Amélioration Des Modèles De Variabilité Dans Les Lignes De Produits Logiciels Pour Une Meilleure Adoption

Résumé: Pendant de nombreuses décennies, plusieurs organisations ont lancé des initiatives de réutilisation des logiciels pour améliorer leur productivité. Les lignes de produits logiciels (LdP) ont abordé ce problème en organisant le développement de logiciels autour d'un ensemble de fonctionnalités qui sont partagées par un ensemble de produits. Pour accélérer la migration d'une organisation vers une solution LdP, les anciens systèmes déjà développés dans cette organisation constituent un appui fort. Afin d'exploiter les produits logiciels existants pour la construction d'une nouvelle LdP, les fonctionnalitésqui composent chacun des produits utilisés doivent être spécifiées en premier lieu. Pour ce faire, le code source des systèmes analysés représente la source la plus fiable qui capitalise sur les connaissances des experts impliqués dans le développement de ces systèmes. Il est inévitable, cependant, que les systèmes développés dans une organisation soient créés par différent programmeurs, utilisant éventuellement différents langages et techniques de programmation. Bref, on se trouve confronté à un problème d'hétérogénéité. Dans cette thèse, nous évaluons l'efficacité d'une nouvelle approche d'extraction de LdP à partir du code source des systèmes orientés objet (OO). Notre première contribution concerne l'extraction de la liste de fonctionnalités implémentées dans un système existant utilisant des techniques d'apprentissage automatique, tout en minimisant la perte d'information. Notre deuxième contribution consiste à identifier les variabilités et les commonalités dans l'ensemble des fonctionnalités extraites, tout en adressant le problème d'hétérogénéité, afin de configurer ces fonctionnalités en une LdP. L'évaluation de notre approche proposée en utilisant différentes applications Java open-source a révélé des résultats encourageants

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