Un article fondateur pour l’évaluation des systèmes logiciels auto-adaptatifs récompensé
La publication "A Framework for Evaluating Quality-Driven Self-Adaptive Software Systems" a été sélectionnée comme le papier publié lors la conférence SEAMS 2011 ayant eu le plus d'influence en dix ans et a été récompensé par le "10-year Most Influential Paper Award" lors de la conférence SEAMS 2022. Une équipe internationale, dont Laurence Duchien, professeure à l’Université de Lille et membre de Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille (CRIStAL - CNRS/Université de Lille/Centrale Lille) a ainsi été distinguée lors de cette conférence spécialisée dans le génie logiciel pour les systèmes adaptatifs et auto-gérés.
Un logiciel auto-adaptatif surveille son contexte opérationnel pour prendre des décisions d'exécution. Il s'agit de modifier le comportement au moment de l'exécution pour maintenir ou améliorer ses fonctions. Cette vision est profondément enracinée dans plusieurs domaines de recherche, comme par exemple la robotique, l'ingénierie des exigences/connaissances, la théorie du contrôle, l'informatique tolérante aux pannes, etc. On peut citer l'exemple concret de véhicules autonomes qui s'adaptent en fonction du contexte dans lequel ils évoluent. Ils adapteront leur comportement en fonction du fait qu'ils roulent sur une autoroute ou sur une route de campagne que ce soit en termes de vitesse, mais aussi d'attention aux autres véhicules ou objets.
Au cours de la décennie 2000-2010, les chercheurs ont conçu et proposé de nombreuses approches et stratégies diverses pour modifier le comportement d'un système auto-adaptatif. La publication "A Framework for Evaluating Quality-Driven Self-Adaptive Software Systems" analyse de nombreux travaux existants et propose une classification des systèmes auto-adaptatifs couvrant le spectre des approches basées sur le contrôle jusqu'aux approches basées sur l'ingénierie logicielle. Le cadre d'évaluation proposé est fondé sur un ensemble de propriétés d'adaptation dérivées des propriétés de la théorie du contrôle. Une correspondance entre ces propriétés et les attributs de qualité logicielle est établie. Ainsi, les métriques de qualité logicielle correspondantes ont pu ensuite être utilisées pour évaluer les propriétés d'adaptation.
L'originalité de l'analyse proposée venait du fait que de nombreuses approches d'alors n'avaient pas identifié ni abordé les propriétés d'adaptation. Ainsi, l'évaluation des systèmes adaptatifs n'était généralement pas abordée explicitement, ni dans le contrôleur ni dans le système. Par conséquent, étant donné que les propriétés d'adaptation n'étaient pas identifiées dans de nombreuses approches, les métriques n'étaient pas non plus abordées. Aussi, les mécanismes de validation discutés pour ces approches étaient généralement limités à l'évaluation des propriétés de performance observées dans le système géré, même lorsque l'objectif d'adaptation n'était pas lié aux attributs de qualité de performance. Ce travail d’analyse a servi de socle pour les travaux qui ont suivi sur le sujet, en particulier dans les thèses de Norha M. Villegas sur la gestion du contexte et l'auto-adaptabilité pour les systèmes logiciels intelligents sensibles à la situation et de Gabriel Tamura qui a travaillé à un système fiable de préservation des contrats de qualité de service (QoS) grâce à une reconfiguration dynamique.
Publications :
- Norha M. Villegas, Hausi A. Müller, Gabriel Tamura, Laurence Duchien, Rubby Casallas, A Framework for Evaluating Quality-Driven Self-Adaptive Software Systems., SEAMS 2011, p 81-89.
- Norha M. Villegas, Context management and self-adaptivity for situation-aware smart software systems, Thèse University of Victoria, Canada, 2013.
- Gabriel Tamura, QoS-CARE: A Reliable System for Preserving QoS Contracts through Dynamic Reconfiguration, Thèse Université de Lille & Université de Los Andes, 2012.