Thesis of Yosser El Ahmar

Améliorer l'efficacité cognitive des diagrammes UML : Application de la sémiologie graphique

Le standard UML est un langage visuel de modélisation pour spécifier, construire et documenter des systèmes logiciels. Les modèles et diagrammes UML constituent un élément central dans le cycle de vie d’un logiciel, de la phase d’analyse à la maintenance via la phase d’implémentation. Une des faiblesses importantes d’UML identifiées par les études de la pratique réelle d’UML concerne la difficulté à spécifier le contexte pour un diagramme donnée ou à l’enrichir pour améliorer sa valeur communicationnelle. En effet, UML ne dispose pas de mécanismes efficaces pour exprimer ce genre de données, que l’on qualifie, dans notre travail, d’extra-informations : les indicateurs de gestion de projets (priorité, importance, attribution), les indicateurs de qualité, l’utilisation de patterns... Pour exprimer ce genre des extra-informations dans un langage visuel donné, le framework des dimensions cognitives propose d’utiliser sa notation secondaire, c’est-à-dire toutes les variables visuelles que le langage n’emploie pas. Malheureusement pour UML, cette notation secondaire n’est pas régulée. La première contribution de la thèse a été de montrer - à travers l’analyse de plusieurs milliers de diagrammes UML présents dans des projets open sources - que ceci résulte en une grande variété d’utilisation de ces variables et, dans de nombreux cas, de manière non efficace. Dans le même temps, nous avons interrogé une dizaine d’experts UML au travers d’interviews semi-structurées qui nous ont confirmé l’importance - dans leur quotidien - de la notation secondaire tout en confirmant leur manque de connaissance sur les bonnes pratiques associées. Dans cette thèse, nous nous basons sur la sémiologie graphique afin de viser une utilisation optimale de la notation secondaire d’UML, où la complexité est plus importante qu’en cartographie (domaine de la sémiologie). Le terme optimale renvoie à l'efficacité cognitive, c’est-à-dire la rapidité, la facilité et la précision avec lesquelles une représentation visuelle peut être traitée par le cerveau humain. Le framework SoG-UML est le résultat de notre adaptation de la sémiologie à UML. Il est composé de 61 directives / recommandations pour l’utilisation de variations visuelles dans ce langage. Nous avons réalisé une première expérimentation pour valider une partie de ces directives. Enfin, nous proposons Fliplayers et la légende interactive, deux plugins Papyrus se basant sur SoG-UML et proposant respectivement un mécanisme de calques et la construction de légendes « efficaces ».

Jury

M. Xavier LE PALLEC, Université de Lille, France, Directeur de thèse M. Sébastien GÉRARD, CEA Saclay, France, Co-Directeur de thèse M. Michel R.V. CHAUDRON, University of Gothenburg, Sweden, Rapporteur M. Kari SYSTÄ, Tampere University of Technology, Finland, Rapporteur Mme Sophie DUPUY-CHESSA, Université Grenoble Alpes, France, Examinateur Mme Monique NOIRHOMME, Université de Namur, Belgium, Examinateur M. Jordi CABOT, Open University of Catalonia, Spain, Examinateur M. Jean-Sébastien SOTTET, Luxembourg Institute of Science and Technology, Luxembourg, Examinateur

Thesis of the team CARBON defended on 06/12/2018