Un processus de développement en spirale pour la simulation multi-agents

Dimension: px
Commencer à balayer dès la page:

Download "Un processus de développement en spirale pour la simulation multi-agents"

Transcription

1 Revue L'Objet, Vol 4 - N 1, pages Ed. Hermès, mars Un processus de développement en spirale pour la simulation multi-agents Rémy Courdier(1), Pierre Marcenac(1), Sylvain Giroux(2) (1) IREMIA - Institut de Recherches en Mathématiques et Informatique Appliquées - Université de La Réunion - Équipe SMA - BP 7151, 15 Avenue René Cassin St Denis Messag. Cedex 9 - La Réunion - France (2) CIRANO - Centre Interuniversitaire de Recherche pour l ANalyse des Organisations, 2020 rue university, Montréal, H3A 2A5, Canada RÉSUMÉ. Le cadre général de notre projet est celui du développement d environnements de simulation de systèmes complexes par une approche agent, où l objectif poursuivi est la définition et la mise en œuvre d une plate-forme générique et évolutive. Cet article décrit une application de nos recherches dans ce domaine, en présentant un processus de développement adapté à ce type de problèmes. L objectif de l article est double, il présente à la fois le processus de développement du projet et son implémentation. De par la nature peu déterministe des applications envisagées et l approche par agents encore à ses balbutiements, une méthode basée sur des spirales récursives semble tout à fait adaptée. Dans un deuxième temps, l implémentation de ce type d architecture nécessite un environnement «tout objet» à la Smalltalk, pour implanter à la fois les couches logicielles supérieures comme la couche agent, et les outils pour la simulation. ABSTRACT. The general framework of our project is the development of a simulation environment for complex systems with an agent-based approach. The main goal is to define and implement an evolutionary and generic platform. This paper describes an application of our research in this area, by presenting a development process adapted to this kind of issue. Because of the non-determinist part of the tackled domain, and the agent-approach which is yet in its infancy, a spiral-based methodology seems the appropriate solution to successfully tackle this issue. On the other way, implementing such applications needs a well-suited environment. In such a frame, Smalltalk and uppers levels which have been developed on the top was a very interesting candidate to investigate, as it offers a wide variety of common mechanisms to build both agents and simulation tools. MOTS-CLÉS : méthodologie en spirale, modélisation de systèmes, simulation, Smalltalk. KEY WORDS : spiral method, system modelling, simulation, Smalltalk. 1. Introduction

2 2 L objet. Vol. 1 - n 4/1998 Le travail proposé dans cet article s apparente à celui du développement d un environnement de simulation orienté-agent pour la modélisation de systèmes complexes. Par systèmes complexes, nous entendons systèmes ayant des comportements par nature non-linéaires et mal compris [LOR 92], d où l intérêt de proposer des environnements pour en permettre la modélisation et la simulation. Les comportements non déterministes des composants du monde réel favorisent une méthodologie de développement basée sur une démarche expérimentale. Dans l environnement de prototypage évolutif qui en découle, l ensemble des mécanismes internes à mettre en œuvre ne sont pas connus au départ du projet et, par conséquent, la possibilité d ajustement de concepts sous-jacents de l architecture logicielle du système y est fondamentale. Cette «philosophie» est basée sur celle de Grady Booch, qui considère qu une application complexe qui donne de bons résultats est invariablement fondée sur une application simple qui donnait de bons résultats [BOO 91]. Cette suggestion est à la base de la méthodologie de développement en spirale [BOE 86], introduite pour minimiser les risques financiers à haut risque technologique, et mise en œuvre par notre équipe dans le contexte des systèmes multi-agents. En effet, la méthode proposée <Objectifs, Expériences, Abstraction, Application> a pu conduire au développement d une plate-forme générique pour des applications de simulation multi-agents, nommée GEAMAS (GEneric Architecture for MultiAgent Simulation). Dans un premier temps, l article se propose de décrire la méthode de développement en spirales récursives utilisée dans le projet. Ce type d approche permet d abstraire un ensemble de concepts génériques à partir des étapes précédentes de la spirale, et de définir ainsi les bases d une plate-forme de développement par agents. Le choix d une telle méthode est également renforcé, en s appuyant d une part sur le contexte des systèmes abordés nécessitant une expérience qu il n est pas possible de maîtriser au début du projet, et d autre part sur la non-maturité des systèmes multi-agents, nécessitant de pouvoir ajuster le modèle au fur et à mesure des besoins. Notre contexte de développement de systèmes multiagents dédiés à la simulation de phénomènes complexes conjugue les caractéristiques structurelles (architecture objet) et fonctionnelles (réalisation d opérations complexes sur une expertise) de ces deux contraintes ; ainsi, les principes fondamentaux sur lesquels nous avons établi notre approche de conception sont issus de ce modèle en spirale. Il est habituellement reconnu que la conception occupe les deux-tiers d un projet de développement. En effet, le souci de stabilité, de cohérence et de réutilisabilité impose aux concepteurs un travail d analyse conceptuelle soigné avant l implémentation. L article reflète cette proportion, tant il nous a semblé important de respecter cette démarche dans une optique de qualité. Dans un deuxième temps, nous abordons également les choix d implémentation retenus pour satisfaire de telles contraintes et respecter les objectifs conceptuels. L article montre comment, à partir de Smalltalk, il a été envisagé de construire des couches logicielles supérieures, pour définir notamment la notion d agent. L accent est ici mis sur les caractéristiques essentielles construites autour du langage, en mettant en avant la nécessité d un langage dynamique et «tout objet». Cette partie sera donc abordée dans l optique de présenter les aspects conceptuels difficiles à mettre en œuvre, notamment les caractéristiques fondamentales de l approche agent. L architecture est ainsi décrite en couches logicielles qui s articulent autour de Smalltalk-80 : Actalk [BRI 89] et ReActalk [GIR 96a] qui permettent d en dériver

3 Un processus de développement en spirale 3 des applications de simulation. Smalltalk-80 offre la réflexivité structurelle et l environnement objet minimal, Actalk un système minimal d acteurs, ReActalk rajoute la réflexivité «opératoire» aux acteurs pour implémenter les agents. 2. Méthodologie en spirale et simulation par agents L un des problèmes majeurs soulevés par le développement d applications un tant soit peu de complexes est celui de l adaptation des méthodes de conception pour tirer au mieux profit des caractéristiques de mise en oeuvre. C est pourquoi, en préalable à tout autre travail, nous nous sommes attachés à définir un support méthodologique à notre problématique. La méthodologie la plus couramment utilisée en matière de génie logiciel est basée sur le cycle de «spécification, conception, codage et maintenance». Cette approche, dite en cascade, nécessite que chaque phase soit entièrement achevée avant de commencer la phase suivante, un retour à une phase précédente étant induit seulement en cas de modification des spécifications initiales. D autres méthodologies [ING 81], [SEI 87] très utilisées dans les environnements objets, et notamment dans le cadre du développement de prototypes, autorisent l itération sur certaines phases du cycle de conception du logiciel. Plus récemment, des méthodologies de conception orientée objet telles que [BOO 91] ou [COA 91], ainsi que des méthodologies de conception de systèmes à bases de connaissances [GOL 86] ont introduit le modèle en spirale, dont les principales bases ont été établies par Barry Boehm [BOE 86], [BOE 89]. L une des caractéristiques essentielles de ce modèle réside dans le fait que l intégralité de la démarche de conception peut entièrement être appliquée de nouveau sur le résultat obtenu par un précédent cycle de spirale. Nos multiples expériences de développement [GRA 95], [LAH 96], [LEM 96], [CAL 97], depuis maintenant plus de quatre années dans le domaine des systèmes multi-agents, nous ont conduit par ailleurs à affiner le modèle initial afin de l adapter aux contraintes spécifiques de développement d une plate-forme générique de conception de systèmes de simulation par agents. L une des difficultés premières en matière de développement de systèmes de simulation multi-agents consiste à organiser une expertise donnée en une société d agents autonomes, afin de modéliser le plus fidèlement possible toute la complexité du monde réel. Un agent est en effet perçu comme «une entité physique ou abstraite qui est capable d'agir sur elle-même et son environnement, qui dispose d'une représentation partielle de son environnement, et qui, dans un système multiagents, peut communiquer avec d'autres agents, et dont le comportement est la conséquence de ses observations, de sa connaissance et des interactions avec les autres agents» [FER 89]. Dans notre contexte, un agent représente donc une entité du monde réel, dotée d indépendance et d autonomie. L indépendance assure à l agent la possibilité de développer son propre cycle, sans recevoir forcément de sollicitations extérieures, et l autonomie lui ajoute le contrôle de son comportement. L autonomie assure ainsi à l agent la capacité de concevoir et d exécuter ses propres comportements en fonction des événements externes, lui permettant d interpréter les messages extérieurs pour contrôler son activité (sorte de conscience). Cette vision de la modélisation du monde réel autorise alors de pouvoir masquer la complexité en la

4 4 L objet. Vol. 1 - n 4/1998 distribuant en entités plus simples. Mais surtout, elle développe une approche différente de la notion de système, dans le sens où le résultat du système n est alors plus vu comme celui d un programme unique, mais plutôt comme le résultat des interactions entre agents. Une seconde difficulté est alors liée aux limitations des capacités fonctionnelles des moteurs de simulation de tels systèmes. Ces limitations sont essentiellement dues au manque de maturité de tels environnements. Certaines approches [COL 96] proposent une base méthodologique adaptée pour la modélisation d une expertise en un système multi-agents. De telles approches permettent d implanter un système en considérant un moteur de simulation s appuyant sur des mécanismes opératoires bien déterminés. L originalité de notre démarche tient à l intégration, mais surtout à la formalisation, de ce cycle de développement de systèmes de simulation spécifiques dans un cycle plus large de développement logiciel. Ainsi notre modèle repose sur deux niveaux en spirale, une «macro-spirale projet» et une «micro-spirale d expériences». Le modèle énonce alors un ensemble de phases de conception bien délimitées par des Points de Contrôles (CP) précis. Le but est d enrichir, par nos différentes expériences, d une part les possibilités d abstraction de l architecture objet sous-jacente à GEAMAS, et d autre part la puissance d abstraction des mécanismes utiles pour la modélisation des connaissances des phénomènes à simuler. L intérêt de l utilisation du modèle en spirale dans notre contexte peut encore être souligné par les deux points suivants : L ensemble des spécifications à considérer pour réaliser la simulation de phénomènes complexes est rarement connu et clairement énoncé en début de projet. En effet, il s agit en règle générale de phénomènes en cours d étude dans des laboratoires de recherche. Les systèmes de simulation multi-agents qui nous intéressent reposent sur des mécanismes de faible maturité. Il s agit d un domaine de recherche où toute nouvelle application de simulation abordée oblige à affiner les mécanismes opératoires des moteurs de simulation. Ainsi, la «macro-spirale projet» fait référence au cycle de développement de génie logiciel. Elle est utilisée comme un modèle de développement incrémental pour la plate-forme GEAMAS. La «micro-spirale d expériences» quant à elle, fait référence aux méthodologies de développement utilisées en ingénierie des connaissances. Elle sert au contrôle du processus de développement de l application à simuler. 3. La macro-spirale projet 3.1. Les phases de la spirale Le cycle <Objectifs, Expériences, Abstraction, Application> de la macro-spirale projet prend naissance lorsque la connaissance de certains mécanismes d évolution d un système complexe peut être enrichie par simulation, avec le support de la plateforme GEAMAS. Notre modèle en spirale définit alors quatre phases principales :

5 Un processus de développement en spirale 5 1. La phase «Objectifs» définit les objectifs généraux à atteindre en terme de caractéristiques fonctionnelles à supporter par la plate-forme GEAMAS et en terme de résultats attendus par le système de simulation considéré. Pour cela, cette phase intègre la définition d un ensemble de plans d expériences permettant de valider les prototypes probatoires et le système final. 2. La phase «Expériences» est une phase d acquisition par raffinements successifs des connaissances relatives au système complexe étudié. Cette phase conduit au développement de prototypes probatoires très avancés du système complexe. La phase se termine lorsque les plans d expériences peuvent être déroulés avec succès. 3. La phase «Abstraction» permet à l équipe en charge de la plate-forme générique GEAMAS de généraliser, d optimiser ou de mettre en évidence certains mécanismes informatiques internes à GEAMAS, par l analyse des prototypes de simulation réalisés lors de la phase «Expériences». Seuls les éléments complètement génériques au problème de la simulation par agents sont retenus dans cette phase. Les mécanismes génériques au domaine d application considéré sont identifiés mais feront l objet quant à eux d un composant logiciel défini dans la phase «Application». La phase «Abstraction» conduit à la fourniture d une nouvelle version logicielle de GEAMAS. 4. Enfin, la phase «Application» correspond à l instanciation du système complexe considéré avec la nouvelle plate-forme GEAMAS. Cette phase inclut une procédure de validation des résultats des séquences de simulation réalisées, ainsi que d analyse des performances de la plate-forme de simulation. Ce cycle peut être entièrement reproduit pour aider à la compréhension de nouveaux mécanismes d évolution du système complexe considéré, ou pour développer une nouvelle application de simulation. La spirale est représentée graphiquement par la figure 1. Elle est divisée en quartiers, chacun d entre eux représentant une phase du cycle. Chaque quartier ou phase de la spirale s achève par un Point de Contrôle (CP), représenté par un losange en figure 1. Un Point de Contrôle doit être validé pour passer d une phase à une autre Illustration du cycle de la macro-spirale Notre approche est donc basée sur une démarche récursive avec une première spirale commençant au centre d un cercle et suivie par une série de cycles qui s enchaînent en spirales de même centre, comme l illustre la figure 2. Nous avons appliqué ce processus de développement au sein de notre équipe de recherche pour le développement de deux types d applications. Tout d abord, les systèmes tutoriels intelligents (application TREMMA), avec comme objectifs concrets la modélisation des mécanismes de résolution de problèmes de géométrie

6 6 L objet. Vol. 1 - n 4/1998 Phase 3 Application Re-instanciation des applications et nouvelle validation des résultats de simulation Point d acceptance de l évaluation générale CP4 Phase 0 Objectifs Objectifs généraux Procédures d évaluation Point d acceptance de GEAMAS CP3 CP1 Point de non-retour ou d engagement Phase 2 Abstraction Généralisation et optimisation des mécanismes opératoires et de l architecture sousjacente de GEAMAS CP2 Point d acceptance des résultats de simulations Figure 1. Le cycle <Objectifs, Expériences, Abstraction, Application> Phase 1 expériences Raffinements par ajustements successifs des connaissances d applications spécifiques GEOMAS : application de simulation d éruptions volcaniques du "Piton de la Fournaise" TREMMA: Application d aide à la résolution de problèmes de géométrie Gestion de phénomènes émergents : mécanismes de Recomposition et de Décomposition Récursivité et réutilisation de modèles partiels Architecture de modélisation en trois niveaux d abstraction Figure 2. Exemple de spirales réalisées dans notre projet. Etude de mécanismes de raisonnement parallèle pour la résolution multi points de vue dans les systèmes complexes en contexte multi-agents Etude des phénomènes émergents dans les systèmes complexes en contexte multi-agents Expériences relatives au domaine des Systèmes Tutoriels Intelligents Expériences sur le domaine de la Géophysique : éruptions et séismes mis en œuvre par des apprenants ; ensuite, un projet plus ambitieux d aide à la prédiction de phénomènes géophysiques, plus précisément des séismes et des éruptions volcaniques du «Piton de la Fournaise», le volcan le plus actif de la zone

7 Un processus de développement en spirale 7 Océan Indien. Cette dernière application est présentée dans le paragraphe suivant, pour illustrer le processus de développement en spirales récursives Un exemple d application Cette application d aide à la compréhension des phénomènes volcaniques est représentée par la dernière spirale de la figure précédente, et a été appelée GEOMAS (acronyme pour GEOphysics and MultiAgent Systems). Le point crucial était de déterminer si la complexité des mécanismes volcaniques émerge de l hétérogénéité géométrique et matérielle, ou plutôt des comportements chaotiques associés aux équations non-linéaires gouvernant les transferts de magma. Elle a commencé par l étude du domaine d application en collaboration avec nos partenaires géophysiciens, particulièrement axée sur les phénomènes émergents dans les systèmes complexes. Le premier point de contrôle a ensuite validé la faisabilité du travail, en nous offrant une première vision conceptuelle de la future application. A ce stade, deux types agents et leur comportement interne, ont été identifiés comme jouant un rôle fondamental dans le système : les lentilles de magma et les éléments de roche. Les agents évoluent dans un univers dont la structure est définie par les réseaux de communication individuels. Leur comportement est défini localement et ils ne peuvent intervenir qu avec leurs voisins immédiats. Les lentilles échangent entre elles du magma par l intermédiaire des agents roche. Dans la deuxième étape (phase Expériences), les lois physiques des agents roche et lentille ont été définies, permettant de représenter avec réalité et précision le système. Ainsi des règles locales ont été mises en place pour contrôler les transferts de flux de magma, par exemple le seuil critique de chaque lentille ou le degré d échange entre agents voisins. Les attributs des agents-roche dirigent les échanges de magma, tandis que les lentilles contrôlent les volumes échangés. Les comportements et les états des agents sont influencés par les voisins qui les entourent. Lorsqu un agent entreprend une action ou qu il change d état, certains de ces voisins peuvent réagir, et déclencher à leur tour les comportements des autres agents, produisant ainsi des avalanches. Par exemple, lorsqu un agent lentille reçoit du fluide, sa pression interne augmente. Si son seuil critique est atteint, le magma en excès est transféré à d autres agents, générant parfois des éruptions, comptabilisées à des fins d analyse. Le prototype ainsi implémenté a été testé par nos collaborateurs pendant plus de 4 mois intensivement, et le deuxième point de contrôle a ensuite validé les résultats. Néanmoins, cette phase est plus complexe, car elle est ellemême vue comme une (ou plusieurs) spirale(s), appelée micro-spirales (voir le paragraphe 4 à ce sujet). La troisième phase a été sans doute la plus importante dans GEOMAS. Elle nous a permis de capitaliser notre savoir-faire, et de l exprimer au sein d une plate-forme générique, autorisant la réutilisabilité des mécanismes et des modèles d agent. Au cours de cette phase, il est alors essentiel de savoir prendre le recul nécessaire sur l application, afin d en abstraire l ensemble des concepts qui peuvent apparaître généraux. Ceci explique grandement pourquoi il est essentiel de la dissocier (dans le temps) de la phase précédente. Dans ce cas précis, le travail a conduit : à extraire des agents lentille et roche leur mécanisme d interaction,

8 8 L objet. Vol. 1 - n 4/1998 à comprendre que des niveaux de granularité d agents étaient essentiels dans le cadre de la simulation de systèmes complexes, et enfin à construire un modèle générique, intégré dans une architecture, permettant de faciliter ensuite très grandement le processus de conception d applications. Le point de contrôle a validé ici l architecture générique par des tests ad-hoc, et vérifié que des applications nouvelles pouvaient être construites sur cette base. Enfin, dans la dernière phase, le prototype de l étape 2 a été re-développé, sur la base de la plate-forme générique obtenue dans l étape 3. Dans notre exemple, les agents lentille et roche ont été développés en partant des classes génériques implantant le modèle d agent. Il est clair alors que des connaissances et des comportements spécifiques à la volcanologie ont du être rajoutés à cette étape, afin d instancier convenablement le modèle. Les résultats obtenus lors des simulations ont alors permis de démontrer qu un volcan de type de celui étudié pouvait être vu comme un réseau de plusieurs lentilles de magma interconnectées. Le dernier point de contrôle a validé l application finale GEOMAS, par la vérification des résultats des simulations qui ont reproduit de façon globale la complexité du comportement du volcan, comportement jusqu alors inaccessible par des approches plus classiques. 4. La micro-spirale d expériences Cette phase conduit le processus de développement de l expérimentation, avant la phase d abstraction. Elle peut elle-même être composée de quatre étapes, suivies d une procédure de validation respectant les plans d expériences définis dans la phase «Objectifs» : Analyse du monde réel : définition du niveau d abstraction du modèle de connaissances à produire et du niveau de granularité des connaissances nécessaire au système de simulation considéré. Identification des «micro-agents» : identification de composants autonomes du monde réel, que nous modélisons ensuite par des agents réactifs (au sens de J. Ferber [FER 95]). Cette étape est proche de la phase d identification des comportements élémentaires suggérée par A. Collinot et al [COL 96]. Définition du «macro-agent» : cette étape correspond à la description de la société d agents. Elle décrit l espace structurel dans lequel évoluent les microagents, et identifie, dans cet espace, des objets non-réactifs appelés «objets situés» à considérer lors des simulations. Définition des «médium-agents» : d un niveau de granularité intermédiaire, ils représentent des groupes d agents réactifs. Les médium-agents permettent d organiser et de distribuer la complexité des relations comportementales existantes entre les micro-agents. Plusieurs expériences peuvent être menées dans cette phase, comme l illustre la figure 3.

9 Un processus de développement en spirale 9 Application Objectifs Abstraction expériences Premier tour de spirale Second tour de spirale GEOMAS V 0.1 systèmes complexes de géophysiques GEOMAS V 0.2 Figure 3. La micro-spirale d expériences. Expérience 1 : Simulation d éruptions volcaniques pour l aide à la compréhension des facteurs géophysiques du Piton de la Fournaise Expérience 2 : simulation de séismes pour l étude des facteurs jouant un rôle dans les phénomènes sismiques 5. Le support de développement du projet 5.1. Implémenter des agents pour la simulation Nous rappelons brièvement ici les principes et exigences de l implémentation d un environnement de simulation par agents, qui nous ont conduit à mener nos implémentations sur la base de Smalltalk. La représentation explicite des composants et des états du système, avant et après perturbation, constitue une difficulté majeure de la modélisation. L environnement de développement doit alors favoriser la description naturelle des composants du monde réel et leur manipulation. Smalltalk, dans la lignée des langages de simulation de type Simula [BIR 73] qui a servi de modèle pour formaliser les concepts d objet et de classe, facilite cette description, en proposant le même formalisme «tout objet» aux concepteurs et aux développeurs du système. Par ailleurs, Dans notre projet, l analyse des univers réels complexes est abordée suivant une approche de modélisation par agents communiquants, dont une définition simpliste pourrait être formulée autour de la triade indépendanceinteractions-autonomie. En effet, chaque entité du monde réel est représentée suivant ses capacités d indépendance (au sens objet actif mettant en œuvre un processus parallèle), d interactions avec les autres agents (comme moyen de communication de résultats intermédiaires) et d autonomie (permettant de s adapter dynamiquement en agissant sur son comportement). Ainsi un agent peut être vu de façon grossière comme un composant logiciel isolé (un objet), doté d indépendance (capacité d envoi de messages asynchrones) et d autonomie (nécessitant l implantation d une procédure de contrôle des

10 10 L objet. Vol. 1 - n 4/1998 comportements de l agent). Nous allons maintenant mettre l accent sur la façon dont l environnement de développement agent a été construit, nous permettant ensuite d y greffer nos applications, dans les différentes étapes de notre cycle de développement qui le nécessitent Une base pour construire : Actalk et ReActalk Notre environnement de simulation procède par extensions successives de Smalltalk-80 par héritage. Tout d abord, Actalk [BRI 89], un système minimal d acteurs conçu pour l étude et l exploration des modèles d acteurs, introduit principalement le parallélisme dans le monde séquentiel des objets Smalltalk. Actalk permet ainsi de gérer aisément les capacités d indépendance et d interactions des agents. En Actalk, un acteur est implémenté grâce à deux composants : un comportement, responsable de l interprétation des messages et l acteur proprement dit responsable du traitement des messages. Ainsi, deux classes principales sont ajoutés au noyau Smalltalk : Actor et ActorBehavior. L acteur est composé d une boîte aux lettres, organisée comme une liste qui reçoit les messages envoyés à l acteur, et d un script qui en décrit son comportement après réception d un message. Ensuite, ReActalk [GIR 93], [GIR 96a] constitue la couche agent, où l agent est le composant logiciel atomique visible par le concepteur du système. ReActalk définit tout d abord l organisation des agents dans une société, en proposant une structure de représentation adéquate. Mais surtout, il permet d exprimer aisément les capacités d autonomie de l agent. celles-ci sont basées sur la réflexivité mise en œuvre dans ReActalk, matérialisées sous la forme de méta-agents. Un méta-agent permet à un agent de s adapter dynamiquement en agissant sur son comportement. Il tend à faciliter l implantation des mécanismes d adaptation de l agent, car il autorise un contrôle de la modification dynamique des entités qui composent le système. Ainsi, un agent est vu comme un acteur réflexif, où la réflexivité est «opératoire», dans le sens où elle permet d isoler l acteur de sa classe [GIR 96b], et lui donner ainsi les capacités d autonomie et d évolution recherchées. Cette vision en couches libère le concepteur d un effort important de programmation en leur permettant de construire rapidement des applications pratiques de simulation avec une très grande flexibilité. La figure 4 suivante, inspirée de [GIR 93], permet de visualiser les extensions successives de Smalltalk conduisant à l implantation du concept d agent dans l univers Smalltalk. 6. Conclusion De part les nombreuses expérimentations ainsi que les tâtonnements inhérents aux mondes réels que nous avons abordés, deux éléments indispensables devaient nous conduire dans notre démarche : tout d abord définir et s astreindre à un processus de développement de qualité, et ensuite disposer d un environnement de développement souple et évolutif. L un de nos constats majeurs, quant aux résultats obtenus par notre équipe en matière de simulation de systèmes, tient selon nous au processus de développement défini dans le cadre de nos projets.

11 Un processus de développement en spirale 11 Object Smalltalk-80 Model (dependents) Actalk MinimalObject Actor (mailbox, behavior, threadoflife) DefaultActorBehavior (aself) ReflectiveActor (meta) ReflectiveActorBehavior () AgentBehavior ReActalk Figure 4. L architecture de ReActalk (les flèches symbolisent l héritage). La phase d expérimentation permet de développer des prototypes, sans se soucier de contraintes majeures de réutilisabilité. Elle libère ainsi le concepteur de tels aspects, ce qui est clairement un avantage lorsque l on aborde des mondes réels caractérisés par l imprédictibilité et la complexité intrinsèques. Les expériences sont alors menées elles-mêmes suivant un cycle en spirale, jusqu à satisfaction du client. La phase abstraction est sans doute la phase qui demande le plus de travail soigné. Elle permet d abstraire les concepts génériques d après les expérimentations précédentes. Cette phase s est avérée fondamentale dans notre contexte : de part notre acquis logiciel, elle nous autorise en effet aujourd hui à aborder des domaines d application de plus en plus variés et complexes. L un de nos objectifs primordiaux consistait également à tirer au mieux parti des caractéristiques de l environnement de développement utilisé, en l occurrence Smalltalk. Les couches logicielles existantes, Actalk et ReActalk, nous ont aidé à respecter ces objectifs. Ainsi, les problèmes intrinsèques à la plate-forme générique GEAMAS et ceux spécifiques aux applications à simuler, ont été considérés conjointement dans les étapes du processus de développement de projet dans le cadre d une macro spirale <Objectifs-Expériences-Abstraction-Application>. Actuellement nous travaillons à l extension de la plate-forme GEAMAS pour l introduction de mécanismes génériques de génération automatique d applications de simulation. Les premiers éléments d analyse relatifs à ce travail d abstraction nous autorisent à penser que notre processus de développement sera un atout important pour la réalisation de nos objectifs futurs dans ce domaine. 7. Bibliographie [BIR 73] BIRTWISTLE G., DAHL O., MYHRAUG B., NYGAARD K., SIMULA begin, Petrocelli Charter, New York, 1973.

12 12 L objet. Vol. 1 - n 4/1998 [BOE 86] BOEHM B.W., «A Spiral Model of Development and Enhancement», Software Engineering Notes, 11-4, August [BOE 89] BOEHM B.W., BELZ F.C., «Applying Programming to the Spiral Model.», Special Issue of the ACM SIGSoft Software Engineering Notes, 14-4, June 1989, pp [BOO 91] BOOCH G., Object-Oriented Design with Application Redwood City, CA: Benjamin/Cummings, [BRI 89] BRIOT J.P., «Actalk: a testbed for classifying and designing actor languages in the smalltalk-80 environment», Proceedings of ECCOP 89, Cambridge, England, [CAL 95] CALDERONI S., «GEOMAS, manuel de programmation», Rapport interne de l IREMIA, Juin [CAL 97] CALDERONI S., MARCENAC P., «Emergence of Earthquakes by MultiAgent Simulation», 11th European Simulation Conference, Istambul, Turquie, 1-4 June 1997, SCS Int. Publishers, p [COA 91] COAD P., YOURDON E., Object-Oriented Design. Yourdon press computing series, [COL 96] COLLINOT A., DROGOUL A., BENHAMOU P., «Agent-oriented design of a robotic soccer team», In Proceedings of ICMAS 96, Kyoto, Japan, December [ERA 96] ERARD P.J., DEGUENON P., Simulation par événements discrets Presses Polytechniques et Universitaires Romandes, [FER 89] FERBER J., Objets et agents : une étude des structures de représentation et de communication en Intelligence Artificielle, Thèse d'état, Université de Paris VI, France, Juin [FER 95] FERBER J., Les Systèmes Multi-Agents, vers une intelligence collective, collection iia, Inter-éditions, [GIR 93] GIROUX S., Agents et Systèmes : une nécessaire unité, Thèse de l Université de Montréal, Canada, Août [GIR 96a] GIROUX S., «Open Reflective Agents», in Intelligent Agents, Volume II, M. Wooldridge, J.P. Müller and M. Tambe eds, LNAI, Springer-Verlag, [GIR 96b] GIROUX S., MARCENAC P., CALDERONI S., GROSSER D., GRASSO J.R., «A report of a case-study with agents in simulation», PAAM 96, London, UK, April 1996, pp [GOL 86] GOLDBERG A.T., «Knowledge-based programming: a survey of program design and construction techniques». IEEE-Transactions on Software Engineering, 12-7, July 1986, pp

13 Un processus de développement en spirale 13 [GRA 95] GRASSO J.R., GIROUX S., MARCENAC P., «A MultiAgent Approach for Volcano Behavior Simulation». In Proceedings of Application of Artificial Intelligence Computing in Geophysics, Boulder, CO, July [ING 81] INGALLS D., «Design principles behind Smalltalk», Byte, August [LAH 96] LAHAIE F., GRASSO J.R., MARCENAC P., GIROUX S., «Modelling auto-organized dynamics of volcano». Comptes-Rendus de l Académie des Sciences de Paris (CRAS), France, Tome 323, Serie II.a, pp , [LEM 96] LEMAN S., MARCENAC P., GIROUX S., «A Generic Architecture for ITS based on a MultiAgent Model». In Proceedings of ITS-96, Springer-Verlag, 1060, 1996, pp [LOR 92] LORIGNY J., Les systèmes autonomes : Relation aléatoire et sciences de l esprit, AFCET systèmes, Dunod eds, [MAR 97] MARCENAC P., «Modélisation de systèmes complexes par agents», Technique et Science Informatiques, 16-8, Octobre 1997, pp [SEI 87] SEIDEWITZ E., «Object-Oriented Programming in Smalltalk and Ada», In ACM OOPSLA 87 Proceedings, October Biographie Rémy Courdier est actuellement Maître de Conférences à l Université de La Réunion et chercheur à l IREMIA. Ses domaines d'intérêts portent sur les aspects de méthodologie pour la modélisation par agents de systèmes complexes en vue de leur simulation. Il a auparavant travaillé sur des problèmes de diagnostic dans les systèmes d'automatisme répartis, au sein du centre de Recherche et Développement du groupe Schneider de Sophia-Antipolis. Pierre Marcenac est actuellement responsable de l équipe Systèmes Multi- Agents de l'iremia à l Université de la Réunion, dédiée depuis sa création en 1992 à l'élaboration de plates-formes à base d'agents. Ses travaux se sont concentrés autour de la modélisation par agents de systèmes complexes en vue de leur simulation, et la définition d architectures conceptuelles associées. Aujourd hui, les travaux en cours visent à utiliser la plate-forme construite pour l appliquer sur des domaines d application aussi différents que la circulation d effluents d élevage en Agriculture ou les organisations humaines. Sylvain Giroux est actuellement consultant en Informatique. Il a travaillé entre autres pour Bell Solutions Globales, la Télé-université de l Université du Québec et le Centre interuniversitaire de recherche pour l analyse des organisations (CIRANO). Ses intérêts de recherche englobent les systèmes multi-agents, les systèmes adaptatifs, les environnements d apprentissage et le commerce électronique. Il a obtenu un Ph. D. de l Université de Montréal en Il a complété des études postdoctorales à l Université de La Réunion, France, où il a

14 14 L objet. Vol. 1 - n 4/1998 travaillé sur la simulation de systèmes complexes et d édifices volcaniques. Il est membre du comité de rédaction du Bulletin de l Association Française pour l Intelligence Artificielle (AFIA) et du comité de rédaction du Journal of Emerging Mechanical Engineering Technology, édité par l International Society for Productivity Enhancements (ISPE).

ADELFE : Atelier de développement de logiciels à fonctionnalité émergente

ADELFE : Atelier de développement de logiciels à fonctionnalité émergente ADELFE : Atelier de développement de logiciels à fonctionnalité émergente Gauthier Picard*, Carole Bernon*, Valérie Camps**, Marie- Pierre Gleizes* * Institut de Recherche en Informatique de Toulouse Université

Plus en détail

Une architecture logicielle pour la modélisation et simulation orientée agents de chaînes logistiques

Une architecture logicielle pour la modélisation et simulation orientée agents de chaînes logistiques Une architecture logicielle pour la modélisation et simulation orientée agents de chaînes logistiques Karam MUSTAPHA Domaine Universitaire de Saint-Jérôme Avenue Escadrille Normandie-Niemen 13397 MARSEILLE

Plus en détail

Noureddine Kerzazi noureddine.kerzazi@polymtl.ca

Noureddine Kerzazi noureddine.kerzazi@polymtl.ca Domaine de la modélisation des processus pour le génie logiciel. Noureddine Kerzazi noureddine.kerzazi@polymtl.ca DSL4SPM Domain-Specific-Language for Software Process Modeling Il s agit d un nouveau cadre

Plus en détail

CURRICULUM VITAE. Informations Personnelles

CURRICULUM VITAE. Informations Personnelles CURRICULUM VITAE Informations Personnelles NOM: BOURAS PRENOM : Zine-Eddine STRUCTURE DE RATTACHEMENT: Département de Mathématiques et d Informatique Ecole Préparatoire aux Sciences et Techniques Annaba

Plus en détail

Analyse,, Conception des Systèmes Informatiques

Analyse,, Conception des Systèmes Informatiques Analyse,, Conception des Systèmes Informatiques Méthode Analyse Conception Introduction à UML Génie logiciel Définition «Ensemble de méthodes, techniques et outils pour la production et la maintenance

Plus en détail

Modélisation Principe Autre principe

Modélisation Principe Autre principe Modélisation Principe : un modèle est une abstraction permettant de mieux comprendre un objet complexe (bâtiment, économie, atmosphère, cellule, logiciel, ). Autre principe : un petit dessin vaut mieux

Plus en détail

Vers une approche Adaptative pour la Découverte et la Composition Dynamique des Services

Vers une approche Adaptative pour la Découverte et la Composition Dynamique des Services 69 Vers une approche Adaptative pour la Découverte et la Composition Dynamique des Services M. Bakhouya, J. Gaber et A. Koukam Laboratoire Systèmes et Transports SeT Université de Technologie de Belfort-Montbéliard

Plus en détail

Cas d étude appliqué à l ingénierie logicielle

Cas d étude appliqué à l ingénierie logicielle ypbl : une méthodologie pédagogique pour la professionnalisation d une formation Cas d étude appliqué à l ingénierie logicielle Ernesto Exposito 1,2, Anne Hernandez 2 1 CNRS ; LAAS ; 7 av. du Colonel Roche,

Plus en détail

Modélisation agent d une Architecture Logicielle de commande d un Véhicule Autonome

Modélisation agent d une Architecture Logicielle de commande d un Véhicule Autonome Modélisation agent d une Architecture Logicielle de commande d un Véhicule Autonome ENNAJI Mourad LASC université de Metz Ile du Saulcy B.P 80794 57 012 METZ Ennaji@lasc.sciences.univ-metz.fr Résumé Cet

Plus en détail

Apports des rôles à la construction et à l expérimentation de modèles multi-agents pour la gestion de ressources renouvelables

Apports des rôles à la construction et à l expérimentation de modèles multi-agents pour la gestion de ressources renouvelables Apports des rôles à la construction et à l expérimentation de modèles multi-agents pour la gestion de ressources renouvelables What roles can bring in designing and experimenting agent-based models used

Plus en détail

Économétrie, causalité et analyse des politiques

Économétrie, causalité et analyse des politiques Économétrie, causalité et analyse des politiques Jean-Marie Dufour Université de Montréal October 2006 This work was supported by the Canada Research Chair Program (Chair in Econometrics, Université de

Plus en détail

Génie logiciel (Un aperçu)

Génie logiciel (Un aperçu) (Un aperçu) (sommerville 2010) Laurent Pérochon INRA URH 63122 St Genès Champanelle Laurent.perochon@clermont.inra.fr Ensemble d activités conduisant à la production d un logiciel Sur un échantillon de

Plus en détail

IFT2255 : Génie logiciel

IFT2255 : Génie logiciel IFT2255 : Génie logiciel Chapitre 6 - Analyse orientée objets Section 1. Introduction à UML Julie Vachon et Houari Sahraoui 6.1. Introduction à UML 1. Vers une approche orientée objet 2. Introduction ti

Plus en détail

MODÉLISATION ET MANIPULATION DES DOCUMENTS STRUCTURÉS: UNE APPROCHE MODULAIRE, FLEXIBLE ET ÉVOLUTIVE

MODÉLISATION ET MANIPULATION DES DOCUMENTS STRUCTURÉS: UNE APPROCHE MODULAIRE, FLEXIBLE ET ÉVOLUTIVE MODÉLISATION ET MANIPULATION DES DOCUMENTS STRUCTURÉS: UNE APPROCHE MODULAIRE, FLEXIBLE ET ÉVOLUTIVE ÉCOLE POLmECHNlQUE FÉDÉRALE DE LAUSANNE POUR L'OBTENTION DU GRADE DE DOCTEUR ÈS SCIENCES PAR Yassin

Plus en détail

Bilan de thèse à mi-parcours

Bilan de thèse à mi-parcours Bilan de thèse à mi-parcours Benjamin Lévy 26 mars 2012 Introduction La thèse de doctorat d informatique (école doctorale 130, EDITE) dont le titre officiel est le suivant : Avatars capables d écoute,

Plus en détail

OpenPaaS Le réseau social d entreprise. Tâche 3.2.2 : Métamodèle support à la caractérisation des utilisateurs et des collaborations

OpenPaaS Le réseau social d entreprise. Tâche 3.2.2 : Métamodèle support à la caractérisation des utilisateurs et des collaborations OpenPaaS Le réseau social d entreprise Tâche 3.2.2 : Métamodèle support à la caractérisation des utilisateurs et des collaborations Propriétés du Document Source du Document Titre du Document FSN OpenPaaS

Plus en détail

LÉO, assistant logiciel pour une scénarisation pédagogique dirigée par les compétences

LÉO, assistant logiciel pour une scénarisation pédagogique dirigée par les compétences LÉO, assistant logiciel pour une scénarisation pédagogique dirigée par les compétences Julien Contamines Julien.contamines@licef.ca 17 novembre 2009 Université Laval, Québec Contexte PRIOWS (2009-2011,

Plus en détail

Le génie logiciel. maintenance de logiciels.

Le génie logiciel. maintenance de logiciels. Le génie logiciel Définition de l IEEE (IEEE 1990): L application d une approche systématique, disciplinée et quantifiable pour le développement, l opération et la maintenance de logiciels. Introduction

Plus en détail

Eclipse Process Framework et Telelogic Harmony/ITSW

Eclipse Process Framework et Telelogic Harmony/ITSW Eclipse Process Framework et Telelogic Harmony/ITSW Boris Baldassari 1 Résumé Une introduction à Eclipse Process Framework (EPF) et au processus OpenUP, et comment tirer profit de ces initiatives dans

Plus en détail

EXPERIENCE DE COUPLAGE DE MODELES ALTARICA AVEC DES INTERFACES METIERS EXPERIMENT OF COUPLING ALTARICA MODELS WITH SPECIALIZED INTERFACES

EXPERIENCE DE COUPLAGE DE MODELES ALTARICA AVEC DES INTERFACES METIERS EXPERIMENT OF COUPLING ALTARICA MODELS WITH SPECIALIZED INTERFACES EXPERIENCE DE COUPLAGE DE MODELES ALTARICA AVEC DES INTERFACES METIERS EXPERIMENT OF COUPLING ALTARICA MODELS WITH SPECIALIZED INTERFACES PERROT Benoit, PROSVIRNOVA Tatiana, RAUZY Antoine, SAHUT D IZARN

Plus en détail

Concevoir des services technologiques adaptés aux besoins d une communauté d enseignants universitaires

Concevoir des services technologiques adaptés aux besoins d une communauté d enseignants universitaires Concevoir des services technologiques adaptés aux besoins d une Platteaux Hervé et Moura Ana Centre de Didactique Universitaire, Université de Fribourg Centre de Didactique Universitaire - Université de

Plus en détail

GL - 2 2.2 Processus de développement Cycles de vie

GL - 2 2.2 Processus de développement Cycles de vie GL - 2 2.2 Processus de développement Cycles de vie Lydie du Bousquet Lydie.du-bousquet@imag.fr En collaboration avec J.-M. Favre, Ph. Lalanda, I. Parissis, Y. Ledru 1 Plan Introduction Modèles en cascade

Plus en détail

Analyse abstraite de missions sous PILOT

Analyse abstraite de missions sous PILOT Analyse abstraite de missions sous PILOT Damien Massé EA 3883, Université de Bretagne Occidentale, Brest damien.masse@univ-brest.fr Résumé Nous étudions la possibilité de réaliser un analyseur par interprétation

Plus en détail

Introduction pratique au Développement orienté Modèle Pierre Parrend, Mars 2005

Introduction pratique au Développement orienté Modèle Pierre Parrend, Mars 2005 MDA : Un Tutoriel Introduction pratique au Développement orienté Modèle Pierre Parrend, Mars 2005 1 Sommaire Table des matières 1 Sommaire 1 2 Introduction 2 2.1 A qui s adresse ce tutoriel......................

Plus en détail

Dispositif de formation destiné aux futurs enseignants du secondaire I et II

Dispositif de formation destiné aux futurs enseignants du secondaire I et II Dispositif de formation destiné aux futurs enseignants du secondaire I et II Lydia Curtet To cite this version: Lydia Curtet. Dispositif de formation destiné aux futurs enseignants du secondaire I et II.

Plus en détail

DU MODÈLE À LA PLATE-FORME EMBARQUÉE

DU MODÈLE À LA PLATE-FORME EMBARQUÉE 1 DU MODÈLE À LA PLATE-FORME EMBARQUÉE Versailles, 29 novembre 2011 Journée «Des spécifications à la validation temps réel» 2 DU MODÈLE À LA PLATE-FORME EMBARQUÉE Versailles, 29 novembre 2011 UTILISATION

Plus en détail

IFT2251 : Génie logiciel

IFT2251 : Génie logiciel 4.1. Introduction à UML IFT2251 : Génie logiciel 1. Approches de développement 2. Introduction à UML (une méthodologie basée sur l approche orientée aspect) 3. Rappel de quelques concepts objets Chapitre

Plus en détail

Plan de cours ADM 992C Page 1. École des sciences de la gestion Département de management et technologie Université du Québec à Montréal

Plan de cours ADM 992C Page 1. École des sciences de la gestion Département de management et technologie Université du Québec à Montréal Plan de cours ADM 992C Page 1 École des sciences de la gestion Département de management et technologie Université du Québec à Montréal ADM-992C LES TECHNOLOGIES D'AIDE À LA PRISE DE DÉCISION DANS LES

Plus en détail

La plate-forme DIMA. Master 1 IMA COLI23 - Université de La Rochelle

La plate-forme DIMA. Master 1 IMA COLI23 - Université de La Rochelle La plate-forme DIMA Master 1 IMA COLI23 - Université de La Rochelle DIMA Bref aperçu Qu'est-ce? Acronyme de «Développement et Implémentation de Systèmes Multi-Agents» Initié par Zahia Guessoum et Jean-Pierre

Plus en détail

- Mobiliser les résultats sur le second degré dans le cadre de la résolution d un problème.

- Mobiliser les résultats sur le second degré dans le cadre de la résolution d un problème. Mathématiques - classe de 1ère des séries STI2D et STL. 1. Analyse On dote les élèves d outils mathématiques permettant de traiter des problèmes relevant de la modélisation de phénomènes continus ou discrets.

Plus en détail

Outil SANTE: Détection d erreurs par analyse statique et test structurel des programmes C

Outil SANTE: Détection d erreurs par analyse statique et test structurel des programmes C Outil SANTE: Détection d erreurs par analyse statique et test structurel des programmes C Omar Chebaro LIFC, Université de Franche-Comté, 25030 Besançon France CEA, LIST, Laboratoire Sûreté des Logiciels,

Plus en détail

Système tutoriel intelligent pour l apprentissage de travail procédural et collaboratif

Système tutoriel intelligent pour l apprentissage de travail procédural et collaboratif Système tutoriel intelligent pour l apprentissage de travail procédural et collaboratif Cédric Buche buche@enib.fr Pierre De Loor deloor@enib.fr Ronan Querrec querrec@enib.fr Laboratoire d Ingénierie Informatique

Plus en détail

Programmation orientée domaine pour les services télécoms: Concepts, DSL et outillage

Programmation orientée domaine pour les services télécoms: Concepts, DSL et outillage Programmation orientée domaine pour les services télécoms: Concepts, DSL et outillage Areski Flissi Gilles Vanwormhoudt LIFL/CNRS (UMR 8022) Institut TELECOM 59655 Villeneuve d Ascq 59655 Villeneuve d

Plus en détail

Concepts et langages du cadre RM-ODP de l'iso pour analyser et articuler les pratiques de projets libres de système de formation

Concepts et langages du cadre RM-ODP de l'iso pour analyser et articuler les pratiques de projets libres de système de formation Concepts et langages du cadre RM-ODP de l'iso pour analyser et articuler les pratiques de projets libres de système de formation Système de formation fédérant trois projets du logiciel libre (Moodle, OpenGLM

Plus en détail

Retour d expériences avec UML

Retour d expériences avec UML Retour d expériences avec UML UML pour les systèmes biologiques Marie-Hélène Moirez-Charron, UMR AGIR, équipe MAGE INRA Toulouse mailto:marie-helene.charron@toulouse.inra.fr PLAN Contexte de travail UML,

Plus en détail

Une proposition d extension de GML pour un modèle générique d intégration de données spatio-temporelles hétérogènes

Une proposition d extension de GML pour un modèle générique d intégration de données spatio-temporelles hétérogènes 303 Schedae, 2007 Prépublication n 46 Fascicule n 2 Une proposition d extension de GML pour un modèle générique d intégration de données spatio-temporelles hétérogènes Samya Sagar, Mohamed Ben Ahmed Laboratoire

Plus en détail

Analyse et Conception objet du logiciel Analyse et conception objet du logiciel : Méthode de conception objet et notation UML.

Analyse et Conception objet du logiciel Analyse et conception objet du logiciel : Méthode de conception objet et notation UML. Analyse et conception objet du logiciel : Méthode de conception objet et notation UML Rémy Courdier Email : Remy.Courdier@univ-reunion.fr Rémy Courdier V2.1 1 Plan du cours Introduction au Génie Logiciel

Plus en détail

Intégrer les technologies dans l enseignement et l apprentissage: la vision de l UNIL. > 26 mars 2012 <

Intégrer les technologies dans l enseignement et l apprentissage: la vision de l UNIL. > 26 mars 2012 < Intégrer les technologies dans l enseignement et l apprentissage: la vision de l UNIL > 26 mars 2012 < Table des matières Intégrer les technologies dans l enseignement et l apprentissage: la vision de

Plus en détail

Une méthode d apprentissage pour la composition de services web

Une méthode d apprentissage pour la composition de services web Une méthode d apprentissage pour la composition de services web Soufiene Lajmi * Chirine Ghedira ** Khaled Ghedira * * Laboratoire SOIE (ENSI) University of Manouba, Manouba 2010, Tunisia Soufiene.lajmi@ensi.rnu.tn,

Plus en détail

Introduction au développement du logiciel

Introduction au développement du logiciel Introduction au développement du logiciel Vers le génie logiciel Université de Nantes Master Miage M1 Plan 1 Introduction 2 Génie logiciel 3 Projet informatique 4 Méthode de développement 5 Qualité Bibliographie

Plus en détail

Modélisation et conception d'un. environnement de suivi pédagogique synchrone. d'activités d'apprentissage à distance

Modélisation et conception d'un. environnement de suivi pédagogique synchrone. d'activités d'apprentissage à distance Modélisation et conception d'un environnement de suivi pédagogique synchrone d'activités d'apprentissage à distance Christophe DESPRÉS Laboratoire d Informatique de l'université du Maine Plan de la présentation

Plus en détail

Ingénierie d entreprise et de système d information dirigée par les modèles : quels usages?

Ingénierie d entreprise et de système d information dirigée par les modèles : quels usages? Ingénierie d entreprise et de système d information dirigée par les modèles : quels usages? Hervé Panetto, Xavier Boucher, Pierre-Alain Millet To cite this version: Hervé Panetto, Xavier Boucher, Pierre-Alain

Plus en détail

Quelques éléments sur la conception et l ingénierie des EIAH

Quelques éléments sur la conception et l ingénierie des EIAH Quelques éléments sur la conception et l ingénierie des EIAH Lium Université du Maine Pierre.Tchounikine@lium.univ-lemans.fr EIAH : définition EIAH = Environnement Informatique pour l Apprentissage Humain

Plus en détail

GPA 789 : Analyse et Conception Orientées Objet. ETS Mickaël Gardoni Bureau A 3588 tel 84 11. Mise en Œuvre UML version du 24 avril 2009

GPA 789 : Analyse et Conception Orientées Objet. ETS Mickaël Gardoni Bureau A 3588 tel 84 11. Mise en Œuvre UML version du 24 avril 2009 GPA 789 : Analyse et Conception Orientées Objet ETS Mickaël Gardoni Bureau A 3588 tel 84 11 Mise en œuvre UML 1/ 25 Introduction Mise en œuvre d UML UML n est pas une méthode 2/ 25 1 UML n est qu un langage

Plus en détail

Forthcoming Database

Forthcoming Database DISS.ETH NO. 15802 Forthcoming Database A Framework Approach for Data Visualization Applications A dissertation submitted to the SWISS FEDERAL INSTITUTE OF TECHNOLOGY ZURICH for the degree of Doctor of

Plus en détail

Yannick Prié UFR Informatique Université Claude Bernard Lyon 1 M1 MIAGE SIMA / M1 Informatique MIF17 2008 2009

Yannick Prié UFR Informatique Université Claude Bernard Lyon 1 M1 MIAGE SIMA / M1 Informatique MIF17 2008 2009 Yannick Prié UFR Informatique Université Claude Bernard Lyon 1 M1 MIAGE SIMA / M1 Informatique MIF17 2008 2009 Notion de méthode de conception de SI Méthodes OO de conception Généralités sur les méthodes

Plus en détail

CONSEILS POUR LA REDACTION DU RAPPORT DE RECHERCHE. Information importante : Ces conseils ne sont pas exhaustifs!

CONSEILS POUR LA REDACTION DU RAPPORT DE RECHERCHE. Information importante : Ces conseils ne sont pas exhaustifs! CONSEILS POUR LA REDACTION DU RAPPORT DE RECHERCHE Information importante : Ces conseils ne sont pas exhaustifs! Conseils généraux : Entre 25 et 60 pages (hormis références, annexes, résumé) Format d un

Plus en détail

SMART-Project : Un environnement informatique. support d activités collaboratives d apprentissage par projet, à base de systèmes multi-agents.

SMART-Project : Un environnement informatique. support d activités collaboratives d apprentissage par projet, à base de systèmes multi-agents. SMART-Project : Un environnement informatique support d activités collaboratives d apprentissage par projet, à base de systèmes multi-agents M. Bousmah, N. Elkamoun, A. Berraissoul To cite this version:

Plus en détail

MATHÉMATIQUES CYCLE TERMINAL DE LA SÉRIE ÉCONOMIQUE ET SOCIALE ET DE LA SÉRIE LITTERAIRE CLASSE DE PREMIÈRE

MATHÉMATIQUES CYCLE TERMINAL DE LA SÉRIE ÉCONOMIQUE ET SOCIALE ET DE LA SÉRIE LITTERAIRE CLASSE DE PREMIÈRE Annexe MATHÉMATIQUES CYCLE TERMINAL DE LA SÉRIE ÉCONOMIQUE ET SOCIALE ET DE LA SÉRIE LITTERAIRE CLASSE DE PREMIÈRE L enseignement des mathématiques au collège et au lycée a pour but de donner à chaque

Plus en détail

Patrons de conception prouvés

Patrons de conception prouvés Patrons de conception prouvés Thierry Lecomte 1 Dominique Méry 2 Dominique Cansell 2 (1) ClearSy, 320, avenue Archimède, Les Pléiades 3 Bât A 13857 Aix en Provence, France. (2) Loria, Université Henri

Plus en détail

les Design Patterns 11/02/2013 labsticc.univ-brest.fr/pages_perso/babau/ Département Informatique, UFR Sciences, UBO Laboratoire Lab-STICC

les Design Patterns 11/02/2013 labsticc.univ-brest.fr/pages_perso/babau/ Département Informatique, UFR Sciences, UBO Laboratoire Lab-STICC labsticc.univ-brest.fr/pages_perso/babau/ les Design Patterns Jean-Philippe Babau Département Informatique, UFR Sciences, Laboratoire Lab-STICC 2 1 Plan Introduction aux Design patterns Quelques Design

Plus en détail

Josée St-Pierre, Ph. D. Directrice Laboratoire de recherche sur la performance des entreprises

Josée St-Pierre, Ph. D. Directrice Laboratoire de recherche sur la performance des entreprises PME, réseautage et optimisation de la chaîne logistique Éditorial InfoPME est publié par le Laboratoire de recherche sur la performance des entreprises (LaRePE) Institut de recherche sur les PME Université

Plus en détail

GESTION DE PROJET SÉANCE 2 : LES CYCLE DE VIE D'UN PROJET

GESTION DE PROJET SÉANCE 2 : LES CYCLE DE VIE D'UN PROJET GESTION DE PROJET SÉANCE 2 : LES CYCLE DE VIE D'UN PROJET 1 Tianxiao LIU Licence Professionnelle Réseaux & Sécurité Université de Cergy-Pontoise http://depinfo.u-cergy.fr/~tliu/lpg.php PLAN Objectif et

Plus en détail

Sujet de thèse CIFRE RESULIS / LGI2P

Sujet de thèse CIFRE RESULIS / LGI2P Ecole des Mines d Alès Laboratoire de Génie Informatique et d Ingénierie de Production LGI2P Nîmes Sujet de thèse CIFRE RESULIS / LGI2P Titre Domaine De l ingénierie des besoins à l ingénierie des exigences

Plus en détail

Décomposition de domaine pour un milieu poreux fracturé

Décomposition de domaine pour un milieu poreux fracturé Décomposition de domaine pour un milieu poreux fracturé Laila AMIR 1, Michel KERN 2, Vincent MARTIN 3, Jean E ROBERTS 4 1 INRIA-Rocquencourt, B.P. 105, F-78153 Le Chesnay Cedex Email: laila.amir@inria.fr

Plus en détail

Les Interacteurs Hiérarchisés 1

Les Interacteurs Hiérarchisés 1 Les Interacteurs Hiérarchisés 1 Une architecture orientée tâches pour la conception des dialogues. Patrick Girard, Guy Pierra, Laurent Guittet LISI, ENSMA, Site du Futuroscope - B.P. 109-86960 FUTUROSCOPE

Plus en détail

INTRODUCTION AUX METHODES D INGENIERIE DES DONNEES DIRIGEE PAR LES MODELES

INTRODUCTION AUX METHODES D INGENIERIE DES DONNEES DIRIGEE PAR LES MODELES INTRODUCTION AUX METHODES D INGENIERIE DES DONNEES DIRIGEE PAR LES MODELES Les contenus de ce document sont la propriété exclusive de la société REVER. Ils ne sont transmis qu à titre d information et

Plus en détail

Langage dédié pour le pilotage de solveurs de contraintes

Langage dédié pour le pilotage de solveurs de contraintes LABORATOIRE D INFORMATIQUE DE NANTES-ATLANTIQUE UMR 6241 ÉCOLE DOCTORALE STIM, N. 503 «Sciences et technologies de l information et des mathématiques» Sujet de thèse pour 2010 Langage dédié pour le pilotage

Plus en détail

Le génie Logiciel (suite)

Le génie Logiciel (suite) Le génie Logiciel (suite) Lors du cours précédent, on a étudié différents cycles de vie, dont la cascade, ou la spirale. Analyse des besoins L analyse des besoins est une étape menant à l élaboration de

Plus en détail

L approche Bases de données

L approche Bases de données L approche Bases de données Cours: BD. Avancées Année: 2005/2006 Par: Dr B. Belattar (Univ. Batna Algérie) I- : Mise à niveau 1 Cours: BDD. Année: 2013/2014 Ens. S. MEDILEH (Univ. El-Oued) L approche Base

Plus en détail

Embedded Domain-Specific Languages using Libraries and Dynamic Metaprogramming

Embedded Domain-Specific Languages using Libraries and Dynamic Metaprogramming Embedded Domain-Specific Languages using Libraries and Dynamic Metaprogramming THÈSE N O 5007 (2011) PRÉSENTÉE le 20 mai 2011 À LA FACULTÉ INFORMATIQUE ET COMMUNICATIONS LABORATOIRE DE MÉTHODES DE PROGRAMMATION

Plus en détail

Stage Ingénieur en développement logiciel/modélisation 3D

Stage Ingénieur en développement logiciel/modélisation 3D Ingénieur en développement logiciel/modélisation 3D Schlumberger recrute un(e) stagiaire ingénieur en modélisation 3D pour la plate-forme Petrel. Vous serez intégré(e) au sein d une équipe innovante, Petrel

Plus en détail

Adaptation sémantique de documents SMIL

Adaptation sémantique de documents SMIL Adaptation sémantique de documents SMIL Sébastien Laborie Jérôme Euzenat Nabil Layaïda INRIA Rhône-Alpes - 655 Avenue de l Europe - 38334 St Ismier Cedex {Sebastien.Laborie;Jerome.Euzenat;Nabil.Layaida}@inrialpes.fr

Plus en détail

Description et illustration du processus unifié

Description et illustration du processus unifié USDP Description et illustration du processus unifié Définit un enchaînement d activités Est réalisé par un ensemble de travailleurs Avec des rôles, des métiers Avec pour objectifs de passer des besoins

Plus en détail

Informatique et création numérique

Informatique et création numérique Enseignement d exploration en classe de seconde 30 septembre 2015 Groupe de Formation-Action EE ICN Lycée Koeberlé de Sélestat Horaire Objectifs de l enseignement Une dimension interdisciplinaire Perspectives

Plus en détail

Cartographie multirisques : une méthode semi-automatique

Cartographie multirisques : une méthode semi-automatique Cartographie multirisques : une méthode semi-automatique Yannick Manche Ingénieries EAT 1998 Risques naturels p 115 à 119 L étude des risques naturels est devenue une préoccupation majeure en France avec

Plus en détail

SYNTHESE D ARCHITECTURES D ENSEMBLES DYNAMIQUES D HELICOPTERES.

SYNTHESE D ARCHITECTURES D ENSEMBLES DYNAMIQUES D HELICOPTERES. SYNTHESE D ARCHITECTURES D ENSEMBLES DYNAMIQUES D HELICOPTERES. 1 LE CADRE DES TRAVAUX Les travaux s inscrivent dans le cadre de l amélioration des performances des ensembles dynamiques d Hélicoptères.

Plus en détail

MEDIAPLANNING & HYBRIDATION APPLIQUE A L INTERNET

MEDIAPLANNING & HYBRIDATION APPLIQUE A L INTERNET MEDIAPLANNING & HYBRIDATION APPLIQUE A L INTERNET MOBILE Gaël Crochet 1 & Gilles Santini 2 1 Médiamétrie, 70 rue Rivay, 92532 Levallois-Perret, France, gcrochet@mediametrie.fr 2 Vintco SARL, 8 rue Jean

Plus en détail

Résumé du document «Programmes des classes préparatoires aux Grandes Écoles ; Discipline : Informatique ; Première et seconde années - 2013»

Résumé du document «Programmes des classes préparatoires aux Grandes Écoles ; Discipline : Informatique ; Première et seconde années - 2013» Résumé du document «Programmes des classes préparatoires aux Grandes Écoles ; Discipline : Informatique ; Première et seconde années - 2013» I Objectifs Niveau fondamental : «on se fixe pour objectif la

Plus en détail

1. Introduction. 2. Diagramme des exigences

1. Introduction. 2. Diagramme des exigences 1. Introduction La complexité des systèmes techniques est telle que, sans outils de représentations abstraites et progressivement enrichies, les intervenants d un projet auraient de nombreuses difficultés

Plus en détail

COMMENT DÉFINIR L ORIENTÉ OBJET

COMMENT DÉFINIR L ORIENTÉ OBJET COMMENT DÉFINIR L ORIENTÉ OBJET De manière superficielle, le terme «orienté objet», signifie que l on organise le logiciel comme une collection d objets dissociés comprenant à la fois une structure de

Plus en détail

SONDY : une plateforme open-source d analyse et de fouille pour les réseaux sociaux en ligne

SONDY : une plateforme open-source d analyse et de fouille pour les réseaux sociaux en ligne SONDY : une plateforme open-source d analyse et de fouille pour les réseaux sociaux en ligne Adrien GUILLE, C. Favre, Djamel Abdelkader Zighed To cite this version: Adrien GUILLE, C. Favre, Djamel Abdelkader

Plus en détail

ANALYSE FACTORIELLE DE DONNÉES MIXTES : PRINCIPE ET

ANALYSE FACTORIELLE DE DONNÉES MIXTES : PRINCIPE ET ANALYSE FACTORIELLE DE DONNÉES MIXTES : PRINCIPE ET EXEMPLE D APPLICATION Jérôme Pagès Laboratoire de mathématiques appliquées Agrocampus, 35042 Rennes cedex email : pages@agrorennes.educagri.fr Résumé

Plus en détail

Evaluer des logiciels éducatifs

Evaluer des logiciels éducatifs DES-TEF 2001-2002 Evaluer des logiciels éducatifs Bernadette Charlier Cellule d Ingénierie Pédagogique Département Education et Technologie FUNDP 1 Evaluer des logiciels éducatifs hyper et multimédias

Plus en détail

IFT3903 Qualité du logiciel et métriques

IFT3903 Qualité du logiciel et métriques IFT3903 Qualité du logiciel et métriques Yann-Gaël Guéhéneuc Hiver 2006 Chapitre 2 Développement logiciel (Tiré du cours de Houari Sahraoui) GEODES Ptidej Team OO Programs Quality Evaluation and Enhancement

Plus en détail

Modèle d implémentation

Modèle d implémentation Modèle d implémentation Les packages UML: Unified modeling Language Leçon 5/6-9-16/10/2008 Les packages - Modèle d implémentation - Méthodologie (RUP) Un package ou sous-système est un regroupement logique

Plus en détail

Annexe 4 Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles

Annexe 4 Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Annexe 4 Programmes des classes préparatoires aux Grandes Ecoles Filière : scientifique Voie : Technologie et biologie (TB) Discipline : Informatique Première et seconde années Programme d informatique

Plus en détail

AGROBASE : un système de gestion de données expérimentales

AGROBASE : un système de gestion de données expérimentales AGROBASE : un système de gestion de données expérimentales Daniel Wallach, Jean-Pierre RELLIER To cite this version: Daniel Wallach, Jean-Pierre RELLIER. AGROBASE : un système de gestion de données expérimentales.

Plus en détail

Management des Systèmes d information (SI) S1 - Gouvernance des SI

Management des Systèmes d information (SI) S1 - Gouvernance des SI 2015 / 2016 - Semestre 1&2 DSCG - UE5 Management des Systèmes d information (SI) S1 - Gouvernance des SI Module 5 - Gestion des Processus Métiers (BPM) Yves MEISTERMANN DSCG UE 5 - Bulletin officiel DSCG

Plus en détail

Mettre en place une infrastructure Web nouvelle génération avec Drupal et Acquia

Mettre en place une infrastructure Web nouvelle génération avec Drupal et Acquia Mettre en place une infrastructure Web nouvelle génération avec Drupal et Acquia Pour l architecte de solutions web Table des matières Présentation générale... 3 Des outils disparates.... 4 Une gestion

Plus en détail

Autodesk Robot Structural Analysis Professional. Une analyse complète de vos projets de structure.

Autodesk Robot Structural Analysis Professional. Une analyse complète de vos projets de structure. Autodesk Robot Structural Analysis Professional Une analyse complète de vos projets de structure. Une analyse structure intégrée plus simple Le logiciel Autodesk Robot Structural Analysis Professional

Plus en détail

Gestion Projet. Cours 3. Le cycle de vie

Gestion Projet. Cours 3. Le cycle de vie Gestion Projet Cours 3 Le cycle de vie Sommaire Généralités 3 Séquentiel 7 Itératif/Incrémental 17 Extreme Programming 22 Que choisir? 29 Etats Transverse 33 Cours 3 2006-2007 2 Généralités Cours 3 2006-2007

Plus en détail

Industrial Phd Progam

Industrial Phd Progam Industrial Phd Progam Catalan Government: Legislation: DOGC ECO/2114/2012 Modification: DOGC ECO/2443/2012 Next: Summary and proposal examples. Main dates March 2013: Call for industrial Phd projects grants.

Plus en détail

Positionnement de UP

Positionnement de UP UNIFIED PROCESS Positionnement de UP Unified Process Langage Méthode Outil logiciel UML UP RUP 6 BONNES PRATIQUES développement itératif gestion des exigences architecture basée sur des composants modélisation

Plus en détail

Design Patterns. Pourquoi utiliser des patterns? Pourquoi utiliser des patterns? Les patterns vue de loin. D où viennent les design patterns?

Design Patterns. Pourquoi utiliser des patterns? Pourquoi utiliser des patterns? Les patterns vue de loin. D où viennent les design patterns? Noël NOVELLI ; Université de la Méditerranée ; LIF et Département d Informatique Case 901 ; 163 avenue de Luminy 13 288 MARSEILLE cedex 9 Design Patterns D où viennent les design patterns? D où viennent

Plus en détail

Nous désirons tout mettre en œuvre pour découvrir le travail d enseignant et surtout, améliorer nos

Nous désirons tout mettre en œuvre pour découvrir le travail d enseignant et surtout, améliorer nos L A P P R E N T I S S A G E E N P R O F O N D E U R Présenté par : Michael Lafontaine, CGA, M. Fisc. Bruce Lagrange, CA, M. Sc. Patricia Michaud, CA, MBA Francis Belzile, CA, M. Fisc. Janie Bérubé, CA,

Plus en détail

Use Cases. Introduction

Use Cases. Introduction Use Cases Introduction Avant d aborder la définition et la conception des UC il est bon de positionner le concept du UC au sein du processus de développement. Le Processus de développement utilisé ici

Plus en détail

VALIDATION DES ACQUIS DE L EXPERIENCE (VAE) Expert en ingénierie du logiciel. 1) Conditions de recevabilité de la demande des candidats

VALIDATION DES ACQUIS DE L EXPERIENCE (VAE) Expert en ingénierie du logiciel. 1) Conditions de recevabilité de la demande des candidats VALIDATION DES ACQUIS DE L EXPERIENCE (VAE) Expert en ingénierie du logiciel 1) Conditions de recevabilité de la demande des candidats Le candidat souhaitant acquérir le titre professionnel d Expert en

Plus en détail

Génie logiciel. Concepts fondamentaux. Bruno MERMET, Université du Havre 1

Génie logiciel. Concepts fondamentaux. Bruno MERMET, Université du Havre 1 Génie logiciel Concepts fondamentaux Bruno MERMET, Université du Havre 1 Nécessité du Génie Logiciel Bruno MERMET, Université du Havre 2 Développement d un logiciel Caractéristiques souhaitées : Adéquation

Plus en détail

Environnements de Développement

Environnements de Développement Institut Supérieur des Etudes Technologiques de Mahdia Unité d Enseignement: Environnements de Développement Mme BEN ABDELJELIL HASSINE Mouna m.bnaj@yahoo.fr Développement des systèmes d Information Syllabus

Plus en détail

Master Sciences et technologies Mention MI : Management de l Innovation

Master Sciences et technologies Mention MI : Management de l Innovation Master Sciences et technologies Mention MI : Management de l Innovation M2 Spécialité Ingénierie et Management de la Formation (IMFL ) Présentation des UE UE de spécialité UE1 «Management des connaissances

Plus en détail

Modélisation: outillage et intégration

Modélisation: outillage et intégration Modélisation: outillage et intégration Emmanuel Gaudin emmanuel.gaudin@pragmadev.com Un réel besoin Le logiciel double tous les deux ans. Le volume final rend extrêmement difficile de garantir le niveau

Plus en détail

Système Qualité Pharmaceutique (ICH Q10)

Système Qualité Pharmaceutique (ICH Q10) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 Système Qualité Pharmaceutique (ICH Q10) Le document ICH Q10 sur le

Plus en détail

INF 1250 INTRODUCTION AUX BASES DE DONNÉES. Guide d étude

INF 1250 INTRODUCTION AUX BASES DE DONNÉES. Guide d étude INF 1250 INTRODUCTION AUX BASES DE DONNÉES Guide d étude Sous la direction de Olga Mariño Télé-université Montréal (Québec) 2011 INF 1250 Introduction aux bases de données 2 INTRODUCTION Le Guide d étude

Plus en détail

Projet ECOSIM : Plate-forme Multi-Scénario de Simulation Dynamique de Gestion en Ligne.

Projet ECOSIM : Plate-forme Multi-Scénario de Simulation Dynamique de Gestion en Ligne. Projet ECOSIM : Plate-forme Multi-Scénario de Simulation Dynamique de Gestion en Ligne. Patrice Saunier EXOSIM S.A 7, Boulevard Mirabeau 95100 ARGENTEUIL Tel : (33) 1.30.76.60.13 Fax : (33) 1.30.76.06.14

Plus en détail

TUTORIAL ModelSim VHDL

TUTORIAL ModelSim VHDL ÉCOLE NATIONALE SUPÉRIEURE de SCIENCES APPLIQUÉES et de TECHNOLOGIE TECHNOPOLE ANTICIPA LANNION UNIVERSITÉ DE RENNES 1 TUTORIAL ModelSim VHDL D. Chillet, E. Casseau Le 14 novembre 2008 LOGICIEL et SYSTÈME

Plus en détail

Développement itératif, évolutif et agile

Développement itératif, évolutif et agile Document Développement itératif, évolutif et agile Auteur Nicoleta SERGI Version 1.0 Date de sortie 23/11/2007 1. Processus Unifié Développement itératif, évolutif et agile Contrairement au cycle de vie

Plus en détail

Brique B.D.L : Gestion de Projet Logiciel. Editeur graphique d aide à la description d une architecture logicielle. Revue de Planification

Brique B.D.L : Gestion de Projet Logiciel. Editeur graphique d aide à la description d une architecture logicielle. Revue de Planification Brique B.D.L : Gestion de Projet Logiciel Editeur graphique d aide à la description d une architecture logicielle Revue de Planification Yann Barthélémy Audran Le Baron Olivier Jennes Pierrick Lerey Alexandre

Plus en détail

ISO/CEI 19770-1. Technologies de l information Gestion des actifs logiciels. Partie 1: Procédés et évaluation progressive de la conformité

ISO/CEI 19770-1. Technologies de l information Gestion des actifs logiciels. Partie 1: Procédés et évaluation progressive de la conformité NORME INTERNATIONALE ISO/CEI 19770-1 Deuxième édition 2012-06-15 Technologies de l information Gestion des actifs logiciels Partie 1: Procédés et évaluation progressive de la conformité Information technology

Plus en détail