Les appareils modernes sont constitués de plusieurs sous-systèmes de différentes sortes qui communiquent et interagissent. L'hétérogénéité de ces sous-systèmes et leurs interactions complexes rendent très délicate leur développement. L'approche d'ingénierie dirigée par les modèles apporte une solution en permettant l'expression de nombreux modèles structurels et comportementaux de natures très diverses. Dans ce contexte, il est nécessaire de construire un modèle unique qui intègre ces différents modèles afin d'y appliquer des méthodes de validation et de vérification pour permettre aux ingénieurs système de comprendre et de valider un comportement global. Cependant, la coordination manuelle des différents modèles qui composent le système est une opération source d'erreurs et les approches automatiques proposent des patrons de coordination ad-hoc pour certaines paires de langages. Dans ces approches, le patron de coordination est souvent encapsulé dans un outil dont il est difficile d'extraire les liens avec le système global. Cette thèse propose le Behavioral Coordination Operator Language (BCOoL), un langage dédié à la spécification de patrons de coordination entre des langages à partir de la définition d'opérateurs de coordination. Ces opérateurs sont employés afin d'automatiser la coordination de modèles exprimés dans ces langages. BCOoL est implémenté comme une suite de plugins qui s'appuient sur l'Eclipse Modeling Framework et présente ainsi un environnement complet pour l'exécution et la vérification de différents modèles coordonnés. / Modern devices embed several subsystems with different characteristics that communicate and interact in many ways. This makes its development complex since a designer has to deal with the heterogeneity of each subsystem but also with the interaction between them. To tackle the development of complex systems, Model Driven Engineering promotes the use of various, possibly heterogeneous, structural and behavioral models. In this context, the coordination of behavioral models to produce a single integrated model is necessary to provide support for validation and verification. It allows system designers to understand and validate the global and emerging behavior of the system. However, the manual coordination of models is tedious and error-prone, and current approaches to automate the coordination are bound to a fixed set of coordination patterns. Moreover, they encode the pattern into a tool thus limiting reasoning on the global system behavior. In this thesis, we propose a Behavioral Coordination Operator Language (B-COoL) to reify coordination patterns between specific domains by using coordination operators between the Domain-Specific Modeling Languages used in these domains. Those operators are then used to automate the coordination of models conforming to these languages. B-COoL is implemented as plugins for the Eclipse Modeling Framework thus providing a complete environment to execute and verify coordinated models. We illustrate the use of B-COoL with the definition of coordination operators between timed finite state machines and activity diagrams. We then use these operators to coordinate and execute the heterogeneous models of a surveillance camera system.

À l'ère de systèmes électroniques intégrés, les ingénieurs font face au défi de concevoir et de tester des systèmes hétérogènes contenant des parties analogiques, numériques, mécaniques et même du logiciel embarqué. Cela reste très difficile car il n'y a pas d'outil unifiant ces différents domaines de l’ingénierie. Ces systèmes, dits hétérogènes, ont leur comportement exprimées et spécifiés par plusieurs formalismes, chacun particulier à son domaine d'expertise (diagramme de machines à état pour les circuits de contrôle numérique, équations différentielles pour les modèles mécaniques, ou bien des réseaux de composants pour les circuits analogiques). Les outils de conception existants sont destinés à traiter des systèmes homogènes en utilisant un seul formalisme à la fois. Dans l'état actuel, l'industrie se bat avec des problèmes d'intégration à chaque étape de la conception, à savoir la spécification, la simulation, la validation et le déploiement. L'absence d'une approche qui comprend les spécifications des interfaces inter-domaines est souvent la cause des problèmes d'intégration de différentes parties d'un système hétérogène. Cette thèse propose une approche pour faire face à l'hétérogénéité en utilisant SysML comme outil fédérateur. Notre proposition repose sur la définition d'une sémantique explicite pour les diagrammes SysML ainsi que des éléments d'adaptation sémantiques capables d'enlever les ambiguïtés dans les interfaces multi-domaines. Pour démontrer l'efficacité de ce concept, un ensemble d'outils basés sur l'ingénierie dirigé par les modèles a été construit pour générer du code exécutable automatiquement à partir des spécifications. / In the era of highly integrated electronics systems, engineers face the challenge of designing and testing multi-faceted systems with single-domain tools. This is difficult and error-prone. These so called heterogeneous systems have their operation and specifications expressed by several formalisms, each one particular to specific domains or engineering fields (software, digital hardware, analog, etc.). Existing design tools are meant to deal with homogeneous designs using one formalism at a time. In the current state, industry is forced to battle with integration issues at every design step, i.e. specification, simulation, validation and deployment. Common divide-to-conquer approaches do not include cross-domain interface specification from the beginning of the project. This lack is often the cause of issues and rework while trying to connect parts of the system that were not designed with the same formalism. This thesis proposes an approach to deal with heterogeneity by embracing it from the beginning of the project using SysML as the unifying tool. Our proposal hinges on the assignment of well-defined semantics to SysML diagrams, together with semantic adaptation elements. To demonstrate the effectiveness of this concept, a toolchain is built and used to generate systems simulation executable code automatically from SysML specifications for different target languages using model driven engineering techniques.

À l'ère de systèmes électroniques intégrés, les ingénieurs font face au défi de concevoir et de tester des systèmes hétérogènes contenant des parties analogiques, numériques, mécaniques et même du logiciel embarqué. Cela reste très difficile car il n'y a pas d'outil unifiant ces différents domaines de l’ingénierie. Ces systèmes, dits hétérogènes, ont leur comportement exprimées et spécifiés par plusieurs formalismes, chacun particulier à son domaine d'expertise (diagramme de machines à état pour les circuits de contrôle numérique, équations différentielles pour les modèles mécaniques, ou bien des réseaux de composants pour les circuits analogiques). Les outils de conception existants sont destinés à traiter des systèmes homogènes en utilisant un seul formalisme à la fois. Dans l'état actuel, l'industrie se bat avec des problèmes d'intégration à chaque étape de la conception, à savoir la spécification, la simulation, la validation et le déploiement. L'absence d'une approche qui comprend les spécifications des interfaces inter-domaines est souvent la cause des problèmes d'intégration de différentes parties d'un système hétérogène. Cette thèse propose une approche pour faire face à l'hétérogénéité en utilisant SysML comme outil fédérateur. Notre proposition repose sur la définition d'une sémantique explicite pour les diagrammes SysML ainsi que des éléments d'adaptation sémantiques capables d'enlever les ambiguïtés dans les interfaces multi-domaines. Pour démontrer l'efficacité de ce concept, un ensemble d'outils basés sur l'ingénierie dirigé par les modèles a été construit pour générer du code exécutable automatiquement à partir des spécifications. / In the era of highly integrated electronics systems, engineers face the challenge of designing and testing multi-faceted systems with single-domain tools. This is difficult and error-prone. These so called heterogeneous systems have their operation and specifications expressed by several formalisms, each one particular to specific domains or engineering fields (software, digital hardware, analog, etc.). Existing design tools are meant to deal with homogeneous designs using one formalism at a time. In the current state, industry is forced to battle with integration issues at every design step, i.e. specification, simulation, validation and deployment. Common divide-to-conquer approaches do not include cross-domain interface specification from the beginning of the project. This lack is often the cause of issues and rework while trying to connect parts of the system that were not designed with the same formalism. This thesis proposes an approach to deal with heterogeneity by embracing it from the beginning of the project using SysML as the unifying tool. Our proposal hinges on the assignment of well-defined semantics to SysML diagrams, together with semantic adaptation elements. To demonstrate the effectiveness of this concept, a toolchain is built and used to generate systems simulation executable code automatically from SysML specifications for different target languages using model driven engineering techniques.

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'intelligence ambiante (Ambient Intelligence - AMI). Les systèmes d'intelligence ambiante sont des systèmes interactifs composés de plusieurs éléments hétérogènes. D'un point de vue matériel, les composants de ces systèmes peuvent être divisés en deux catégories principales : les capteurs, que le système utilise pour observer son environnement, et les effecteurs, à travers lesquels le système agit sur son environnement afin d'exécuter des tâches spécifiques. D'un point de vue fonctionnel, l'objectif des systèmes d'intelligence ambiante est d'activer certains effecteurs, sur la base des mesures réalisées par des capteurs. Toutefois, les capteurs et les effecteurs peuvent subir des défaillances. Notre motivation dans cette thèse est de munir les systèmes ambiants de capacités d'auto-détection des pannes, pour leur permettre de vérifier de manière autonome si les actions prévues ont été effectuées correctement par les effecteurs. Pour résoudre ce problème, on pourrait appliquer des techniques classiques en automatique, et ainsi prédéterminer des boucles de régulation ad-hoc utilisant les capteurs disponibles. Cependant, une particularité des systèmes ambiants est leur ouverture : les ressources physiques (principalement les capteurs et effecteurs) ne sont pas nécessairement connues au moment de la conception, mais elles sont plutôt découvertes dynamiquement lors de l'exécution. En conséquence, ces boucles de régulation ne peuvent pas être établies à l'avance. Nous proposons une nouvelle approche dans laquelle la stratégie de détection de défaillances dans un système ambiant est déterminée dynamiquement lors de l'exécution. Pour cela, les couplages entre capteurs et effecteurs ne sont pas déterminés par le concepteur du système, mais déduits automatiquement lors de l'exécution. Ceci est rendu possible par la modélisation des caractéristiques des capteurs, des effecteurs, ainsi que des phénomènes physiques (que nous appelons effets) qui sont attendus dans l'environnement ambiant quand une action donnée est effectuée par un effecteur. Ces effets sont utilisés lors du fonctionnement du système pour lier les effecteurs (produisant les effets) avec les capteurs correspondants (détectant les effets). Nous introduisons une plateforme de détection des pannes qui génère à l'exécution un modèle de prédiction des valeurs attendues sur les capteurs. Ce modèle, de nature hétérogène (il mêle flots de données et automates finis) est exécuté par un outil adapté (ModHel'X) de façon à fournir les valeurs attendues à chaque instant. Notre plateforme compare alors ces valeurs avec les valeurs réellement mesurées de façon à détecter les défaillances.

This thesis takes place in the field of Ambient Intelligence (AmI). AmI Systems are interactive systems composed of many heterogeneous components. From a hardware perspective these components can be divided into two main classes: sensors, using which the system observes its surroundings, and actuators, through which the system acts upon its surroundings in order to execute specific tasks.From a functional point of view, the goal of AmI Systems is to activate some actuators, based on data provided by some sensors. However, sensors and actuators may suffer failures. Our motivation in this thesis is to equip ambient systems with self fault detection capabilities. One of the particularities of AmI systems is that instances of physical resources (mainly sensors and actuators) are not necessarily known at design time; instead they are dynamically discovered at run-time. In consequence, one could not apply classical control theory to pre-determine closed control loops using the available sensors. We propose an approach in which the fault detection and diagnosis in AmI systems is dynamically done at run-time, while decoupling actuators and sensors at design time. We introduce a Fault Detection and Diagnosis framework modeling the generic characteristics of actuators and sensors, and the physical effects that are expected on the physical environment when a given action is performed by the system's actuators. These effects are then used at run-time to link actuators (that produce them) with the corresponding sensors (that detect them). Most importantly the mathematical model describing each effect allows the calculation of the expected readings of sensors. Comparing the predicted values with the actual values provided by sensors allows us to achieve fault-detection.

Cette thèse s’inscrit dans le domaine de l'intelligence ambiante (Ambient Intelligence - AmI). Les systèmes AmI sont des systèmes interactifs composés de plusieurs éléments hétérogènes. Principalement : les capteurs et les effecteurs.D'un point de vue fonctionnel, l'objectif des systèmes AmI est d'activer certains effecteurs, sur la base des mesures des capteurs. Toutefois, les capteurs et les effecteurs peuvent subir des défaillances. Notre motivation dans cette thèse est de munir les systèmes AmI de capacités d'auto-détection des pannes.Les ressources physiques ne sont pas nécessairement connues au moment de la conception, mais elles sont plutôt découvertes dynamiquement lors de l'exécution. Il est donc impossible d’appliquer les techniques classiques pour prédéterminer des boucles de régulation ad-hoc.Nous proposons une nouvelle approche où la stratégie de détection de défaillances est déterminée dynamiquement lors de l'exécution. Pour cela, les couplages entre capteurs et effecteurs sont déduits automatiquement lors de l’exécution. Ceci est rendu possible par la modélisation des caractéristiques des capteurs, des effecteurs, ainsi que des phénomènes physiques (que nous appelons effets) qui sont attendus dans l'environnement ambiant suite à une action d’un effecteur. Ces effets sont utilisés en run-time pour lier les effecteurs (produisant les effets) avec les capteurs correspondants (détectant ces effets). Nous introduisons une plateforme de détection des pannes qui génère à l’exécution un modèle de prédiction des valeurs attendues sur les capteurs. Ce modèle, de nature hétérogène (il mêle flots de données et automates finis) est exécuté par un outil adapté (ModHel’X) de façon à fournir les valeurs attendues à chaque instant. Notre plateforme compare alors ces valeurs avec les valeurs réellement mesurées de façon à détecter les défaillances. / This thesis takes place in the field of Ambient Intelligence (AmI). AmI Systems are interactive systems composed of many heterogeneous components. From a hardware perspective these components can be divided into two main classes: sensors, using which the system observes its surroundings, and actuators, through which the system acts upon its surroundings in order to execute specific tasks.From a functional point of view, the goal of AmI Systems is to activate some actuators, based on data provided by some sensors. However, sensors and actuators may suffer failures. Our motivation in this thesis is to equip ambient systems with self fault detection capabilities. One of the particularities of AmI systems is that instances of physical resources (mainly sensors and actuators) are not necessarily known at design time; instead they are dynamically discovered at run-time. In consequence, one could not apply classical control theory to pre-determine closed control loops using the available sensors. We propose an approach in which the fault detection and diagnosis in AmI systems is dynamically done at run-time, while decoupling actuators and sensors at design time. We introduce a Fault Detection and Diagnosis framework modeling the generic characteristics of actuators and sensors, and the physical effects that are expected on the physical environment when a given action is performed by the system's actuators. These effects are then used at run-time to link actuators (that produce them) with the corresponding sensors (that detect them). Most importantly the mathematical model describing each effect allows the calculation of the expected readings of sensors. Comparing the predicted values with the actual values provided by sensors allows us to achieve fault-detection.