Thèse soutenue

Génération automatique de jeux de tests avec analyse symbolique des données pour les systèmes embarqués
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Auteur / Autrice : Mariem Abdelmoula
Direction : Michel AuguinDaniel Gaffé
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 18/12/2014
Etablissement(s) : Nice
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'électronique, antennes et télécommunications (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes) - Laboratoire d'Electronique- Antennes et Télécommunications / LEAT
Jury : Président / Présidente : Robert de Simone
Examinateurs / Examinatrices : Michel Auguin, Daniel Gaffé, Robert de Simone, Jean-Claude Fernandez, Yvon Trinquet, Bruno Robisson
Rapporteurs / Rapporteuses : Jean-Claude Fernandez, Yvon Trinquet

Résumé

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Un des plus grands défis dans la conception matérielle et logicielle est de s’assurer que le système soit exempt d’erreurs. La moindre erreur dans les systèmes embarqués réactifs peut avoir des conséquences désastreuses et coûteuses pour certains projets critiques, nécessitant parfois de gros investissements pour les corriger, ou même conduire à un échec spectaculaire et inattendu du système. Prévenir de tels phénomènes en identifiant tous les comportements critiques du système est une tâche assez délicate. Les tests en industrie sont globalement non exhaustifs, tandis que la vérification formelle souffre souvent du problème d’explosion combinatoire. Nous présentons dans ce contexte une nouvelle approche de génération exhaustive de jeux de test qui combine les principes du test industriel et de la vérification formelle académique. Notre approche construit un modèle générique du système étudié à partir de l’approche synchrone. Le principe est de se limiter à l’analyse locale des sous-espaces significatifs du modèle. L’objectif de notre approche est d’identifier et extraire les conditions préalables à l’exécution de chaque chemin du sous-espace étudie. Il s’agit ensuite de générer tout les cas de tests possibles à partir de ces pré-conditions. Notre approche présente un algorithme de quasi-aplatissement plus simple et efficace que les techniques existantes ainsi qu’une compilation avantageuse favorisant une réduction considérable du problème de l’explosion de l’espace d’états. Elle présente également une manipulation symbolique des données numériques permettant un test plus expressif et concret du système étudié.