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Thèse Kelly Garces-Pernett

Directeur de thèse

Pierre Cointe
Jean Bézivin

Résumé

L’alignement de modèles est devenu un sujet d’intérêt pour la communauté
de l’Ingénierie Dirigée par les Modèles. Le but est d’identifier des
correspondances entre les éléments de deux métamodèles ou de deux modèles.
Un scénario d’application important est la dérivation des transformations
à partir des correspondances entre métamodèles. De plus, les
correspondances entre modèles offrent un grand potentiel pour adresser
d’autres besoins. L’établissement manuel de ces correspondances sur des
(méta)modèles de grande taille demande une grande quantité de travail et
est source d’erreurs. La communauté travaille donc à automatiser le
processus en proposant plusieurs stratégies d’alignement formulées comme la combinaison d’un ensemble d’heuristiques. Un premier problème est alors que ces heuristiques sont limitées à certains formalismes de
représentation au lieu d’être réutilisables.
Un second problème réside dans la difficulté à évaluer
systématiquement la qualité des stratégies. Cette thèse propose une
approche pour résoudre les problèmes ci-dessus. Cette approche
développe des stratégies dont les heuristiques sont faiblement couplées
aux formalismes. Elle extrait un jeu de tests d’usage à partir d’un
répertoire de modèles et elle utilise finalement un mégamodèle pour
automatiser l’évaluation. Pour valider cette approche, nous développons le
langage dédié AML construit sur la plateforme AmmA. Nous contribuons à la
définition d’une bibliothèque d’heuristiques et de stratégies AML. Pour
montrer que notre approche n’est pas limitée au domaine de l’IDM nous
testons celle-ci dans le domaine des ontologies. Finalement, nous
proposons trois cas d’étude attestant l’applicabilité des stratégies AML
dans les domaines de la coévolution des modèles, de l’évaluation des
métamodèles pivots et de la synchronisation des modèles.

Dernière modification : lundi 25 novembre 2013