Modèle de maintenabilité logicielle par analyse statique du graphe de code du programme

Software maintainability model based on static analysis of the code property graph

• Auteur / Autrice : Sébastien Bertrand
• Direction : Jean-Marc André
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Automatique, Productique, Signal et Image, Ingénierie cognitique
• Date : Soutenance le 12/12/2024
• Etablissement(s) : Bordeaux
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences physiques et de l'ingénieur
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire de l'intégration du matériau au système (Talence, Gironde)
• Jury : Président / Présidente : Benoît Le Blanc
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Olivier Barais, Laurent Chaudron

Mots clés

Mots clés contrôlés

Théorie des graphes

Logiciels -- Vérification

Apprentissage automatique

Code source (informatique)

Maintenabilité

Logiciels -- Maintenance

Mots clés libres

Maintenabilité logicielle

Graphe de code

Modèle de maintenabilité

Métriques statiques de code

Apprentissage machine

Prédiction de maintenabilité

Software maintainability

Code property graph

Maintainability model

Static code metrics

Machine learning

Maintainability prediction

Résumé

Le coût élevé de la maintenance des logiciels exige de travailler sur leur maintenabilité. Bien qu’émergente de la structure du code source, son évaluation est subjective, car elle dépend des développeurs et du contexte. Les modèles de maintenabilité actuels tendent à réduire la maintenabilité à un score unidimensionnel basé sur des métriques, souvent mal définies, qui représentent mal la structure du code. Nos travaux se sont basés sur l’analyse statique des graphes de code pour évaluer la maintenabilité. Ils ont permis de développer Javanalyser, un outil libre qui génère automatiquement le graphe de code d’un programme Java. Ces graphes ont permis de formaliser 33 métriques statiques sous forme de requêtes déclarative et ont permis de reproduire avec succès une étude de Schnappinger et al. Notre extension de l’étude confirme l’importance de la taille du programme comme facteur influençant la maintenabilité, sans toutefois négliger l’impact des autres métriques. Ce travail ouvre la voie à une compréhension plus approfondie de la maintenabilité, grâce à une représentation multidimensionnelle permettant de tenir compte de la variabilité entre les développeurs.

The high cost of software maintenance requires a focus on software maintainability. Although it emerges from the structure of the source code, its evaluation is subjective, as it depends on developers and the context. Current maintainability models tend to reduce maintainability to a one-dimensional score based on metrics, often poorly defined, which inadequately represent the structure of the code. Our work is based on the static analysis of code graphs to evaluate maintainability. It led to the development of Javanalyser, an open-source tool that automatically generates the code graph of a Java program. These graphs enabled the formalization of 33 static metrics as declarative queries, and allowed the successful replication of a study by Schnappinger et al. Our extension of the study confirmed the importance of size as a factor influencing maintainability, while also recognizing the impact of other metrics. This work opens the way to a deeper understanding of maintainability through a multidimensional representation that takes into account the variability between developers.