Le développement de tests pour les systèmes d’avioniques met en jeu une multiplicité de langages de test propriétaires, sans aucun standard émergent.Les fournisseurs de solutions de test doivent tenir compte des habitudes des différents clients, tandis que les échanges de tests entre les avionneurs et leurs équipementiers / systémiers sont entravés. Nous proposons une approche dirigée par les modèles pour s’attaquer à ces problèmes: des modèles de test sont développés et maintenus à la place du code, avec des transformations modèle-vers-code vers des langages de test cibles. Cette thèse présente trois contributions dans ce sens. La première consiste en l’analyse de quatre langages de test propriétaires actuellement déployés. Elle nous a permis d’identifier les concepts spécifiques au domaine, les meilleures pratiques,ainsi que les pièges à éviter. La deuxième contribution est la définition d’un méta-modèle en EMF Ecore, qui intègre tous les concepts identifiés et leurs relations. Le méta-modèle est la base pour construire des éditeurs de modèles de test et des motifs de génération de code. Notre troisième contribution est un d´démonstrateur de la façon dont ces technologies sont utilisées pour l’élaboration des tests. Il comprend des éditeurs personnalisables graphiques et textuels pour des modèles de test, ainsi que des transformations basées-motifs vers un langage du test exécutable sur une plateforme de test réelle. / The development of tests for avionics systems involves a multiplicity of in-house test languages, with no standard emerging. Test solution providers have to accommodate the habits of different clients, while the exchange of tests between aircraft manufacturers and their equipment/system providers is hindered. We propose a model-driven approach to tackle these problems: test models would be developed and maintained in place of code, with model-to-code transformations towards target test languages. This thesis presents three contributions in this direction. The first one consists in the analysis of four proprietary test languages currently deployed. It allowed us to identify the domain-specific concepts, best practices, as well as pitfalls to avoid. The second contribution is the definition of a meta-model in EMF Ecore that integrates all identified concepts and their relations. The meta-model is the basis for building test model editors and code generation templates. Our third contribution is a demonstrator of how these technologies are used for test development. It includes customizable graphical and textual editors for test models, together with template-based transformations towards a test language executable on top of a real test platform.

La conception optimale de turbomachines repose usuellement sur des méthodes itératives avec des évaluations soit expérimentales, soit numériques qui peuvent conduire à des coûts élevés en raison des nombreuses manipulations ou de l’utilisation intensive de CPU. Afin de limiter ces coûts et de raccourcir les temps de développement, le présent travail propose d’intégrer une méthode de paramétrisation et de métamodélisation dans un cycle de conception d’une turbomachine axiale basse vitesse. La paramétrisation, réalisée par l’étude de sensibilité d’ordre élevé des équations de Navier-Stokes, permet de construire une base de données paramétrée qui contient non seulement les résultats d’évaluations, mais aussi les dérivées simples et les dérivées croisées des objectifs en fonction des paramètres. La plus grande quantité d’informations apportée par les dérivées est avantageusement utilisée lors de la construction de métamodèles, en particulier avec une méthode de Co-Krigeage employée pour coupler plusieurs bases de données. L’intérêt économique de la méthode par rapport à une méthode classique sans dérivée réside dans l’utilisation d’un nombre réduit de points d’évaluation. Lorsque ce nombre de points est véritablement faible, il peut arriver qu’une seule valeur de référence soit disponible pour une ou plusieurs dimensions, et nécessite une hypothèse de répartition d’erreur. Pour ces dimensions, le Co-Krigeage fonctionne comme une extrapolation de Taylor à partir d’un point et de ses dérivées. Cette approche a été expérimentée avec la construction d’un méta-modèle pour une hélice présentant un moyeu conique. La méthodologie fait appel à un couplage de bases de données issues de deux géométries et deux points de fonctionnement. La précision de la surface de réponse a permis de conduire une optimisation avec un algorithme génétique NSGA-2, et les deux optima sélectionnés répondent pour l’un à une maximisation du rendement, et pour l’autre à un élargissement de la plage de fonctionnement. Les résultats d’optimisation sont finalement validés par des simulations numériques supplémentaires. / The turbomachinery optimal design usually relies on some iterative methods with either experimental or numerical evaluations that can lead to high cost due to numerous manipulations and intensive usage of CPU. In order to limit the cost and shorten the development time, the present thesis work proposes to integrate a parameterization method and the meta-modelization method in an optimal design cycle of an axial low speed turbomachine. The parameterization, realized by the high order sensitivity study of Navier-Stokes equations, allows to construct a parameterized database that contains not only the evaluations results, but also the simple and cross derivatives of objectives as a function of parameters. Enriched information brought by the derivatives are utilized during the meta-model construction, particularly by the Co-Kriging method employed to couple several databases. Compared to classical methods that are without derivatives, the economic benefit of the proposed method lies in the use of less reference points. Provided the number of reference points is small, chances are a unique point presenting at one or several dimensions, which requires a hypothesis on the error distribution. For those dimensions, the Co-Kriging works like a Taylor extrapolation from the reference point making the most of its derivatives. This approach has been experimented on the construction of a meta-model for a conic hub fan. The methodology recalls the coupling of databases based on two fan geometries and two operating points. The precision of the meta-model allows to perform an optimization with help of NSGA-2, one of the optima selected reaches the maximum efficiency, and another covers a large operating range. The optimization results are eventually validated by further numerical simulations.