Étude de la maintenance des systèmes logiciels :Cas des processus métier
Étude de la maintenance des systèmes logiciels :Cas des processus métier
Fichiers
Date
2024-10-31
Auteurs
CHERIFChahira
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Résumé
Dans cette thèse, nous nous concentrons sur la gestion de la propagation de l'impact du changement à plusieurs niveaux de granularité et d'abstraction des modèles de processus métier(BPM) afin de maîtriser la gestion du changement dans ce type de processus. Nous commençons par analyser les dépendances entre les activités, les données et les rôles des acteurs dans un processus métier. Pour cela, nous avons développé un outil prototype où les faits sont collectés et analysés sous la forme d'une matrice. Ensuite, nous avons amélioré notre approche en ajoutant l’aspect sémantique en définissant une ontologie des dépendances BPMN 2.0. Cette dernière permet de stocker de manière structurée les informations obtenues à partir de différentes versions des processus métier, de cartographier et de manipuler les éléments nécessaires pour la prédiction de l'impact du changement d'un processus métier. Une troisième contribution permet de prédire le niveau de changement dans les modèles BPM. Nous avons défini trois niveaux de changement (faible, moyen et élevé) basés sur des métriques structurelles utilisées dans le modèle prédictif. Cinq algorithmes d'apprentissage automatique différents sont utilisés puis évalués dans cette étude. Les expérimentations menées montrent l'amélioration des performances en utilisant les algorithmes SVM et GaussianNaive Bayes
Description
Mots-clés
Processus métier; BPM;BPMN2.0;Analyse d’impact;Prédiction;Évolution;Impact de changement;Métriques;Apprentissage automatique;Relations de dépendance.