Avec la plupart des méthodes formelles, un premier modèle peut être raffiné formellement en plusieurs étapes, jusqu'à ce que le raffinement final contienne assez de détails pour une implémentation. Ce premier modèle est généralement construit à partir de la description des besoins obtenue dans la phase d'analyse des exigences. Cette transition de la phase des exigences à la phase de spécification formelle est l'une des étapes les plus délicates dans la chaîne de développement formel. En fait, la construction de ce modèle initial exige un niveau élevé de compétence et beaucoup de pratique, d'autant qu'il n'existe pas de processus bien défini pour aider les concepteurs. Parallèlement à ce problème, il s'avère également que les exigences non-fonctionnelles sont largement marginalisées dans le processus de développement logiciel. Les pratiques industrielles actuelles consistent généralement à spécifier seulement les exigences fonctionnelles durant les premières phases de ce processus et à laisser la prise en compte des exigences non-fonctionnelles au niveau de l'implémentation. Pour surmonter ces problèmes, la thèse vise à définir un couplage entre un modèle d'exigences exprimé en SysML/KAOS et des spécifications formelles abstraites, tout en garantissant une distinction entre les exigences fonctionnelles et non-fonctionnelles dès la phase d'analyse des exigences. Pour cela, la thèse propose tout d'abord deux approches différentes (l'une dédiée au B classique et l'autre à Event-B) dans lesquelles des modèles formels abstraits sont construits progressivement à partir du modèle de buts fonctionnels SysML/KAOS. La thèse se focalise par la suite sur l'approche dédiée à Event-B afin de la compléter et l'enrichir en se servant de deux autres modèles SysML/KAOS qui décrivent les buts non-fonctionnels et leurs impacts sur les buts fonctionnels. Nous présentons différentes manières permettant d'injecter ces buts non-fonctionnels et leurs impacts dans les modèles abstraits Event-B déjà obtenus. Des liens de correspondance entre les buts non-fonctionnels et les différents éléments Event-B sont également établis afin de faciliter la gestion de l'évolution de ces buts. Les différentes approches proposées dans cette thèse ont été appliquées pour la spécification du composant de localisation qui est une partie critique d'un système de transport terrestre. L'approche dédiée à Event-B est implémentée dans l'outil SysKAOS2EventB, permettant ainsi de générer une architecture de raffinement Event-B à partir d'un modèle de buts fonctionnels SysML/KAOS. Cette mise en œuvre s'appuie principalement sur les technologies de transformation de modèles à modèles

Les travaux développés dans cette thèse visent à assister le processus d’ingénierie des exigences temporelles pour les systèmes complexes à contraintes de temps. Nos contributions portent sur trois volets : la spécification des exigences, la modélisation du comportement et la vérification. Pour le volet spécification, une nouvelle classification des exigences temporelles les plus communément utilisées a été proposée. Ensuite, afin de cadrer l’utilisateur durant l’expression des exigences, une grammaire de spécification à base de motifs prédéfinis en langage naturel est développée. Les exigences générées sont syntaxiquement précises et correctes quand elles sont prises individuellement, néanmoins cela ne garantie pas la cohérence de l’ensemble des exigences exprimées. Ainsi, nous avons développé des mécanismes capables de détecter certains types d’incohérences entre les exigences temporelles. Pour le volet modélisation du comportement, nous avons proposé un algorithme de transformation des state-machine avec des annotations temporelles en des automates temporisés. L’idée étant de manipuler une notation assez intuitive et de générer automatiquement des modèles formels qui se prêtent à la vérification. Finalement, pour le volet vérification, nous avons adopté une technique de vérification à base d’observateurs et qui repose sur le model-checking. Concrètement, nous avons élaboré une base de patterns d’observation (ou observateurs) ; chacun des patterns développés est relatif à un type d’exigence temporelle dans la nouvelle classification. Ainsi, la vérification est réduite à une analyse d’accessibilité des états correspondants à la violation de l’exigence associée / The work developed in this thesis aims to assist the engineering process of temporal requirements for time-constrained complex systems. Our contributions concern three phases: the specification, the behaviour modelling and the verification. For the specification of temporal requirements, a new temporal properties typology taking into account all the common requirements one may meet when dealing with requirements specification, is introduced. Then, to facilitate the expression, we have proposed a structured English grammar. Nevertheless, even if each requirement taken individually is correct, we have no guarantee that a set of temporal properties one may express is consistent. Here we have proposed an algorithm based on graph theory techniques to check the consistency of temporal requirements sets. For the behaviour modelling, we have proposed an algorithm for transforming UML State Machine with time annotations into Timed Automata (TA). The idea is to allow the user manipulating a quite intuitive notation (UML SM diagramsduring the modelling phase and thereby, automatically generate formal models (TA) that could be used directly by the verification process. Finally, for the verification phase, we have adopted an observer-based technique. Actually, we have developed a repository of observation patterns where each pattern is relative to a particular temporal requirement class in our classification. Thereby, the verification process is reduced to a reachability analysis of the observers’ KO states relatives to the requirements’ violation

Les organisations contemporaines collaborent de plus en plus avec leurs partenaires. Cette dimension ouverte leur permet d’être plus réactives face aux changements que leur imposent leurs environnements. La caractéristique de la collaboration est due, pour les entreprises, au nouvel environnement économique, qui fait de l'interopérabilité et l'agilité deux des principaux résultats que les entreprises doivent atteindre. Ce contexte correspond au cadre global de nos travaux, qui porte sur la question suivante : Comment concevoir une architecture orientée services dirigée par le métier dans le cadre d’une collaboration inter-organisationnelle ?L’intérêt de ce travail est de proposer une méthode qui assure l’efficacité et l’efficience d’une collaboration, en utilisant les principes de BPM et SOA pour dépasser les barrières conceptuelle et technologique de l’interopérabilité. On explique comment identifier, spécifier et réaliser les processus et les services de collaboration entre différents participants. Pour cela, on adopte une vision transversale de l’entreprise centrée sur les processus métiers. Ensuite, l’approche MDA est utilisée comme un fil conducteur pour synchroniser les modèles des processus métiers découverts à l’aide de l’approche BPM avec ceux des services identifiés avec la démarche SOA. Dans ce schéma, les processus métiers assurent l’interopérabilité au niveau métier tandis que l’utilisation des services réutilisables, des standards et des architectures préconisés par SOA soutiennent l’interopérabilité au niveau IT.Cette méthode se base sur un style de modélisation hiérarchique avec des diagrammes de haut niveau qui sont ensuite enrichis à des niveaux plus bas / Global acceleration of exchanges in goods and services requires organizations to adopt an open view beyond their own boundaries at both business and technological levels. In the new economic environment enterprises must achieve both interoperability and agility. In this thesis the main research question is the following: How to design a service oriented architecture methodology driven by business to support inter-organizational collaboration?To overcome the conceptual and technological barriers of interoperability. We propose a top-down model driven method based on BPM and SOA principles to ensure collaboration efficiency and effectiveness. The proposed method explains how to identify, specify and implement collaborative processes and collaborative public services. In the proposed method business processes ensure interoperability at the business level, while reusable services, standards and SOA platform support interoperability at the IT level

Le but de cette thèse est de dégager un cadre sémantique formel approprié supportant l'interopérabilité dedifférents formalismes déjà utilisés pour décrire et déployer un service Web. En d’autres termes, nouscontribuons au développement d’un formalisme mathématique rigoureux permettant de décrire un service Webcomplexe susceptible de changer pendant l’exécution et de coordonner avec les autres services de façonadaptative. Pour atteindre cet objectif, les étapes de description, de sélection et de composition ont constitué lestrois majeures problématiques étudiées dans cette thèse.Pour ce faire, nous avons proposé dans un premier temps, à travers l’utilisation du cadre sémantique formel K lelangage K-WSDL; un langage de description de services Web doté d’une sémantique opérationnelle en terme derègles de réécriture qui peut être exécutable et analysable sous Maude. Nous avons introduit, dans un secondtemps, l’approche WS-Sim basée sur la théorie des catégories qui évalue l’équivalence comportementale entreservices en représentant chaque service par une catégorie et en établissant des liens formels (foncteur) entre elles.Enfin, nous avons présenté le modèle RMop-ECATNet (Refined Meta Open ECATNet ) : un modèle dédié à laspécification formelle de la composition des services Web et fruit du raffinement du modèle Mop-ECATNetproposé par [LB14]. Nous avons étendu et enrichi ce dernier aux trois niveaux : structurel, comportemental etimplémentation. / The aim of this thesis is to provide a suitable formal semantic framework that supports interoperability ofdifferent formalisms already used to describe and deploy a Web service. In other words, we contribute to thedevelopment of a rigorous mathematical formalism to describe a complex Web service that may change duringexecution and coordinate with other services adaptively. To achieve this goal, the steps of description, selectionand composition constitute the three major issues studied in this thesis.We proposed so, initially, through the use of the K semantic framework the K-WSDL : a Web servicesdescription language endowed with an operational semantics in terms of rewriting rules which can be executedand analyzed in Maude. We introduced, in a second step, WS-Sim, a new approach based on the category theorywhich evaluates the behavioral equivalence between services by representing each service by a category and byestablishing formal links (functor) between them. Finally, we present RMop-ECATNet (Refined Meta OpenECATNet): a formal model for the specification of services composition. product of the refinement of the Mop-ECATNets model, introduced initially by [LB14]. We extended and enriched this model at three distinct levels:at the structural, behavioural level and implementation levels.

L’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) est un paradigme d’ingénierie du logiciel bien établi, qui préconise l’utilisation de modèles comme artéfacts de premier ordre dans les activités de développement et de maintenance du logiciel. La manipulation de plusieurs modèles durant le cycle de vie du logiciel motive l’usage de transformations de modèles (TM) afin d’automatiser les opérations de génération et de mise à jour des modèles lorsque cela est possible. L’écriture de transformations de modèles demeure cependant une tâche ardue, qui requiert à la fois beaucoup de connaissances et d’efforts, remettant ainsi en question les avantages apportés par l’IDM. Afin de faire face à cette problématique, de nombreux travaux de recherche se sont intéressés à l’automatisation des TM. L’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple (TMPE) constitue, à cet égard, une approche prometteuse. La TMPE a pour objectif d’apprendre des programmes de transformation de modèles à partir d’un ensemble de paires de modèles sources et cibles fournis en guise d’exemples. Dans ce travail, nous proposons un processus d’apprentissage de transformations de modèles par l’exemple. Ce dernier vise à apprendre des transformations de modèles complexes en s’attaquant à trois exigences constatées, à savoir, l’exploration du contexte dans le modèle source, la vérification de valeurs d’attributs sources et la dérivation d’attributs cibles complexes. Nous validons notre approche de manière expérimentale sur 7 cas de transformations de modèles. Trois des sept transformations apprises permettent d’obtenir des modèles cibles parfaits. De plus, une précision et un rappel supérieurs à 90% sont enregistrés au niveau des modèles cibles obtenus par les quatre transformations restantes. / Model-driven engineering (MDE) is a well-established software engineering paradigm that promotes models as main artifacts in software development and maintenance activities. As several models may be manipulated during the software life-cycle, model transformations (MT) ensure their coherence by automating model generation and update tasks when possible. However, writing model transformations remains a difficult task that requires much knowledge and effort that detract from the benefits brought by the MDE paradigm. To address this issue, much research effort has been directed toward MT automation. Model Transformation by Example (MTBE) is, in this regard, a promising approach. MTBE aims to learn transformation programs starting from a set of source and target model pairs supplied as examples. In this work, we propose a process to learn model transformations from examples. Our process aims to learn complex MT by tackling three observed requirements, namely, context exploration of the source model, source attribute value testing, and complex target attribute derivation. We experimentally evaluate our approach on seven model transformation problems. The learned transformation programs are able to produce perfect target models in three transformation cases, whereas, precision and recall higher than 90% are recorded for the four remaining ones.

La stratégie de l’Union Européenne pour atteindre les objectifs climatiques, est d’augmenter progressivement la part d’énergies renouvelables dans le mix énergétique et d’utiliser l’énergie plus efficacement de la production à la consommation finale. Cela implique de mesurer les performances énergétiques du bâtiment et des systèmes associés, indépendamment des conditions climatiques et de l’usage, pour fournir des solutions efficaces et adaptées de rénovation. Cela implique également de connaître la demande énergétique pour anticiper la production et le stockage d’énergie (mécanismes de demande et réponse). L’estimation des besoins énergétiques et des performances énergétiques des bâtiments ont un verrou scientifique commun : l’identification expérimentale d’un modèle physique du comportement intrinsèque du bâtiment. Les modèles boîte grise, déterminés d’après des lois physiques et les modèles boîte noire, déterminés heuristiquement, peuvent représenter un même système physique. Des relations entre les paramètres physiques et heuristiques existent si la structure de la boîte noire est choisie de sorte qu’elle corresponde à la structure physique. Pour trouver la meilleure représentation, nous proposons d’utiliser, des simulations de Monte Carlo pour analyser la propagation des erreurs dans les différentes transformations de modèle et, une méthode de priorisation pour classer l’influence des paramètres. Les résultats obtenus indiquent qu’il est préférable d’identifier les paramètres physiques. Néanmoins, les informations physiques, déterminées depuis l’estimation des paramètres, sont fiables si la structure est inversible et si la quantité d’information dans les données est suffisante. Nous montrons comment une structure de modèle identifiable peut être choisie, notamment grâce au profil de vraisemblance. L’identification expérimentale comporte trois phases : la sélection, la calibration et la validation du modèle. Ces trois phases sont détaillées dans le cas d’une expérimentation d’une maison réelle en utilisant une approche fréquentiste et Bayésienne. Plus précisément, nous proposons une méthode efficace de calibration Bayésienne pour estimer la distribution postérieure des paramètres et ainsi réaliser des simulations en tenant compte de toute les incertitudes, ce qui représente un atout pour le contrôle prédictif. Nous avons également étudié les capacités des méthodes séquentielles de Monte Carlo pour estimer simultanément les états et les paramètres d’un système. Une adaptation de la méthode de prédiction d’erreur récursive, dans une stratégie séquentielle de Monte Carlo, est proposée et comparée à une méthode de la littérature. Les méthodes séquentielles peuvent être utilisées pour identifier un premier modèle et fournir des informations sur la structure du modèle sélectionnée pendant que les données sont collectées. Par la suite, le modèle peut être amélioré si besoin, en utilisant le jeu de données et une méthode itérative. / The European Union strategy for achieving the climate targets, is to progressively increase the share of renewable energy in the energy mix and to use the energy more efficiently from production to final consumption. It requires to measure the energy performance of buildings and associated systems, independently of weather conditions and user behavior, to provide efficient and adapted retrofitting solutions. It also requires to known the energy demand to anticipate the energy production and storage (demand response). The estimation of building energy demand and the estimation of energy performance of buildings have a common scientific: the experimental identification of the physical model of the building’s intrinsic behavior. Grey box models, determined from first principles, and black box models, determined heuristically, can describe the same physical process. Relations between the physical and mathematical parameters exist if the black box structure is chosen such that it matches the physical ones. To find the best model representation, we propose to use, Monte Carlo simulations for analyzing the propagation of errors in the different model transformations, and factor prioritization, for ranking the parameters according to their influence. The obtained results show that identifying the parameters on the state-space representation is a better choice. Nonetheless, physical information determined from the estimated parameters, are reliable if the model structure is invertible and the data are informative enough. We show how an identifiable model structure can be chosen, especially thanks to profile likelihood. Experimental identification consists of three phases: model selection, identification and validation. These three phases are detailed on a real house experiment by using a frequentist and Bayesian framework. More specifically, we proposed an efficient Bayesian calibration to estimate the parameter posterior distributions, which allows to simulate by taking all the uncertainties into account, which is suitable for model predictive control. We have also studied the capabilities of sequential Monte Carlo methods for estimating simultaneously the states and parameters. An adaptation of the recursive prediction error method into a sequential Monte Carlo framework, is proposed and compared to a method from the literature. Sequential methods can be used to provide a first model fit and insights on the selected model structure while the data are collected. Afterwards, the first model fit can be refined if necessary, by using iterative methods with the batch of data.