comments of methods and constructors. We defined several heuristics in order to determine the most relevant comments to be extracted. After that, we applied these heuristics to Java classes from three projects in order to generate summaries. Finally, we compared the generated summaries (generated comments) to the reference ones (original comments) by using the metric ROUGE.

La documentation des programmes aide les développeurs à mieux comprendre le code source pendant les tâches de maintenance. Toutefois, la documentation n’est pas toujours disponible ou elle peut être de mauvaise qualité. Le recours à la redocumentation s’avère ainsi nécessaire. Dans ce contexte, nous proposons de faire la redocumentation en générant des commentaires par application de techniques de résumé par extraction. Pour mener à bien cette tâche, nous avons commencé par faire une étude empirique pour étudier les aspects quantitatifs et qualitatifs des commentaires. En particulier, nous nous sommes intéressés à l’étude de la distribution des commentaires par rapport aux différents types d’instructions et à la fréquence de documentation de chaque type. Aussi, nous avons proposé une taxonomie de commentaires pour classer les commentaires selon leur contenu et leur qualité. Suite aux résultats de l’étude empirique, nous avons décidé de résumer les classes Java par extraction des commentaires des méthodes/constructeurs. Nous avons défini plusieurs heuristiques pour déterminer les commentaires les plus pertinents à l’extraction. Ensuite, nous avons appliqué ces heuristiques sur les classes Java de trois projets pour en générer les résumés. Enfin, nous avons comparé les résumés produits (les commentaires produits) à des résumés références (les commentaires originaux) en utilisant la métrique ROUGE. / Programs documentation is very useful to programmers during maintenance tasks, especially for program comprehension. However, the documentation is not always available or it may be badly written. In such cases, redocumentation becomes so necessary. In this work, we propose a redocumentation technique that consists in generating comments by using extraction summary techniques. For this purpose, we conducted an empirical study to analyze the quantitave and qualitative aspects of comments. Particularly, we were interested in studying comment distribution over different types of construct and studying the frequency of documentation for each construct type. We propose a comment taxonomy to classify them according to their content and quality. Given the results of the empirical study, we decided to summarize Java classes by extracting the comments of methods and constructors. We defined several heuristics in order to determine the most relevant comments to be extracted. After that, we applied these heuristics to Java classes from three projects in order to generate summaries. Finally, we compared the generated summaries (generated comments) to the reference ones (original comments) by using the metric ROUGE.