Les applications mobiles deviennent des logiciels complexes qui doivent être développés rapidement tout en évoluant de manière continue afin de répondre aux nouveaux besoins des utilisateurs ainsi qu'à des mises à jour régulières. S'adapter à ces contraintes peut provoquer la présence de mauvais choix d'implémentation ou de conception que nous appelons défauts de code. La présence de défauts de code au sein d'une application peut dégrader la qualité et les performances d'une application. Il est alors important de connaître ces défauts mais aussi de pouvoir les détecter et les corriger. Les défauts de code sont bien connus pour les applications orientés objets et de nombreux outils permettent leurs détections, mais ce n'est pas le cas pour les applications mobiles. Les connaissances concernant les défauts de code dans les applications mobiles sont lacunaires, de plus les outils permettant la détection et la correction des défauts sont inexistants ou peu matures. Nous présentons donc ici une classification de 17 défauts de code pouvant apparaître dans les applications Android, ainsi qu'un outil permettant la détection et la correction des défauts de code sur Android. Nous appliquons et validons notre méthode sur de grandes quantités d'applications (plus de 3000) dans deux études qui évaluent la présence et l'évolution du nombre des défauts de code dans des applications populaires. De plus, nous présentons aussi deux approches destinées à évaluer l'impact de la correction des défauts de code sur les performances et la consommation d'énergie. Ces approches nous ont permis d'observer que la correction des défauts de code est bénéfique dans la plupart des cas. / Mobile applications are becoming complex software systems that must be developed quickly and evolve continuously to fit new user requirements and execution contexts. However, addressing these constraints may result in poor low-level design choices, known as code smells. The presence of code smells within software systems may incidentally degrade their quality and performance, and hinder their maintenance and evolution. Thus, it is important to know this smells but also to detect and correct them. While code smells are well-known in object-oriented applications, their study in mobile applications is still in their infancy. Moreover there is a lack of tools to detect and correct them. That is why we present a classification of 17 code smells that may appear in Android applications, as well as a tool to detect and correct code smells on Android. We apply and validate our approach on large amounts of applications (over 3000) in two studies evaluating the presence and evolution of the number of code smells in popular applications. In addition, we also present two approaches to assess the impact of the correction of code smells on performance and energy consumption. These approaches have allowed us to observe that the correction of code smells is beneficial in most cases.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016LIL10133 |
| Date | 30 November 2016 |
| Creators | Hecht, Geoffrey |
| Contributors | Lille 1, Université du Québec à Montréal, Rouvoy, Romain, Moha, Naouel |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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