Langages de modélisation pour l'ingénierie des exigences et l'analyse quantitative des systèmes embarqués

Modeling languages for requirements engineering and quantitative analysis of embedded systems

• Auteur / Autrice : Dominique Blouin
• Direction : Éric Senn
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : STIC
• Date : Soutenance en 2013
• Etablissement(s) : Lorient
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Santé, information-communication et mathématiques, matière (Brest, Finistère)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire en sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
• Partenaire(s) de recherche : autre partenaire : Université européenne de Bretagne (2007-2016)

Mots clés

Mots clés contrôlés

Ingénierie dirigée par les modèles

AADL (informatique)

Ingénierie des exigences

Systèmes embarqués (informatique)

Résumé

L’ingénierie dirigée par les modèles est une approche visant à maitriser la complexité croissante des systèmes. Une phase critique de cette approche est l’ingénierie des exigences, qui vise à formuler correctement le problème qui doit être résolu par le système à développer. Une spécification d’exigences doit être couplée avec une spécification de la conception du système qui représente une solution au problème formulé. Plusieurs langages de description d’architectures (ADL) ont été proposés pour la modélisation des systèmes et l’analyse de leurs propriétés non fonctionnelles (NFP). Cependant, certains de ces langages ne disposent pas de moyens de modélisation des domaines du problème et de l’estimation des NFP. Pour résoudre ces problèmes, cette thèse propose deux nouveaux langages pouvant être combinés à des ADL pour en combler ces lacunes. RDAL (Requirements Definition and Analysis Language) permet la modélisation, l’analyse et là vérification des exigences d’un système, incluant des moyens de formalisation de bonnes pratiques de l’ingénierie des exigences. QAML (Quantitative Analysis Modeling Language) permet de représenter des modèles d’analyse de NFP de manière à pouvoir les intégrer dans un modèle d’un ADL donné. Ces modèles sont alors automatiquement interprétés pour fournir des estimations des NFP concernées, s’assurant ainsi de leur cohérence avec le modèle évolutif de conception. QAML est également utile pour la représentation des fiches techniques des composants de manière à faciliter l’intégration des données dans le flot de conception. Ces deux langages ont été validés à l’aide de modèles AADL démontrant leur capacité à détecter des erreurs de conception.

Model-based Systems Engineering (MBSE) is an approach to handle the increasing complexity of systems through the use of models that can be analyzed to detect errors as early as possible. A critical phase of systems engineering is Requirements Engineering (RE), which occurs at the very beginning of the development cycle and aims at stating precisely the problem that a system is intended to solve. Coupled with the requirements, a system design specification will state a solution to the problem formulated by the requirements. Many Architecture Description Languages (ADLs) have been proposed for the modeling of design specifications, and the analysis of system non-functional properties. However, some of these ADLs currently lack means to model the problem and analysis domains. To solve these problems, two new modeling languages are proposed that can be combined with any ADL to cover the missing domains. The Requirements Definition and Analysis Language (RDAL) supports the analysis and verification of requirements by the design; including RE best practices. The Quantitative Analysis Modeling Language (QAML) allows representing analysis models formally for their seamless integration with design models. Interpretation of QAML models provides automated evaluation of system non-functional properties ensuring their consistency with the evolving design. QAML is well suited to for the representation of complex component data sheets easing their integration in model-based designs. The validation of both languages is presented with a set of example AADL models, showing how the languages helped in discovering errors that could not easily be found from natural language specifications.