{"id":134,"date":"2018-03-29T14:30:21","date_gmt":"2018-03-29T14:30:21","guid":{"rendered":"https:\/\/website.prod.unilu.spikeseed.cloud\/fr\/news\/le-traitement-automatique-du-langage-au-service-de-nouveaux-logiciels\/"},"modified":"2018-03-29T14:30:21","modified_gmt":"2018-03-29T14:30:21","slug":"le-traitement-automatique-du-langage-au-service-de-nouveaux-logiciels","status":"publish","type":"news","link":"https:\/\/www.uni.lu\/fr\/news\/le-traitement-automatique-du-langage-au-service-de-nouveaux-logiciels\/","title":{"rendered":"Le traitement automatique du langage au service de nouveaux logiciels"},"content":{"rendered":"

Les nouvelles technologies du traitement automatique du langage naturel pourront \u00e9viter les \u00e9checs et retards de projets dus \u00e0 des exigences logicielles inappropri\u00e9es.<\/p>

L\u2019Interdisciplinary Centre for Security, Reliability and Trust (SnT) de l\u2019Universit\u00e9 du Luxembourg a conclu un partenariat de recherche collaborative avec QRA Corp, un d\u00e9veloppeur de syst\u00e8mes et de technologies d\u2019ing\u00e9nierie des exigences install\u00e9 au Canada. Le projet de recherche commun \u00e9tudiera la fa\u00e7on dont le traitement automatique du langage naturel (Natural Language Processing, NLP) peut aider les ing\u00e9nieurs des exigences \u00e0 garantir la qualit\u00e9 de leur travail, en traduisant leurs exigences en sp\u00e9cifications pr\u00e9cises adapt\u00e9es \u00e0 l\u2019analyse automatis\u00e9e.<\/p>

De plus, le projet d\u00e9veloppera des techniques de simulation automatis\u00e9e et d\u2019\u00e9valuation des exigences et des mod\u00e8les de conception de syst\u00e8mes qui en d\u00e9coulent. Gr\u00e2ce \u00e0 cette collaboration, QRA devient le premier membre du Programme de partenariat du SnT hors du Luxembourg.<\/p>

\n \n\"\"\n

\n De gauche \u00e0 droite : le Dr Mehrdad Sabetzadeh, le Dr Sallam Abualhaija, le Prof. Lionel C. Briand et le Dr Shiva Nejati <\/p>\n <\/figure>

<\/p>\n

\nTraduire le langage naturel en langage informatique<\/h2>\n

Tout comme le capitaine d\u2019un navire doit conna\u00eetre sa destination finale avant de planifier un itin\u00e9raire, un d\u00e9veloppement de logiciel efficace s\u2019appuie sur un ensemble d\u2019exigences claires, qui d\u00e9finissent le comportement attendu du syst\u00e8me d\u00e8s le d\u00e9but. Des exigences inadapt\u00e9es peuvent entra\u00eener l\u2019\u00e9chec et le retard de projets et m\u00eame – dans des domaines comme l\u2019automatisation et l\u2019a\u00e9ronautique – des pertes humaines. Par cons\u00e9quent, il serait id\u00e9al qu\u2019un ordinateur analyse ces exigences, en mettant en \u00e9vidence les probl\u00e8mes d\u2019ambig\u00fcit\u00e9 et les carences qui pourraient passer inaper\u00e7us aupr\u00e8s des ing\u00e9nieurs. De nombreux outils similaires ont d\u00e9j\u00e0 \u00e9t\u00e9 d\u00e9velopp\u00e9s, mais ils fonctionnent jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent uniquement sur des langages informatiques formels et analysables, plut\u00f4t que sur des langages naturels non-analysables (comme l\u2019anglais) que les ing\u00e9nieurs continuent d\u2019utiliser. Les chercheurs du SnT d\u00e9velopperont donc des outils fonctionnant directement sur des documents en langage naturel privil\u00e9gi\u00e9s par les ing\u00e9nieurs.<\/p>\n

\nExtraire les informations s\u00e9mantiques cl\u00e9s<\/h2>\n

\u00ab\u00a0En tant qu\u2019\u00eatres humains, la majorit\u00e9 de nos propos et nos \u00e9crits sont soumis \u00e0 l\u2019interpr\u00e9tation, selon le contexte culturel et la situation\u00a0\u00bb, indique le Dr Mike Sabetzadeh<\/a>, qui dirige les activit\u00e9s d\u2019ing\u00e9nierie des exigences au sein du projet. \u00ab\u00a0Par exemple, lorsque nous disons que quelque chose doit \u00eatre fait rapidement, nous supposons qu\u2019une autre personne comprendra avec quelle rapidit\u00e9 ceci doit \u00eatre fait. Les probl\u00e8mes surviennent lorsque ce type d\u2019impr\u00e9cision se glisse dans des documents qui doivent \u00eatre tr\u00e8s pr\u00e9cis et sp\u00e9cifiques, comme des exigences relatives \u00e0 des syst\u00e8mes complexes.\u00a0\u00bb Cette recherche exploitera l\u2019immense potentiel du NLP pour signaler de tels probl\u00e8mes de qualit\u00e9, extraire les informations s\u00e9mantiques cl\u00e9s d\u2019un document et les transformer en formules pr\u00e9cises.<\/p>

Cependant, m\u00eame avec des exigences satisfaisantes, de nombreux efforts doivent \u00eatre fournis pour v\u00e9rifier que les syst\u00e8mes sont compatibles \u00e0 celles-ci. \u00ab\u00a0Devant la complexit\u00e9 des syst\u00e8mes actuels, cette t\u00e2che d\u00e9passe les capacit\u00e9s humaines\u00a0\u00bb, indique le Dr Shiva Nejati<\/a>, qui dirige les activit\u00e9s de v\u00e9rification au sein du projet. \u00ab\u00a0Lorsque nous r\u00e9digeons des exigences, en particulier pour les syst\u00e8mes cyber-physiques [dans lesquels les logiciels et l\u2019\u00e9quipement physique interagissent] pour des applications automobiles et a\u00e9ronautiques, des incertitudes peuvent surgir au sujet de l\u2019environnement du syst\u00e8me, ou m\u00eame de composants du syst\u00e8me n\u2019ayant pas encore \u00e9t\u00e9 con\u00e7us. Ceci devient probl\u00e9matique dans les \u00e9tapes ult\u00e9rieures lorsqu\u2019il s\u2019agit de d\u00e9finir si un syst\u00e8me a r\u00e9pondu \u00e0 ses exigences.\u00a0\u00bb Pour relever de tels d\u00e9fis, les chercheurs utiliseront l\u2019intelligence artificielle pour d\u00e9velopper des techniques de v\u00e9rification automatis\u00e9es, bas\u00e9es sur des simulations de l\u2019environnement.<\/p>\n

\nR\u00e9soudre des probl\u00e8mes complexes en collaboration avec l’industrie<\/h2>\n

\u00ab\u00a0Les d\u00e9fis actuels de l\u2019ing\u00e9nierie des exigences, comme l\u2019illustre le projet avec QRA, montrent l\u2019importance d\u2019une recherche men\u00e9e avec une connaissance profonde des r\u00e9alit\u00e9s industrielles\u00a0\u00bb, indique le Prof. Lionel Briand<\/a>, qui dirige les activit\u00e9s du SnT dans le secteur de la v\u00e9rification et validation de logiciels<\/a>. \u00ab\u00a0Les solutions acad\u00e9miques tendent g\u00e9n\u00e9ralement \u00e0 \u00eatre irr\u00e9alistes, mais en collaborant avec QRA, nous pouvons d\u00e9velopper une technologie innovante qui r\u00e9pond aux v\u00e9ritables besoins.\u00a0\u00bb<\/p>

Dean Tsaltas, directeur de la technologie de QRA, partage cette opinion\u00a0: \u00ab\u00a0QRA est ravi de travailler avec les chercheurs de renomm\u00e9e mondiale du SnT. QRA et SnT s\u2019entendent sur la meilleure approche pour cr\u00e9er une technologie de qualit\u00e9\u00a0: travailler avec les clients sur des probl\u00e8mes qu\u2019ils rencontrent actuellement. Nous pr\u00e9voyons une relation productive \u00e0 long terme entre SnT et QRA, permettant de cr\u00e9er des outils qui modifient fondamentalement la fa\u00e7on dont le secteur aborde l\u2019ing\u00e9nierie des exigences et la v\u00e9rification de la conception.\u00a0\u00bb<\/p>\n

\n\u00a9 Universit\u00e9 du Luxembourg<\/h5>\n<\/div><\/section>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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