Note ABES Assessing and improving rules to support software evolution Évaluation et amélioration des règles pour aider l'évolution des logiciels Ecosystèmes de logiciels Génie logiciel empirique 005.16 Logiciels -- Réingénierie Logiciels -- Maintenance Exploration de données Interfaces de programmation d'applications Les systèmes logiciels évoluent pour ajouter de nouvelles fonctionnalités, corriger des bugs ou refactoriser du code source. Durant ce processus, certains problèmes peuvent survenir provoquant l'inconsistance ou l'échec des systèmes en évolution et avec leurs clients, ce qui aboutit finalement à une baisse de la qualité du code. Pour faire face à ces problèmes, il est possible d'utiliser des règles. Ces règles peuvent être créées par des experts ou extraites de précédentes versions du code source. Nous soutenons que les approches existantes : (i) n'analysent pas précisément les avantages des règles créées par des experts; (ii) gagneraient à mieux utiliser les dépôt de codes sources pour extraire des règles basées sur l'historique, et (iii) devraient analyser à grande échelle et sur des cas réels l'impact de l'évolution du code source sur les clients. Dans cette thèse, nous proposons d'analyser et d'améliorer les règles pour aider les développeurs à mieux suivre l'évolution du code source. Pour cela, nous étudions trois aspects différents :- Les avantages prévus par les règles créées par des experts : nous analysons précisément ces règles pour comprendre si elles valent la peine d'être adoptées malgré le coût pour les produire.- L'amélioration des règles basées sur l'historique : nous proposons deux solutions pour extraire de meilleures règles à partir du dépôt de codes sources.- L'impact de l'évolution du code source sur un écosystème logiciel : nous étudions les conséquences de l'évolution de code source sur des systèmes clients dans le contexte d'un écosystème de grande échelle.Les résultats que nous avons obtenus démontrent l'utilité de nos approches. Software systems evolve by adding new features, fixing bugs or refactoring existing source code. During this process, some problems may occur causing evolving systems and their clients to be inconsistent or to fail, decreasing code quality. One solution to deal with such maintainability problems is the usage of rules to ensure consistency. These rules may be created by experts or extracted from source code repositories, which are commonly evaluated in small-scale case studies. We argue that existing approaches lack of: (i) a deep understanding of the benefits provided by expert-based rules, (ii) a better use of source code repositories to extract history-based rules, and (iii) a large-scale analysis of the impact of source code evolution on the actual clients.In this thesis we propose to analyze and improve rules to better support developers keeping track of source code evolution. We cover three aspects: - The benefits provided by expert-based rules: we report on an investigation of rules created based on expert opinion to understand whether they are worthwhile to be adopted given the cost to produce them.- The improvement of history-based rules: we propose two solutions to extract better rules from source code history.- The impact of source code evolution on a software ecosystem: we undergo an investigation, in a large-scale ecosystem, on the awareness of the client systems about source code evolution. We evaluated the proposed approaches qualitatively and quantitatively. The results we obtained demonstrate the usefulness of our approaches. Electronic Thesis or Dissertation Text en PDF 1899415 text/html https://pepite-depot.univ-lille.fr/LIBRE/EDSPI/2014/50376-2014-Cavalcante_Hora.pdf https://theses.fr/2014LIL10114/abes Cavalcante Hora André Cavalcante Hora 1986-07-26 BR 183929926 https://theses.fr/2014LIL10114 2014LIL10114 https://doi.org/10.70675/80981123zdd38z4d5fza5c8z978e220970ac 2014-11-04 Informatique Lille 1 026404184 Doctorat Docteur es non oui Ducasse Stéphane MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_1 034814884 Anquetil Nicolas MADS_DIRECTEUR_DE_THESE_2 15665959X École doctorale Sciences pour l'ingénieur (Lille ; 1992-2021) MADS_ECOLE_DOCTORALE_1 147297028 Laboratoire d'informatique fondamentale de Lille (2002-2014) MADS_PARTENAIRE_DE_RECHERCHE_1 077703553 ddc:000 Ducasse Stéphane Anquetil Nicolas École doctorale Sciences pour l'Ingénieur (Lille) Laboratoire d'informatique fondamentale de Lille (LIFL) PDF 1899415