Abstract FR:

Les projets logiciels de taille industriels sont développés par centaines de développeurs travaillant sur des centaines de modèles de types différents. La complexité de ces modèles couplés au fait qu’ils soient souvent maintenus par des développeurs différents est une source connue d'incohérences pouvant causer l'échec de la modélisation. La détection de ces incohérences consiste à analyser les modèles pour y détecter les configurations non souhaitables. Cette thèse traite le problème de la détection des incohérences lors du développement collaboratif des modèles. Notre approche, Praxis, représente les modèles par une séquence d'actions unitaires le construisant. Cette représentation séquentielle permet de façon uniforme des incohérences entre des modèles de différentes natures. Praxis exploite cette représentation pour rendre la détection d'incohérence incrémentale. Cette détection incrémentale est suffisamment efficace pour donner un retour instantané au développer. Praxis est également à la base d'un protocole pair-à-pair pour l'édition collaborative de modèles. Ce protocole utilise les actions unitaires de Praxis pour la communication entre les sites d'édition. Praxis propose également un détecteur d'incohérence réparti. Ce détecteur a pour but de détecter les incohérences dans les modèles édités collaborativement. Les performances de Praxis ont étés validées grâce à une benchmark composée de modèles issus de cas d'études et de 1400 modèles provenant d'un générateur mathématiquement fondé. Cette benchmark utilise 56 règles représentatives provenant de la spécification d'UML. La validation a montré que Praxis est efficace et peux prendre en charge de très gros modèles