Capitalisation des connaissances sur de grands logiciels de calcul scientifique

par Stéphane Picard

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Jean-Louis Ermine.

Soutenue en 2002

à Paris 11, Orsay .


  • Résumé

    Le développement, la maintenance et l'utilisation de logiciels de calcul scientifique sont des activités de grande envergure faisant intervenir plusieurs domaines scientifiques. Les organismes industriels et de recherche, qui mettent en oeuvre de tels logiciels, doivent gérer l'évolution de ces systèmes et garantir la qualité des simulations numériques réalisées. L'approche que nous présentons dans ce travail, permet de décrire ces logiciels, selon différentes échelles de temps, niveaux de granularité et points de vue (scientifiques, techniques ou organisationnel). Nous essayons mettre en perspective les différents domaines scientifiques impliqués dans la conception d'un logiciel de calcul scientifique, afin de compléter les techniques existantes du génie logiciel. Nous proposons dans ce travail une adaptation de la méthode MKSM dédiée à la capitalisation des connaissances sur les logiciels scientifiques, et plus particulièrement à l'explicitation du " savoir-faire " spécifique au métier de numéricien dans les activités de conception de grands logiciels scientifiques.


  • Résumé

    The design and the use of large scientific software are wide-ranging activities. Researchers and industrials need to manage the evolution of such large software systems and also to validate the quality of the numerical simulations performed by those systems. In this work, we present a Knowledge Management approach providing a new kind of scientific software documentation. Our approach, based on scientific software designers and users interviews, describe a large scientific software according to different time scales, granularity levels, and specific points of view (scientific, technical and organizational). We tried to link, in a pertinent way, the different scientific domains involved in the scientific software design, in order to complete the Software Engineering efforts. This work is based on an adaptation of the MKSM Knowledge Management method to scientific software, and focus on the numerical "know how" involved in large scientific software design rationale.

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Informations

  • Détails : 131 p.
  • Notes : Publication autorisée par le jury
  • Annexes : Bibliogr. p.95-100.

Où se trouve cette thèse ?

  • Bibliothèque : Université Paris-Sud (Orsay, Essonne). Service Commun de la Documentation. Section Sciences.
  • Disponible pour le PEB
  • Cote : M/Wg ORSA(2002)34
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