Apprentissage par l’exemple pour améliorer l’automatisation des activités de génie logiciel : de la programmation génétique à l’apprentissage profond

Houari Sahraoui (professeur titulaire, DIRO) — Z-260

24/11/2022 à 12h30

Au cours des dernières décennies, la communauté de recherche en génie logiciel a fait des progrès significatifs dans l’automatisation des tâches de développement et de maintenance de logiciels. Ceci a été réalisé grâce à l’accumulation de connaissances produites par de nombreux groupes de chercheurs travaillant sur des activités à usage général tels que la génération automatique de tests, la restructuration de programmes, la réparation de programmes ou la localisation de fonctionnalités dans le code. Cependant, l’automatisation des tâches spécifiques à un domaine n’a pas bénéficié des mêmes masses critiques de chercheurs. C’est notamment le cas de l’ingénierie de langages spécifiques à un domaine ou de l’assistance à l’utilisation d’interfaces de programmation de librairies de code. Dans cette présentation, nous discutons de l’utilisation de la programmation génétique pour transformer des données ou des exemples d’un domaine donné en connaissances afin d’automatiser des tâches spécifiques à ce domaine. Nous présentons également les progrès récents dans l’utilisation de l’apprentissage profond pour assister les spécialistes en logiciel dans ces mêmes tâches.