G�n�ration automatique d'algorithmes de d�tection des d�fauts de conception. Moha, N., Khomh, F., & Gu�h�neuc, Y. In Actes du 14<sup>e</sup> colloque Langages et Mod�les � Objets (LMO), pages 93–106, mars, 2008. �ditions C�padu�s. 13 pages.
Paper abstract bibtex Les défauts de conception sont des problèmes récurrents de conception qui diminuent la qualité des programmes et donc freinent leur développement et maintenance. Plusieurs approches outillées de détection des défauts ont été proposées dans la littérature mais, à notre connaissance, elles utilisent toutes des algorithmes de détection ad hoc, ce qui rend difficile leur généralisation à d'autres défauts, et elles sont basées principalement sur des métriques, qui ne rendent pas compte de certaines caractéristiques importantes des systèmes analysés, telle leur architecture. Dans cet article, nous développons notre approche basée sur un méta-modèle des défauts de conception en présentant une génération automatique des algorithmes de détection à partir de gabarits. Nous présentons aussi les performances de la génération et évaluons les algorithmes générés en terme de précision et de rappel. Nous fournissons ainsi des moyens concrets pour automatiser la génération des algorithmes de détection et donc de détecter de nouveaux défauts tout en prenant en compte toutes les caractéristiques des systèmes.
@INPROCEEDINGS{Moha08-LMO-DefautConception,
AUTHOR = {Naouel Moha and Foutse Khomh and Yann-Ga�l Gu�h�neuc},
BOOKTITLE = {Actes du 14<sup>e</sup> colloque Langages et Mod�les � Objets (LMO)},
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EDITOR = {Mireille Blay-Fornarino},
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programmes et donc freinent leur d{\'e}veloppement et maintenance.
Plusieurs approches outill{\'e}es de d{\'e}tection des d{\'e}fauts
ont {\'e}t{\'e} propos{\'e}es dans la litt{\'e}rature mais, \`a notre
connaissance, elles utilisent toutes des algorithmes de d{\'e}tection
ad hoc, ce qui rend difficile leur g{\'e}n{\'e}ralisation \`a
d'autres d{\'e}fauts, et elles sont bas{\'e}es principalement sur des
m{\'e}triques, qui ne rendent pas compte de certaines
caract{\'e}ristiques importantes des syst{\`e}mes analys{\'e}s, telle
leur architecture. Dans cet article, nous d{\'e}veloppons notre
approche bas{\'e}e sur un m{\'e}ta-mod{\`e}le des d{\'e}fauts de
conception en pr{\'e}sentant une g{\'e}n{\'e}ration automatique des
algorithmes de d{\'e}tection \`a partir de gabarits. Nous
pr{\'e}sentons aussi les performances de la g{\'e}n{\'e}ration et
{\'e}valuons les algorithmes g{\'e}n{\'e}r{\'e}s en terme de
pr{\'e}cision et de rappel. Nous fournissons ainsi des moyens
concrets pour automatiser la g{\'e}n{\'e}ration des algorithmes de
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