La visualisation de données est un aspect important de la recherche scientifique dans de nombreux domaines.Elle permet d'aider à comprendre les phénomènes observés voire simulés et d'en extraire des informations à des fins notamment de validations expérimentales ou tout simplement pour de la revue de projet.Nous nous intéressons dans le cadre de cette étude doctorale à la visualisation de données volumiques en imagerie médicale et biomédicale, obtenues grâce à des appareils d'acquisition générant des champs scalaires ou vectoriels représentés sous forme de grilles régulières 3D.La taille croissante des données, due à la précision grandissante des appareils d'acquisition, impose d'adapter les algorithmes de visualisation afin de pouvoir gérer de telles volumétries.De plus, les GPUs utilisés en visualisation de données volumiques, se trouvant être particulièrement adaptés à ces problématiques, disposent d'une quantité de mémoire très limitée comparée aux données à visualiser.La question se pose alors de savoir comment dissocier les unités de calculs, permettant la visualisation, de celles de stockage.Les algorithmes se basant sur le principe dit "out-of-core" sont les solutions permettant de gérer de larges ensembles de données volumiques.Dans cette thèse, nous proposons un pipeline complet permettant de visualiser et de traiter, en temps réel sur GPU, des volumes de données dépassant très largement les capacités mémoires des CPU et GPU.L'intérêt de notre pipeline provient de son approche de gestion de données "out-of-core" permettant de virtualiser la mémoire qui se trouve être particulièrement adaptée aux données volumiques.De plus, cette approche repose sur une structure d'adressage virtuel entièrement gérée et maintenue sur GPU.Nous validons notre modèle grâce à plusieurs applications de visualisation et de traitement en temps réel.Tout d'abord, nous proposons un microscope virtuel interactif permettant la visualisation 3D auto-stéréoscopique de piles d'images haute résolution.Puis nous validons l'adaptabilité de notre structure à tous types de données grâce à un microscope virtuel multimodale.Enfin, nous démontrons les capacités multi-rôles de notre structure grâce à une application de visualisation et de traitement concourant en temps réel. / Data visualisation is an essential aspect of scientific research in many fields.It helps to understand observed or even simulated phenomena and to extract information from them for purposes such as experimental validations or solely for project review.The focus given in this thesis is on the visualisation of volume data in medical and biomedical imaging.The acquisition devices used to acquire the data generate scalar or vector fields represented in the form of regular 3D grids.The increasing accuracy of the acquisition devices implies an increasing size of the volume data.Therefore, it requires to adapt the visualisation algorithms in order to be able to manage such volumes.Moreover, visualisation mostly relies on the use of GPUs because they suit well to such problematics.However, they possess a very limited amount of memory compared to the generated volume data.The question then arises as to how to dissociate the calculation units, allowing visualisation, from those of storage.Algorithms based on the so-called "out-of-core" principle are the solutions for managing large volume data sets.In this thesis, we propose a complete GPU-based pipeline allowing real-time visualisation and processing of volume data that are significantly larger than the CPU and GPU memory capacities.The pipeline interest comes from its GPU-based approach of an out-of-core addressing structure, allowing the data virtualisation, which is adequate for volume data management.We validate our approach using different real-time applications of visualisation and processing.First, we propose an interactive virtual microscope allowing 3D auto-stereoscopic visualisation of stacks of high-resolution images.Then, we verify the adaptability of our structure to all data types with a multimodal virtual microscope.Finally, we demonstrate the multi-role capabilities of our structure through a concurrent real-time visualisation and processing application.

Les méthodes de compression progressives sont désormais arrivées à maturité (les taux de compression sont proches des taux théoriques) et la visualisation interactive de maillages volumineux est devenue une réalité depuis quelques années. Cependant, même si l’association de la compression et de la visualisation est souvent mentionnée comme perspective, très peu d’articles traitent réellement ce problème, et les fichiers créés par les algorithmes de visualisation sont souvent beaucoup plus volumineux que les originaux. En réalité, la compression favorise une taille réduite de fichier au détriment de l’accès rapide aux données, alors que les méthodes de visualisation se concentrent sur la rapidité de rendu : les deux objectifs s’opposent et se font concurrence. A partir d’une méthode de compression progressive existante incompatible avec le raffinement sélectif et interactif, et uniquement utilisable sur des maillages de taille modeste, cette thèse tente de réconcilier compression sans perte et visualisation en proposant de nouveaux algorithmes et structures de données qui réduisent la taille des objets tout en proposant une visualisation rapide et interactive. En plus de cette double capacité, la méthode proposée est out-of-core et peut traiter des maillages de plusieurs centaines de millions de points. Par ailleurs, elle présente l’avantage de traiter tout complexe simplicial de dimension n, des soupes de triangles aux maillages volumiques. / Progressive compression methods are now mature (obtained rates are close to theoretical bounds) and interactive visualization of huge meshes has been a reality for a few years. However, even if the combination of compression and visualization is often mentioned as a perspective, very few papers deal with this problem, and the files created by visualization algorithms are often much larger than the original ones. In fact, compression favors a low file size to the detriment of a fast data access, whereas visualization methods focus on rendering speed : both goals are opposing and competing. Starting from an existing progressive compression method incompatible with selective and interactive refinements and usable on small-sized meshes only, this thesis tries to reconcile lossless compression and visualization by proposing new algorithms and data structures which radically reduce the size of the objects while supporting a fast interactive navigation. In addition to this double capability, our method works out-of-core and can handle meshes containing several hundreds of millions vertices. Furthermore, it presents the advantage of dealing with any n-dimensional simplicial complex, which includes triangle soups or volumetric meshes.

Nous proposons une approche semi-automatique pour la rétro-ingénierie des diagrammes de séquence d’UML. Notre approche commence par un ensemble de traces d'exécution qui sont automatiquement alignées pour déterminer le comportement commun du système. Les diagrammes de séquence sont ensuite extraits avec l’aide d’une visualisation interactive, qui permet la navigation dans les traces d'exécution et la production des opérations d'extraction. Nous fournissons une illustration concrète de notre approche avec une étude de cas, et nous montrons en particulier que nos diagrammes de séquence générés sont plus significatifs et plus compacts que ceux qui sont obtenus par les méthodes automatisées. / We propose a semi-automated approach for the reverse engineering of UML sequence diagrams. Our approach starts with a set of execution traces that are automatically aligned to determine the common behavior. Sequence diagrams are then extracted with the help of an interactive visualization, which allows navigating though execution traces and performing extraction operations. We provide a concrete illustration of our approach with a case study, and show in particular that the resulting diagrams are more meaningful and more compact than those extracted by automated approaches.

Étude des aspects logiciels lies a la conception d'applications graphiques interactives

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Les applications parallèles sont de plus en plus complexes et, même si les environnements de développement s'améliorent, de plus en plus difficiles à mettre au point que ce soit du point de vue de leur correction ou, dans le cadre qui nous intéresse, de leurs performances. Un outil intéressant pour la mise au point des performances d'une application est la visualisation de son exécution. Le travail présenté dans ce mémoire porte sur l'étude, la conception et la réalisation d'un environnement interactif extensible de visualisation pour l'évaluation de performance de systèmes parallèles. Un tel environnement permet de reconstituer le comportement d'une application d'après des traces d'exécution et facilite, par le calcul et la présentation d'indices de performances, la compréhension de son fonctionnement et la détection de ses problèmes de performance. Nous commençons par préciser les concepts importants dans un environnement de visualisation et présentons ensuite l'état de l'art en la matière. Nous décrivons ensuite la conception et la réalisation de l'environnement Scope. Cet environnement est validé par rapport aux objectifs initiaux et son utilité est démontrée par l'étude de sessions d'évaluation de performance d'applications concrètes.

Nous proposons une approche semi-automatique pour la rétro-ingénierie des diagrammes de séquence d’UML. Notre approche commence par un ensemble de traces d'exécution qui sont automatiquement alignées pour déterminer le comportement commun du système. Les diagrammes de séquence sont ensuite extraits avec l’aide d’une visualisation interactive, qui permet la navigation dans les traces d'exécution et la production des opérations d'extraction. Nous fournissons une illustration concrète de notre approche avec une étude de cas, et nous montrons en particulier que nos diagrammes de séquence générés sont plus significatifs et plus compacts que ceux qui sont obtenus par les méthodes automatisées. / We propose a semi-automated approach for the reverse engineering of UML sequence diagrams. Our approach starts with a set of execution traces that are automatically aligned to determine the common behavior. Sequence diagrams are then extracted with the help of an interactive visualization, which allows navigating though execution traces and performing extraction operations. We provide a concrete illustration of our approach with a case study, and show in particular that the resulting diagrams are more meaningful and more compact than those extracted by automated approaches.

Nous proposons une approche basée sur la formulation interactive des requêtes. Notre approche sert à faciliter des tâches d’analyse et de compréhension du code source. Dans cette approche, l’analyste utilise un ensemble de filtres de base (linguistique, structurel, quantitatif, et filtre d’interactivité) pour définir des requêtes complexes. Ces requêtes sont construites à l’aide d’un processus interactif et itératif, où des filtres de base sont choisis et exécutés, et leurs résultats sont visualisés, changés et combinés en utilisant des opérateurs prédéfinis. Nous avons évalués notre approche par l’implantation des récentes contributions en détection de défauts de conception ainsi que la localisation de fonctionnalités dans le code. Nos résultats montrent que, en plus d’être générique, notre approche aide à la mise en œuvre des solutions existantes implémentées par des outils automatiques. / We propose an interactive querying approach for program analysis and comprehension tasks. In our approach, an analyst uses a set of basic filters (linguistic, structural, quantitative, and user selection) to define complex queries. These queries are built following an interactive and iterative process where basic filters are selected and executed, and their results displayed, changed, and combined using predefined operators. We evaluated our querying approach by implementing recent state-of-the-art contributions on feature location and design defect detection. Our results show that, in addition to be generic; our approach helps improving existing solutions implemented by fully-automated tools.

De nombreuses méthodes d'Extraction de Connaissances dans les Données (ECD) produisent des résultats sous forme de règles. Les règles ont l'avantage de représenter les connaissances de manière explicite, ce qui en fait des modèles tout à fait intelligibles pour un utilisateur. Elles sont d'ailleurs au fondement de la plupart des théories de<br />représentation de la connaissance en sciences cognitives. En fouille de données, la principale technique à base de règles est l'extraction de règles d'association, qui a donné lieu à de nombreux travaux de recherche.<br /><br />La limite majeure des algorithmes d'extraction de règles d'association est qu'ils produisent communément de grandes quantités de règles, dont beaucoup se révèlent même sans aucun intérêt pour l'utilisateur. Ceci s'explique par la nature non supervisée de ces algorithmes : ne considérant aucune variable endogène, ils envisagent dans les règles toutes les combinaisons possibles de variables. Dans la pratique, l'utilisateur ne peut pas exploiter les résultats tels quels directement à la sortie des algorithmes. Un post-traitement consistant en une seconde opération de fouille se<br />révèle indispensable pour valider les volumes de règles et découvrir des connaissances utiles. Cependant, alors que la fouille de données est effectuée automatiquement par des algorithmes combinatoires, la fouille de règles est une<br />tâche laborieuse à la charge de l'utilisateur.<br /><br />La thèse développe deux approches pour assister l'utilisateur dans le post-traitement des règles d'association :<br />– la mesure de la qualité des règles par des indices numériques,<br />– la supervision du post-traitement par une visualisation interactive.<br /><br />Pour ce qui concerne la première approche, nous formalisons la notion d'indice de qualité de règles et réalisons une classification inédite des nombreux indices de la littérature, permettant d'aider l'utilisateur à choisir les indices pertinents pour son besoin. Nous présentons également trois nouveaux indices aux propriétés originales : l'indice<br />probabiliste d'écart à l'équilibre, l'intensité d'implication entropique, et le taux informationnel. Pour ce qui concerne la seconde approche, nous proposons une méthodologie de visualisation pour l'exploration interactive des règles. Elle<br />est conçue pour faciliter la tâche de l'utilisateur confronté à de grands ensembles de règles en prenant en compte ses capacités de traitement de l'information. Dans cette méthodologie, l'utilisateur dirige la découverte de connaissances<br />par des opérateurs de navigation adaptés en visualisant des ensembles successifs de règles décrits par des indices de qualité.<br /><br />Les deux approches sont intégrées au sein de l'outil de visualisation ARVis (Association Rule Visualization) pour l'exploration interactive des règles d'association. ARVis implémente notre méthodologie au moyen d'une représentation<br />3D, inédite en visualisation de règles, mettant en valeur les indices de qualité. De plus, ARVis repose sur un algorithme spécifique d'extraction sous contraintes permettant de générer les règles interactivement au fur et à mesure de la navigation de l'utilisateur. Ainsi, en explorant les règles, l'utilisateur dirige à la fois l'extraction et le<br />post-traitement des connaissances.

Nous proposons une approche basée sur la formulation interactive des requêtes. Notre approche sert à faciliter des tâches d’analyse et de compréhension du code source. Dans cette approche, l’analyste utilise un ensemble de filtres de base (linguistique, structurel, quantitatif, et filtre d’interactivité) pour définir des requêtes complexes. Ces requêtes sont construites à l’aide d’un processus interactif et itératif, où des filtres de base sont choisis et exécutés, et leurs résultats sont visualisés, changés et combinés en utilisant des opérateurs prédéfinis. Nous avons évalués notre approche par l’implantation des récentes contributions en détection de défauts de conception ainsi que la localisation de fonctionnalités dans le code. Nos résultats montrent que, en plus d’être générique, notre approche aide à la mise en œuvre des solutions existantes implémentées par des outils automatiques. / We propose an interactive querying approach for program analysis and comprehension tasks. In our approach, an analyst uses a set of basic filters (linguistic, structural, quantitative, and user selection) to define complex queries. These queries are built following an interactive and iterative process where basic filters are selected and executed, and their results displayed, changed, and combined using predefined operators. We evaluated our querying approach by implementing recent state-of-the-art contributions on feature location and design defect detection. Our results show that, in addition to be generic; our approach helps improving existing solutions implemented by fully-automated tools.