Une approche déclarative pour la génération de modèles

par Adel Ferdjoukh

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Marianne Huchard.

Le président du jury était Carmen Gervet.

Le jury était composé de Marianne Huchard, Carmen Gervet, Jean-Michel Bruel, Michel Rueher, Clémentine Nebut, Franck Barbier.

Les rapporteurs étaient Jean-Michel Bruel, Michel Rueher.


  • Résumé

    Disposer de données dans le but de valider ou tester une approche ou un concept est d'une importance primordiale dans beaucoup de domaines différents. Malheureusement, ces données ne sont pas toujours disponibles, sont coûteuses à obtenir, ou bien ne répondent pas à certaines exigences de qualité ce qui les rend inutiles dans certains cas de figure.Un générateur automatique de données est un bon moyen pour obtenir facilement et rapidement des données valides, de différentes tailles, pertinentes et diversifiées. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle approche complète, dirigée par les modèles et basée sur la programmation par contraintes pour la génération de données.

  • Titre traduit

    A Declarative Approach for Model Generation


  • Résumé

    Owning data is useful in many different fields. Data can be used to test and to validate approaches, algorithms and concepts. Unfortunately, data is rarely available, is cost to obtain, or is not adapted to most of cases due to a lack of quality.An automated data generator is a good way to generate quickly and easily data that are valid, in different sizes, likelihood and diverse.In this thesis, we propose a novel and complete model driven approach, based on constraint programming for automated data generation.


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