Soutenance de thèse d’Imad BERROUYNE (équipe NaoMod)

Imad Berrouyne, doctorant en cotutelle France Canada au sein de l’équipe NaoMod, soutiendra sa thèse intitulée « Une méthodologie fondée sur les modèles pour unifier l’ingénierie logicielle dans l’Internet des objets« / « A Model-Driven Methodology to Unify Software Engineering in the Internet of Things »

jeudi 4 févier 2021 à 15h (heure française), à l’Université du Québec à Chicoutimi (UQAC), Canada. La soutenance sera retransmise en streaming.

Jury :

•  Directeur de thèse : Jean-Claude ROYER (Professeur, IMT-A)
• Co-directeur : Massimo TISI (MCF, IMT-A)
• Co-encadrant : Jean-Marie MOTTU (MCF, Université de Nantes)
• Rapporteurs : Davide DI RUSCIO (MCF, University of L’Aquila, Italie) ; Yann-Gaël GUEHENEUC (Professeur, Concordia Université, Canada)
• Autres membres : Mehdi ADDA (Professeur, Université du Québec à Rimouski) ; Abdenour BOUZOUANE (Professeur, Université du Québec à Chicoutimi) ; Luigi LOGRIPPO (Professeur, Université du Québec en Outaouais)

Résumé : L’Internet des objets (ldO) vise à connecter tout objet, partout, en tout temps (AAA). Cette hypothèse entraîne de nombreux défis en matière de génie logiciel. Ces défis constituent un sérieux obstacle à son adoption à grande échelle. L’une des principales caractéristiques de l’ldO est la généricité, c’est-à-dire permettre aux objets de se connecter de manière transparente, quelles que soient leurs technologies.
L’ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) est un paradigme qui préconise l’utilisation de modèles pour résoudre les problèmes de génie logiciel. L’IDM pourrait aider à répondre au besoin de généricité de l’ldO du point de vue du génie logiciel. Les approches d’IDM existantes se focalisent essentiellement sur la modélisation du comportement des objets. Peu d’attention a été accordée à la modélisation liée au réseau.
La présente thèse présente une méthodologie pour l’ldO basée sur l’IDM. Fondamentalement, elle fournit une solution pour créer des réseaux intelligents d’objets. Le principe que nous utilisons consiste à contourner l’hétérogénéité intrinsèque de l’ldO en séparant la spécification du réseau, c’est-à-dire les objets, le schéma de communication et les contraintes, de son implémentation concrète, c’est-à-dire les artefacts logiciels de bas niveau (par exemple, le code source). Techniquement, la méthodologie repose sur un langage dédié basé sur les modèles pour la spécification du réseau et une procédure pour la génération du code des artefacts de bas niveau à partir de cette spécification. L’adoption de cette méthodologie rend l’ingénierie logicielle des applications ldO plus rigoureuse, permet de prévenir les bogues plus tôt et de gagner du temps.

Mots-clés : Internet des objets, génie logiciel,ingénierie dirigée par les modèles, transformation des modèles, mise en œuvre des politiques, génération de code

Abstract: The Internet of Things (IoT) aims for connecting Anything, Anywhere, Anytime (AAA). This assumption brings about a good deal of software engineering challenges. These challenges constitute a serious obstacle to its wider adoption. A main feature of the Internet of Things (IoT) is genericity, i.e., enabling things to connect seamlessly regardless of their technologies. Model-Driven Engineering (MDE) is a paradigm that advocates using models to address software engineering problems. MDE could help to meet the genericity of the IoT from a software engineering perspective. In that sense, the IoT could be a requirement provider on the one hand and MDE its solution provider on the other. Existing MDE approaches focus on modeling the behavior of things. But, little attention has been paid to network-related modeling.
The present thesis presents a methodology for the IoT based on MDE. Fundamentally, it provides a solution to create smart networks of things. The principle we use consists of avoiding the intrinsic heterogeneity of the IoT by separating the specication of the network, i.e., the things, the communication scheme and the constraints, from their concrete implementation, i.e., the low-level artifacts (e.g., source code). Technically, the methodology relies on a model-based Domain-Specic Language (DSL) and a code generator. The former enables the specication of the network, and the latter provides a procedure to generate the low-level artifacts from this specication. The adoption of this methodology makes software engineering of IoT applications more rigorous, helps prevent bugs earlier and saves time.

Keywords: Internet of Things, Software Engineering, Model-Driven Engineering, Model Transformation, Policy Enforcement, Code Generation