RCR : un profil UML pour la rétroconception, la compréhension et la réingénierie de logiciels

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

Extraction des modèles d'une base de données NoSQL orientée-documents basée sur une approche dirigée par les modèles

De nos jours, la transformation digitale des entreprises et plus largement celle de la société a entrainé une évolution des bases de données (BD) relationnelles vers les BD massives (Big data). Celles-ci permettent de stocker non seulement de grandes quantités de données mais également différents types et formats de données provenant de sources hétérogènes. De plus, ces données sont souvent saisies à très haute fréquence et doivent donc être filtrées et agrégées en temps réel pour éviter toute saturation inutile de l’espace de stockage. Ces caractéristiques ont eu un impact sur les outils nécessaires au stockage et à la gestion des données. Ainsi, sont apparus de nouveaux systèmes de gestion des données : les systèmes NoSQL. Ceux-ci sont notamment capables de gérer le volume, la variété et la vélocité. Dans la majorité des SGBD NoSQL, les bases de données (BD) sont schema-less (sans schéma), ce qui signifie que le modèle de données n’est pas fourni lors de la création d’une BD. Autrement dit, dans une table, les noms des attributs ne sont précisés qu’au moment de l’insertion de leurs valeurs. Cette propriété d’absence du schéma offre une flexibilité indéniable qui : - facilite l'évolution du modèle de données au fur et à mesure de l’utilisation de la BD, - et permet aux utilisateurs finaux d'ajouter de nouvelles informations sans avoir recours à l’administrateur de BD. Mais, en contrepartie, cette propriété introduit un manque de compréhension et de visibilité sur l’organisation des données dans une BD NoSQL. Autrement dit, l'absence du modèle de données ne permet pas à l’utilisateur de connaitre comment les données sont stockées (sous quel nom et quel type) et reliées dans la BD ; cette connaissance est indispensable pour exprimer des requêtes. En effet, pour écrire ses requêtes, l’utilisateur doit disposer de la structure de la BD décrivant les noms des tables, les noms des attributs et leurs types ainsi que les liens entre les objets ; un modèle de données contient l’ensemble de ces descriptions. Nos travaux s’inscrivent dans ce contexte ; ils concernent l’élaboration des modèles nécessaires pour la manipulation des BD gérées par des systèmes NoSQL schema-less. Il s’agit de deux modèles : – Le modèle physique qui décrit l'organisation interne des données et permet d'exprimer des requêtes. – Le modèle conceptuel qui fait abstraction des aspects techniques et se concentre sur la sémantique de données. L’objectif de cette thèse est de proposer une démarche générale qui vise à extraire les modèles physique et conceptuel d’une BD NoSQL schema-less. Nous utilisons l’architecture MDA qui est une norme du consortium OMG pour le développement dirigé par les modèles. A partir d'une BD NoSQL schema-less, notre démarche MDA applique deux processus automatiques successifs : – Le processus d’extraction et de mise à jour du modèle physique, – Le processus de transformation du modèle physique en un modèle conceptuel. Afin de vérifier la faisabilité de notre solution, nous avons développé un prototype composé de deux modules. Le premier est chargé de générer un modèle physique de données à partir d’une BD NoSQL schema-less et le mettre à jour au fur et à mesure de l’exécution des requêtes sur la BD. Le modèle physique résultant décrit l'organisation interne des données de la base et permet aux utilisateurs d'exprimer des requêtes. Le second module a pour objectif de transformer le modèle physique en un modèle conceptuel de données. Celui-ci fait abstraction des aspects techniques et facilite la compréhension de l’organisation des données.Nowadays, the digital transformation of companies and more broadly that of society has led to an evolution of relational databases towards Big data. These allow storing not only large amounts of data but also different types and formats of data from heterogeneous sources. In addition, this data is often captured at very high frequency and must therefore be filtered and aggregated in real time to avoid unnecessary saturation of storage space. These characteristics have had an impact on the tools needed to store and manage data. Thus, new data management systems have appeared: NoSQL systems. These are able to handle volume, variety and velocity. In the majority of NoSQL DBMS, databases are schema-less, which means that the data model is not provided when creating a database. In other words, in a table, the names of the attributes are not specified until the time of inserting their values. This property of the absence of the diagram offers undeniable flexibility which: - facilitates the evolution of the data model as the database is used, - and allows end users to add new information without resorting to the database administrator. But, on the other hand, this property introduces a lack of understanding and visibility into the organization of data in a NoSQL database. In other words, the absence of the data model does not allow the user to know how the data is stored (under what name and what type) and linked in the database; this knowledge is essential to express requests. In fact, to write queries, the user must have the database structure describing the names of the tables, the names of the attributes and their types as well as the links between the objects; a data model contains all of these descriptions. Our work falls within this context; they relate to the development of the models necessary for the manipulation of databases managed by NoSQL schema-less systems. There are two models: - The physical model which describes the internal organization of the data and makes it possible to express queries. - The conceptual model which disregards technical aspects and focuses on data semantics. The objective of this thesis is to propose a general approach which aims to extract the physical and conceptual models of a NoSQL schema-less database. We use the MDA architecture which is an OMG consortium standard for model-driven development. From a NoSQL schema-less database, our MDA approach applies two successive automatic processes: - The process of extracting and updating the physical model, - The process of transforming the physical model into a conceptual model. In order to verify the feasibility of our solution, we have developed a prototype made up of two modules. The first is responsible for generating a physical data model from a NoSQL schema-less database and updating it as queries are executed against the database. The physical model obtained describes the internal organization of the data in the database and allows users to express queries. The second module aims to transform the physical model already extracted into a conceptual data model. This ignores the technical aspects and makes it easier to understand the organization of the data

Extraction des modèles d'une base de données NoSQL orientée-documents basée sur une approche dirigée par les modèles

De nos jours, la transformation digitale des entreprises et plus largement celle de la société a entrainé une évolution des bases de données (BD) relationnelles vers les BD massives (Big data). Celles-ci permettent de stocker non seulement de grandes quantités de données mais également différents types et formats de données provenant de sources hétérogènes. De plus, ces données sont souvent saisies à très haute fréquence et doivent donc être filtrées et agrégées en temps réel pour éviter toute saturation inutile de l’espace de stockage. Ces caractéristiques ont eu un impact sur les outils nécessaires au stockage et à la gestion des données. Ainsi, sont apparus de nouveaux systèmes de gestion des données : les systèmes NoSQL. Ceux-ci sont notamment capables de gérer le volume, la variété et la vélocité. Dans la majorité des SGBD NoSQL, les bases de données (BD) sont schema-less (sans schéma), ce qui signifie que le modèle de données n’est pas fourni lors de la création d’une BD. Autrement dit, dans une table, les noms des attributs ne sont précisés qu’au moment de l’insertion de leurs valeurs. Cette propriété d’absence du schéma offre une flexibilité indéniable qui : - facilite l'évolution du modèle de données au fur et à mesure de l’utilisation de la BD, - et permet aux utilisateurs finaux d'ajouter de nouvelles informations sans avoir recours à l’administrateur de BD. Mais, en contrepartie, cette propriété introduit un manque de compréhension et de visibilité sur l’organisation des données dans une BD NoSQL. Autrement dit, l'absence du modèle de données ne permet pas à l’utilisateur de connaitre comment les données sont stockées (sous quel nom et quel type) et reliées dans la BD ; cette connaissance est indispensable pour exprimer des requêtes. En effet, pour écrire ses requêtes, l’utilisateur doit disposer de la structure de la BD décrivant les noms des tables, les noms des attributs et leurs types ainsi que les liens entre les objets ; un modèle de données contient l’ensemble de ces descriptions. Nos travaux s’inscrivent dans ce contexte ; ils concernent l’élaboration des modèles nécessaires pour la manipulation des BD gérées par des systèmes NoSQL schema-less. Il s’agit de deux modèles : – Le modèle physique qui décrit l'organisation interne des données et permet d'exprimer des requêtes. – Le modèle conceptuel qui fait abstraction des aspects techniques et se concentre sur la sémantique de données. L’objectif de cette thèse est de proposer une démarche générale qui vise à extraire les modèles physique et conceptuel d’une BD NoSQL schema-less. Nous utilisons l’architecture MDA qui est une norme du consortium OMG pour le développement dirigé par les modèles. A partir d'une BD NoSQL schema-less, notre démarche MDA applique deux processus automatiques successifs : – Le processus d’extraction et de mise à jour du modèle physique, – Le processus de transformation du modèle physique en un modèle conceptuel. Afin de vérifier la faisabilité de notre solution, nous avons développé un prototype composé de deux modules. Le premier est chargé de générer un modèle physique de données à partir d’une BD NoSQL schema-less et le mettre à jour au fur et à mesure de l’exécution des requêtes sur la BD. Le modèle physique résultant décrit l'organisation interne des données de la base et permet aux utilisateurs d'exprimer des requêtes. Le second module a pour objectif de transformer le modèle physique en un modèle conceptuel de données. Celui-ci fait abstraction des aspects techniques et facilite la compréhension de l’organisation des données.Nowadays, the digital transformation of companies and more broadly that of society has led to an evolution of relational databases towards Big data. These allow storing not only large amounts of data but also different types and formats of data from heterogeneous sources. In addition, this data is often captured at very high frequency and must therefore be filtered and aggregated in real time to avoid unnecessary saturation of storage space. These characteristics have had an impact on the tools needed to store and manage data. Thus, new data management systems have appeared: NoSQL systems. These are able to handle volume, variety and velocity. In the majority of NoSQL DBMS, databases are schema-less, which means that the data model is not provided when creating a database. In other words, in a table, the names of the attributes are not specified until the time of inserting their values. This property of the absence of the diagram offers undeniable flexibility which: - facilitates the evolution of the data model as the database is used, - and allows end users to add new information without resorting to the database administrator. But, on the other hand, this property introduces a lack of understanding and visibility into the organization of data in a NoSQL database. In other words, the absence of the data model does not allow the user to know how the data is stored (under what name and what type) and linked in the database; this knowledge is essential to express requests. In fact, to write queries, the user must have the database structure describing the names of the tables, the names of the attributes and their types as well as the links between the objects; a data model contains all of these descriptions. Our work falls within this context; they relate to the development of the models necessary for the manipulation of databases managed by NoSQL schema-less systems. There are two models: - The physical model which describes the internal organization of the data and makes it possible to express queries. - The conceptual model which disregards technical aspects and focuses on data semantics. The objective of this thesis is to propose a general approach which aims to extract the physical and conceptual models of a NoSQL schema-less database. We use the MDA architecture which is an OMG consortium standard for model-driven development. From a NoSQL schema-less database, our MDA approach applies two successive automatic processes: - The process of extracting and updating the physical model, - The process of transforming the physical model into a conceptual model. In order to verify the feasibility of our solution, we have developed a prototype made up of two modules. The first is responsible for generating a physical data model from a NoSQL schema-less database and updating it as queries are executed against the database. The physical model obtained describes the internal organization of the data in the database and allows users to express queries. The second module aims to transform the physical model already extracted into a conceptual data model. This ignores the technical aspects and makes it easier to understand the organization of the data

Cadre juridique de l'utilisation de la biométrie au Québec : sécurité et vie privée

La biométrie, appliquée dans un contexte de traitement automatisé des données et de reconnaissance des identités, fait partie de ces technologies nouvelles dont la complexité d’utilisation fait émerger de nouveaux enjeux et où ses effets à long terme sont incalculables. L’envergure des risques suscite des questionnements dont il est essentiel de trouver les réponses. On justifie le recours à cette technologie dans le but d’apporter plus de sécurité, mais, vient-elle vraiment apporter plus de protection dans le contexte actuel? En outre, le régime législatif québécois est-il suffisant pour encadrer tous les risques qu’elle génère? Les technologies biométriques sont flexibles en ce sens qu’elles permettent de saisir une multitude de caractéristiques biométriques et offrent aux utilisateurs plusieurs modalités de fonctionnement. Par exemple, on peut l’utiliser pour l’identification tout comme pour l’authentification. Bien que la différence entre les deux concepts puisse être difficile à saisir, nous verrons qu’ils auront des répercussions différentes sur nos droits et ne comporteront pas les mêmes risques. Par ailleurs, le droit fondamental qui sera le plus touché par l’utilisation de la biométrie sera évidemment le droit à la vie privée. Encore non bien compris, le droit à la vie privée est complexe et son application est difficile dans le contexte des nouvelles technologies. La circulation des données biométriques, la surveillance accrue, le détournement d’usage et l’usurpation d’identité figurent au tableau des risques connus de la biométrie. De plus, nous verrons que son utilisation pourra avoir des conséquences sur d’autres droits fondamentaux, selon la manière dont le système est employé. Les tests de nécessité du projet et de proportionnalité de l’atteinte à nos droits seront les éléments clés pour évaluer la conformité d’un système biométrique. Ensuite, le succès de la technologie dépendra des mesures de sécurité mises en place pour assurer la protection des données biométriques, leur intégrité et leur accès, une fois la légitimité du système établie.Biometric technology, applied in a context of automated data processing and recognition of identity, is one of those new technologies whose complexity of use increase continuously and where the long-term effects are undefined. The risks are real and questions abound. For example, do biometrics really bring more security in the current context and is the Quebec legislative framework sufficient to regulate all the risks it generates? Biometric technology is flexible in that it enables to capture several types of biometric traits and provides users with various modalities of use. For example, it can be used for identification and authentication. Although the difference between the two modes can be difficult to understand, they have different impacts on our rights and do not involve the same risks. Among the human rights affected by the use of biometrics, the most important is the right to privacy. Still not well understood, the right to privacy is complex and difficult to apply in this new technological context. Circulation of biometric data and increased surveillance, function creep and identity theft are some examples of the known risks of biometric technologies. More, use of biometrics may also affect other fundamental rights, depending on how it is used. Proportionality and necessity tests of the project will be key in the analysis of the legal conformity. Then, the success of the technology will depend on the security measures put in place to secure biometric data once the legitimacy of the system is established

La propriété intellectuelle applicable aux systèmes d’intelligence artificielle

L’intelligence artificielle (« IA ») est une technique mathématique sophistiquée d’exploitation de l’information numérique à l’ère des mégadonnées (big data) souvent assimilée à la reproduction d’aptitudes humaines. Ces caractéristiques font de l’IA un objet d’étude idéal pour mettre en lumière les difficultés qu’a la propriété intellectuelle à s’adapter aux nouvelles formes de créations intangibles, pourtant les fers de lance de l’innovation au XXIe siècle. Puisque la propriété intellectuelle a été créée pour régir des objets tangibles comme le livre et l’art matériel, cette branche du droit peine à se redéfinir dans l’économie numérique globalisée contemporaine. En faisant un descriptif des véhicules de propriété intellectuelle applicables aux systèmes d’IA, nous constaterons l’inadéquation des véhicules dits « classiques » — le brevet et le droit d’auteur — à protéger ces systèmes. Nous remarquerons que cette inadéquation engendre une convergence vers le secret d’affaires, une protection flexible capable de se moduler à des innovations complexes comme l’IA, notamment en raison de sa provenance non législative. Cependant, ce constat s’avère problématique si l’on considère l’inexplicabilité et l’opacité inhérentes à l’IA, qui lui vallent d’ailleurs son qualificatif de « boîte noire ».Artificial intelligence ("AI") is a sophisticated mathematical technique for exploiting digital information in the age of big data that is often equated with the reproduction of human abilities. These characteristics make AI an ideal object of study to highlight the difficulties that intellectual property has in adapting to new forms of intangible creations, which are the spearhead of innovation in the 21st century. Since intellectual property was created to govern tangible objects such as books and tangible art, this branch of law is struggling to redefine itself in the contemporary globalized digital economy. By describing the intellectual property vehicles applicable to AI systems, we will note the inadequacy of the so-called "classic" vehicles — patent and copyright — to protect these systems. We will then note that this inadequacy generates a convergence towards trade secrets, a flexible protection capable of being modulated to complex innovations such as AI, notably because of its non-legislative provenance. However, this observation is particularly problematic if we consider the inexplicability and opacity inherent to AI, which also earns it the label of "black box"