Les logiciels actuels sont de grandes tailles, complexes et critiques. Le besoin de qualité exige beaucoup de tests, ce qui consomme de grandes quantités de ressources durant le développement et la maintenance de ces systèmes. Différentes techniques permettent de réduire les coûts liés aux activités de test. Notre travail s’inscrit dans ce cadre, est a pour objectif d’orienter l’effort de test vers les composants logiciels les plus à risque à l’aide de certains attributs du code source. À travers plusieurs démarches empiriques menées sur de grands logiciels open source, développés avec la technologie orientée objet, nous avons identifié et étudié les métriques qui caractérisent l’effort de test unitaire sous certains angles. Nous avons aussi étudié les liens entre cet effort de test et les métriques des classes logicielles en incluant les indicateurs de qualité. Les indicateurs de qualité sont une métrique synthétique, que nous avons introduite dans nos travaux antérieurs, qui capture le flux de contrôle ainsi que différentes caractéristiques du logiciel. Nous avons exploré plusieurs techniques permettant d’orienter l’effort de test vers des composants à risque à partir de ces attributs de code source, en utilisant des algorithmes d’apprentissage automatique. En regroupant les métriques logicielles en familles, nous avons proposé une approche basée sur l’analyse du risque des classes logicielles. Les résultats que nous avons obtenus montrent les liens entre l’effort de test unitaire et les attributs de code source incluant les indicateurs de qualité, et suggèrent la possibilité d’orienter l’effort de test à l’aide des métriques. / Current software systems are large, complex and critical. The need for quality requires a lot of tests that consume a large amount of resources during the development and the maintenance of systems. Different techniques are used to reduce the costs of testing activities. Our work is in this context. It aims to guide the unit testing effort distribution on the riskiest software components using the source code attributes. We conducted several empirical analyses on different large object-oriented open source software systems. We identified and studied several metrics that characterize the unit testing effort according to different perspectives. We also studied their relationships with the software class metrics including quality indicators. The quality indicators are a synthetic metric that we introduced in our previous work. It captures control flow and different software attributes. We explored different approaches for unit testing effort orientation using source code attributes and machine learning algorithms. By grouping software metrics, we proposed an effort orientation approach based on software class risk analysis. In addition to the significant relationships between testing metrics and source code attributes, the results we obtained suggest the possibility of using source code metrics for unit testing effort orientation.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:LAVAL/oai:corpus.ulaval.ca:20.500.11794/27081 |
| Date | 24 April 2018 |
| Creators | Toure, Fadel |
| Contributors | Lamontagne, Luc, Badri, Mourad |
| Source Sets | Université Laval |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | thèse de doctorat, COAR1_1::Texte::Thèse::Thèse de doctorat |
| Format | 1 ressource en ligne (xiii, 212 pages), application/pdf |
| Rights | http://purl.org/coar/access_right/c_abf2 |
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