Un framework de modélisation multi-plateforme fiable et efficace

A reliable and efficient cross-platform modeling framework

• Auteur / Autrice : Léo Olivier
• Direction : Sébastien Gerard
• Type : Projet de thèse
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Inscription en doctorat le 16/10/2023
• Etablissement(s) : université Paris-Saclay
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'intégration de systèmes et de technologies
• Partenaire(s) de recherche : Référent : Faculté des sciences d'Orsay

Mots clés

Mots clés libres

Intelligence collective

Ia

Ingénierie basée sur des modèles

Conception logicielle

Systèmes distribués

Collective intelligence

Software design

Model-based engineering

Ai

Distributed systems

Résumé

Face à l'urgence climatique, la solution est technologique et comportementale. D'un coté, il est important et essentiel de changer nos habitudes, car la technologie seule ne peut pas nous sauver. Mais d'un autre côté, la technologie reste un levier important pour nous aider à lutter contre le réchauffement climatique et atteindre la neutralité carbone le plus rapidement possible. Les défis technologiques sont importants et reposent sur des équipes pluridisciplinaires et sur la puissance de l'intelligence collective. La clé du succès qui sous-tend ces deux principes est la connaissance, et plus précisément la création et le partage de la connaissance. L'ingénierie basée sur les modèles s'inscrit pleinement dans cette approche et a déjà démontré sa capacité à améliorer les pratiques de gestion des connaissances, en particulier dans un contexte collaboratif. Il existe en effet plusieurs cadres de modélisation et ateliers de langage dédiés au développement de métamodèles, de leurs modèles de domaine correspondants ou de langages spécifiques de domaine ciblés. On peut citer par exemple EMF, MetaEdit, GEMOC Studio, ou encore Rascal. Parmi ces derniers, le cadre de modélisation Eclipse (EMF) est le plus utilisé. Il dispose en effet d'un écosystème riche, permettant la définition de métamodèles à l'aide de la spécification de Ecore, qui est proche du langage MOF (Meta-Object Facility) normalisé par l'OMG. Son écosystème comporte de nombreux composants nécessaires à la mise en œuvre d'outils DSML. Il cible Java comme environnement d'exécution : son outil de génération de code convertit les modèles Ecore en code source Java. Le métamodèle Ecore a été mis en œuvre dans d'autres langages. EMF possède de nombreux atouts, mais son noyau est désormais considéré comme stable et ne continue donc pas à innover. De plus, tous ces cadres technologiques ont été conçus à une époque où l'attention portée aux limites de l'environnement et le partage des connaissances, y compris la prise en compte des questions de sécurité, n'étaient pas une priorité absolue. En outre, dans le contexte de la publication de la version 2 de SysML, La norme pour l'ingénierie des systèmes basée sur des modèles, l'architecture du langage de modélisation spécifique au domaine promu par l'OMG est en train de changer, abandonnant MOF pour un nouveau méta-langage appelé KerML. Considérant les besoins introduits ci-dessus, réduire l'empreinte carbone, et permettre une collaboration distribuée en ligne mais aussi hors ligne, tout en assurant un niveau de confiance élevé dans le partage des connaissances, nous proposons cette thèse de doctorat, où nous attendons de l'étudiant qu'il réfléchisse à un nouveau cadre et principes de modélisation, basé sur des théories solides et s'appuyant sur les meilleures piles technologiques satisfaisant les exigences énumérées et prenant en compte des objectifs de développement durable comme une contrainte de première ordre. Afin d'atteindre ces objectifs principaux, le doctorant explorera comment des technologies telles que Rust, local-first software, CRDT, Web, Fediverse, et l'architecture cognitive, peuvent être agrégées, étendues, et spécialisées pour construire le successeur de EMF. Les sous-objectifs de la thèse sont les suivants : • formaliser les scenarios et exigences attendus de collaboration dans un cadre d'intelligence collective ; • faire un état de l'art et une revue systématique de littérature sur les cadres de modélisation ; • faire un état de l'art sur les architectures logicielles distribuées à faible impact environnementale ; • proposer une nouvelle architecture de cadre de modélisation couplant les modèles existants et les approches à faible consommation d'énergie ; • identifier la couverture des solutions présentées par rapport aux cadres de modélisation existants ; • évaluer la solution sur des exemples réels, SysMLV2.

In the face of the climate emergency, the solution is technological and behavioral. On the one hand, it is essential to change our habits because technology alone cannot save us. However, on the other hand, technology remains an important lever to help us combat global warming and achieve carbon neutrality as quickly as possible. Technological challenges are high and rely on multi-disciplinary teams and the power of collective intelligence. The key to success underlying these two principles is knowledge, specifically the creation and sharing of knowledge. Model-based engineering is entirely in line with this approach and has already demonstrated its ability to improve knowledge management practices, particularly in a collaborative context. Various modeling frameworks and language workbenches are dedicated to the development of metamodels, their corresponding domain models or targeted Domain Specific Languages. We can cite EMF[5], MetaEdit, the GEMOC Studio, Rascal, among others. Among these latter, the Eclipse Modeling Framework (EMF) is the most used one. It has a rich ecosystem, enabling the definition of metamodels using the Ecore specification, which is close to MOF (Meta-Object Facility) language standardized by the OMG (www.omg.org). Its ecosystem has many components needed to implement DSML tools. It targets Java as the runtime environment: its code generation tool converts Ecore models into Java source code. The Ecore metamodel has been implemented in other languages, such as C++ or Python. EMF has many strengths, but its core is now considered stable and hence does not continue to innovate. However, all these technological frameworks were conceived when attention to the limits of the environment and the sharing of knowledge, including consideration of safety issues, was not a top priority. In addition, in the context of the release of version 2 of SysML, THE standard for model-based systems engineering, the architecture of the domain-specific modeling language promoted by the OMG is changing, abandoning MOF for a new meta-language called KerML. Considering the needs above, reducing the carbon footprint, and enabling distributed collaboration online but also off-line while ensuring a high confidence level of knowledge sharing, we propose this PhD thesis, where we expect the student to think about a new modeling framework and principles, based on sound theories and relying on the best technological stacks satisfying the listed requirements. To achieve these main goals, the PhD student will explore how technologies such as Rust, local-first software, CRDT, Web, Fediverse, and cognitive architecture, can be aggregated, extended, and specialized in building the successor of EMF. The thesis sub-goals are: • formalise the expected scenarios and requirements for fostering collaboration in the context of a collective intelligence; • make a state-of-the-art and SLR (Systematic Literature Review) on modeling frameworks; • make a state-of-the-art on local first and low resource consumption approaches; • propose a new modeling framework architecture coupling existing patterns and low-energy consumption approaches; • Identify the coverage of the presented solutions with respect to existing modeling frameworks; • Evaluate the solution on real-world examples, SysMLV2.