L’exécution de programmes paralléles demande à établir un compromis entre le temps de calcul (nombre de threads) et le temps de synchronisation. Ce compromis dépend principalement du nombre de threads actifs. Un haut degré de parallélisme (beaucoup de threads) permet généralement de diminuer le temps de calcul, mais peut aussi avoir pour conséquence d’augmenter les surcoûts de synchronisation entre threads. De plus, le placement des threads sur les cœurs peut impacter les performances du programme, car le temps pour accéder aux données en mémoire peut varier d’un cœur à l’autre en raison de la contention sur la la hiérarchie mémoire. Ainsi, la performance d’un programme peut être améliorée en adaptant le nombre de threads actifs et en plaçant correctement les threads sur les cœurs de calcul. Cependant, il n’existe pas de règle universelle permettant de décider a priori du niveau de parallélisme optimal et du placement de threads d’un programme, en particulier pour un programme avec les changemets de comportement dynamique. D’ailleurs, un paramétrage hors ligne est moins précis. Cette thèse présente un travail sur la gestion dynamique du parallélisme et du placement de threads. Cette thèse s’attaque au problème de gestion de threads utilisant de la mémoire transactionnelle logicielle (Software Transactional Memory, STM). La mémoire transactionnelle logicielle constitue une technique prometteuse pour traiter le problème de synchronisation en évitant les verrous.Le concept de calcul autonomique offre aux programmeurs un cadre de méthodeset techniques pour construire des systèmes auto-adaptatifs ayant un comportementmaîtrisé. L’idée clé est d’implémenter des boucles de rétroaction afin de concevoir des contrôleurs sûrs, efficaces et prédictibles, permettant d’observer et d’ajuster de manière dynamique les systèmes contrôlés, tout en minimisant le surcoût d’une telle méthode. La thèse propose de concevoir des boucles de rétroaction afin d’automatiser le gestion de threads à l’exécution avec comme objectif la réduction du temps d’exécution des programmes. / Parallel programs need to manage the trade-off between the time spent in synchronisation and computation. The trade-off is significantly affected by the number of active threads. High parallelism may decrease computing time while increase synchronisation cost. Furthermore, thread placement on different cores may impact on program performance, as the data access time can vary from one core to another due to intricacies of its underlying memory architecture. Therefore, the performance of a program can be improved by adjusting its parallelism degree and the mapping of its threads to physical cores. Alas, there is no universal rule to decide them for a program from an offline view, especially for a program with online behaviour variation. Moreover, offline tuning is less precise. This thesis presents work on dynamical management of parallelism and thread placement. It addresses multithread issues via Software Transactional Memory (STM). STM has emerged as a promising technique, which bypasses locks, to tackle synchronisation through transactions. Autonomic computing offers designers a framework of methods and techniques to build autonomic systems with well-mastered behaviours. Its key idea is to implement feedback control loops to design safe, efficient and predictable controllers, which enable monitoring and adjusting controlled systems dynamically while keeping overhead low. This dissertation proposes feedback control loops to automate management of threads at runtime and diminish program execution time.

Nos travaux s'inscrivent dans le domaine du génie logiciel pour les systèmes informatiques à large échelle. Notre objectif est de fournir des techniques et des outils pour aider les architectes logiciels à maîtriser la complexité toujours grandissante de ces systèmes. Principalement fondées sur des approches par ingénierie des modèles, nos contributions s'organisent autour de trois axes. Le premier axe concerne le développement de systèmes à la fois fiables et flexibles, et ce à base de composants hiérarchiques équipés de capacités de reconfiguration dynamique. Par l'utilisation de nouvelles formes de contrats logiciels, les systèmes et frameworks que nous proposons prennent en compte differents formalismes de spécification et maintiennent les contrats à jour pendant l'exécution. Une seconde partie de nos travaux s'intéresse à fournir des capacités auto-adaptatives à ces systèmes contractuels, à travers des mécanismes de négociation de contrats et des sous-systèmes de monitoring eux-mêmes auto-adaptatifs. Un troisième axe concerne les lignes de produits logiciels dans lesquelles les features models sont largement utilisés pour modéliser la variabilité. Nos contributions consistent en un ensemble d'opérateurs de composition bien définis et implémentés efficacement pour les feature models, ainsi qu'un langage dédié permettant leur gestion à large échelle.

L’Intelligence Ambiamte (AmI) est un domaine de recherche investigant les techniques d’intelligence artificielle pour créer des environnements réactifs. Les réseaux de capteurs et effecteurs sans-fils sont les supports de communication entre les appareils ménagers, les services installés et les interfaces homme-machine. Cette thèse s’intéresse à la conception d’Environements Réactifs avec des propriétés autonomiques i.e. des systèmes qui ont la capacité de se gérer eux-même. De tels environements sont ouverts, à grande échelle, dynamique et hétérogène, ce qui induit certains problèmes pour leur gestion par des systèmes monolithiques. L’approche proposée est bio-inspirée en considérant chacune des plate-formes comme une cellule indépendente formant un organisme intelligent distribué. Chaque cellule est programmée par un processus ADN-RNA décrit par des règles réactives décrivant leur comportement interne et externe. Ces règles sont modelées par des agents mobiles ayant des capacités d’auto-réécriture et offrant ainsi des possibilités de reprogrammation dynamique. Le framework EMMA est composé d’un middleware modulaire avec une architecture orientée ressource basée sur la technologie 6LoWPAN et d’une architecture MAPE-K pour concevoir des AmI à plusieurs échelles. Les différentes relations entre les problèmes techniques et les besoins théoriques sont discutées dans cette thèse depuis les plate-formes, le réseau, le middleware, les agents mobiles, le déploiement des applications jusqu’au système intelligent. Deux algorithmes pour AmI sont proposés : un modèle de contrôleur neuronal artificiel pour le contrôle automatique des appareils ménagers avec des processus d’apprentissage ainsi qu’une procédure de vote distribuée pour synchroniser les décisions de plusieurs composants systèmes. / AThe Ambient Intelligence (AmI) is a research area investigating AI techniques to create Responsive Environments (RE). Wireless Sensor and Actor Network (WSAN) are the supports for communications between the appliances, the deployed services and Human Computer Interface (HCI). This thesis focuses on the design of RE with autonomic properties i.e. system that have the ability to manage themselves. Such environments are open, large scale, dynamic and heterogeneous which induce some difficulties in their management by monolithic system. The bio-inspired proposal considers all devices like independent cells forming an intelligent distributed organism. Each cell is programmed by a DNA-RNA process composed of reactive rules describing its internal and external behaviour. These rules are modelled by reactive agents with self-rewriting features offering dynamic reprogramming abilities. The EMMA framework is composed of a modular Resource Oriented Architecture (ROA) Middleware based on IPv6 LoW Power Wireless Area Networks (6LoWPAN) technology and a MAPE-K architecture to design multi-scale AmI. The different relations between technical issues and theoretical requirements are discussed through the platforms, the network, the middleware, the mobile agents, the application deployment to the intelligent system. Two algorithms for AmI are proposed: an Artificial Neural Controller (ANC) model for automatic control of appliances with learning processes and a distributed Voting Procedures (VP) to synchronize the decisions of several system components over the WSAN.