Thèse soutenue

Exploration concrétisée et pertinente de systèmes d'événements abstraits en vue de la génération automatique de tests
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Auteur / Autrice : Guillaume Voiron
Direction : Jacques JulliandPierre-Alain Masson
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 27/09/2019
Etablissement(s) : Bourgogne Franche-Comté
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences pour l'ingénieur et microtechniques (Besançon ; 1991-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : FEMTO-ST : Franche-Comté Electronique Mécanique Thermique et Optique - Sciences et Technologies (Besançon) - Franche-Comté Électronique Mécanique- Thermique et Optique - Sciences et Technologies (UMR 6174) / FEMTO-ST
Etablissement de préparation : Université de Franche-Comté (1971-....)
Jury : Président / Présidente : Olga Kouchnarenko
Examinateurs / Examinatrices : Jacques Julliand, Pierre-Alain Masson, Olga Kouchnarenko, Pascale Le Gall, Yves Ledru, Nikolaï Kosmatov
Rapporteurs / Rapporteuses : Pascale Le Gall, Yves Ledru

Résumé

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Les travaux présentés dans cette thèse constituent une contribution aux méthodes de génération automatique de sous-approximations en vue de la génération de tests a` partir de modèles. Le test à partir de modèle a pour objectif de garantir la conformité d’une implémentation vis-à-vis d’un modèle, tous les deux conçus à partir des spécifications par deux équipes différentes.Dans cette thèse, nous proposons l’utilisation des techniques connues d’abstraction à partir de prédicats de modèles comportementaux qui permettent de réduire à un ensemble fini et restreint l’espace d’états manipulé. Nous proposons d’extraire les prédicats d’abstraction à partir de l’objectif de test afin que les tests générés couvrent les comportements ciblés par ce dernier. Cependant, le calcul d’une abstraction entraîne une perte d’information de l’atteignabilité par rapport au modèle initial. Nos objectifs sont donc dans un premier temps de calculer efficacement une abstraction de modèle aussi représentative que possible d’un objectif de test. Dans un second temps, nous cherchons a` extraire a` partir de cette abstraction des exécutions instanciables sur le modèle avant abstraction, ciblant les comportements a` tester, et visant la couverture des états et des transitions du modèle abstrait.Nos contributions sont les suivantes. Nous définissons une méthode de génération de tests combinant plusieurs algorithmes qui permettent d’obtenir une bonne couverture structurelle d’une abstraction de modèle comportemental non déterministe. Nous proposons dans un premier temps un algorithme calculant une abstraction de modèle par prédicats issus d’un objectif de test exprime´ sous la forme d’une propriétée temporelle. Cet algorithme calcule une sous-approximation du modèle en couvrant les états et les transitions abstraits du modèle. Il applique plusieurs heuristiques et diverses techniques d’exploration ayant pour but d’augmenter le nombre d’instances effectivement atteintes. Dans un second temps, nous proposons d’améliorer par le biais de deux autres algorithmes la couverture structurelle obtenue par cette première sous-approximation. Le premier, entièrement automatisé, tire parti des modalités des transitions abstraites qui fournissent des propriétés d’atteignabilité. Le second algorithme d’extension de la sous-approximation fait appel à l’expertise du testeur qui doit, a` partir des transitions non couvertes, énoncer un prédicat de pertinence qui guide et limite l’exploration et l’instanciation réalisées. Nous définissons un ensemble de règles permettant d’énoncer ce prédicat de pertinence et de calculer un variant garantissant la terminaison de l’algorithme d’exploration. Ces deux algorithmes complètent la sous-approximation obtenue auparavant par des exécutions instanciables. Enfin, nous mettons en œuvre une démarche expérimentale pour l’évaluation de la qualité de la méthode, portant sur cinq études de cas.