Modelling and evolving design-time uncertainty

Abstract

Dans le domaine du développement logiciel, les ensembles de modèles connexes jouent un rôle essentiel tout au long du cycle de vie du logiciel. Ils servent de moyen pour capturer un large éventail d’informations qui ont une importance pour les parties prenantes impliquées dans les projets logiciels. Comme différents domaines d’application rencontrent diverses sources et types d’incertitude, des langages de modélisation spécialisés ont été développés pour répondre à la représentation de l’incertitude spécifique au domaine. Cette représentation prend en compte les particularités et les exigences uniques de chaque domaine. Elle modélise et gère les incertitudes de manière plus précise et pertinente. Cependant, un écart existe dans le paysage actuel des outils de modélisation. Il n’existe aucun outil qui permet aux modélisateurs de représenter l’incertitude qu’ils possèdent sur les décisions influençant la conception de leurs modèles. De plus, ces outils ne fournissent pas de mécanisme pour comprendre comment ces décisions impactent d’autres types d’incertitude dans des modèles connexes. Cette thèse propose le développement d’un outil complet conçu pour combler cet écart, ainsi que l’introduction d’une nouvelle méthodologie qui relie les modèles d’objectifs aux modèles partiels. L’outil proposé vise à permettre aux modélisateurs de représenter et de gérer l’incertitude associée aux décisions de conception et de comprendre leur impact sur les modèles connexes, ainsi que de connaître leur impact sur d’autres parties prenantes. La recherche consistera à créer une méthodologie pour visualiser l’incertitude dans les modèles d’objectifs ainsi que pour relier ces modèles d’objectifs aux modèles partiels, puis la recherche impliquera la conception et la mise en œuvre de l’outil que nous appellerons le cTool, suivie par l’évaluation. Cet outil est conçu pour aider les parties prenantes à aborder l’incertitude dans la conception de logiciels, ce qui conduit à une prise de décision plus éclairée et à une amélioration de la qualité du logiciel. In the realm of software development, sets of related models play a pivotal role throughout the software life cycle. They serve as a medium to capture a wide array of information that holds significance for the stakeholders involved in software projects. As different application domains encounter various sources and types of uncertainty, specialized modelling languages have been developed to cater to domain-specific uncertainty representation, This representation takes into account the unique characteristics and requirements of the application domain. It models and manages uncertainties more precisely and relevantly. However, a gap exists in the current landscape of modelling tools. There is no existing tool that allows modellers to represent the uncertainty they possess about the decisions influencing the design of their models. Furthermore, these tools do not provide a mechanism to understand how these decisions impact other types of uncertainty in related models. This thesis proposes the development of a comprehensive tool designed to fill this gap, as well as it introduces a new methodology that links goal models to partial models. The proposed tool aims to enable modellers to represent and manage the uncertainty associated with design decisions and understand their impact on related models, as well as knowing their impact on other stakeholders. The research will consist on creating a methodology to visualize uncertainty in goal models as well as linking these said goal models to partial models, then the research will involve the design and implementation of the tool that we will call the cTool followed by the evaluation. This tool is designed to help stakeholders approach uncertainty in software design, leading to more informed decision-making and improved software quality.