Evaluating the efficiency of using the Autonomy Ratio Metric for assessing ArgoUML architecture

Metrics in software engineering are used to evaluate quantitatively and qualitatively various attributes of (usually large) systems. These figures help synthetizing information such as size, quality or complexity of various element of the analyzed software. In the past few years, Professor Philippe Dugerdil has developed, at the Geneva School of Business Administration, a new metric, called the Autonomy Ratio, along with an analysis method and related software tools. The AR metric helps measuring the “functional structuring” of a system and indicates how easy is to understand the analyzed system. System understanding is very important for maintenance, which is usually the most expensive task in software engineering. Up to this day, the analysis method has been tested by Mr. Dugerdil and some other students at Geneva School of Business Administration on one large industrial system. It has revealed weakness in the architecture of this application that has been confirmed by the development team of the application. However, in order to validate the metric, more systems have to be analyzed. In the work presented here, I used the Autonomy Ration metric and the tools developed in the school to asses ArgoUML, a well-designed, mid-size open source application. I evaluated the efficacy of the method, enhanced the existing tools and proposed some improvements

Architecture des applications utilisant Watson: cas pratique de l'interrogation d'une base de documents

L’idée initiale de ce travail de bachelor était de créer une application vocale qui utilise les APIs cognitifs de Watson pour interroger une base de documents. Il s’est avéré, après une étude préliminaire, que la création d’une application qui utilise ces APIs cognitifs n’était que la dernière étape dans un grand parcours qui commence par connaître les spécificités des recherches classiques puis le fonctionnement d’un champ de l’intelligence artificielle, à savoir l’apprentissage d’ordonnancement (Learning to rank) et, enfin, maîtriser l’entraînement du système pour répondre à la spécificité de l’application visée. En fait, l'entraînement est le point essentiel, car la façon d’entrainer le système—qualitatif et quantitatif—influence fortement la pertinence des documents retournés. La partie vocale a été laissé de côté pour deux raisons : •Pour ne pas disperser le lecteur et se concentrer sur l’étude des recherches textuelles. •Le service de transformation de voix en texte a pas mal de lacunes pour être intégré avec une recherche textuelle. Pour cette raison nous avons tenté à travers ce document de présenter l’essentiel des connaissances préalables aux développements d’une application cognitive de recherche textuelle. Le travail peut être coupé essentiellement en trois axes : •Les éléments essentiels de Solr qui implémente la recherche classique de la partie Retrieve, •Ce qu’il faut savoir pour entraîner le système pour la partie Rank, •Test de performance du système à travers un jeu de tests pour ressortir quelques conclusions

Visualizing Software Structure Understandability

Software architecture design is known to be driven by the quality attributes we may want to satisfy. Among them, modifiability plays an important role since software maintenance takes the lion's share in the software development costs. However, to successfully maintain a legacy system, the latter must be sufficiently understood so that the maintenance team will not introduce new bugs when correcting others. Then we present a software metric that we called the Autonomy Ratio (AR). We show this dynamic metric to be a good indicator of the system's structure understandability. Since we end up with hundreds of values for a single system, we represent these values as a hierarchical map: the "Autonomy Ratio Map". The contribution of the paper is to link the AR metric with theories of software comprehension, to show how the AR Map helps in assessing software structure understand-debility, and to present an empirical validation of it

Agilité et maintenabilité: les méthodes agiles sont-elles favorables ou non pour la maintenabilité des systèmes ?

Née d’un cours de génie logiciel et tout particulièrement lors de cours sur les méthodologies agiles, l’idée de base de ce travail est de pouvoir analyser la maintenabilité des systèmes ayant été conçus d'après les méthodes agiles et de pouvoir évaluer l'influence que celles-ci peuvent avoir sur l'amélioration ou la détérioration de ladite maintenabilité. Or, il s’est avéré que répondre à la question « Les méthodes agiles sont-elles favorables ou non pour la maintenabilité des systèmes ? » relevait plus d’un parcours au travers de concepts, expériences et savoir-faire que d’une expérimentation tendant à apporter une simple réponse binaire « oui/non » à une problématique bien plus complexe. Le long de ce parcours, il s’est avéré que mesurer le temps destiné à maintenir les solutions agiles n’était pas une étape praticable. Les directions ont alors été changées et les mesures ont été remplacées par des interviews, de l’observation et des échanges menant à une réflexion globale sur l’évolution et l’amélioration de la maintenabilité. Ce travail de recherche fait donc état du parcours bien plus que d’une affirmation ou d’une trouvaille

SmartAgenda: outil de prise de rendez-vous automatique

Ce travail a pour but de créer un outil permettant à un groupe de collègues d’alléger leurs processus collaboratifs pour la création des réunions. L’outil composé de deux parties, fournit une interface capable d’interagir avec un utilisateur à travers un enregistrement vocal ou textuel. La première partie de l’application est dotée d’une « intelligence » grâce à l’utilisation des APIs cognitifs de Watson lui permettant : - de transcrire l’enregistrement audio en texte - d’extraire des noms de personne dans le texte - d’extraire des contraintes temporelles (date et heure) dans le texte - d’extraire des noms de lieu dans le texte La deuxième partie de l’outil utilise les APIs Microsoft Exchange pour accéder aux ressources du serveur Exchange afin de réaliser les fonctionnalités proprement dites de l’application. En utilisant ces deux technologies, l’application pourra interpréter un texte pour identifier les participants et les contraintes temporelles et interroger le serveur Exchange pour proposer et créer une réunion à la meilleure date. Avant d’aborder la réalisation proprement dite de l’application, nous avons fait une étude sur les APIs Watson et Exchange. Cette étude a permis d’explorer les différents APIs mis en place par IBM à travers sa plateforme Watson. Ces APIs de type cognitif fournissent des services capables de traiter et de comprendre le langage naturel. Cette étude a permis également d’explorer l’API Exchange développé par Microsoft pour externaliser les ressources de Microsoft Exchange Server. Cet API nommé EWS-JAVAAPI permet de développer des applications clientes pouvant manipuler les boîtes aux lettres de Microsoft Exchange Server. Le reste du document traite les différentes phases de réalisation de l’application en allant à la spécification, à la conception et au développement

Analyse du flux Twitter concernant le bitcoin à l'aide des APIs cognitifs de Watson

Ce travail consiste en l’étude et la mise en place d’une infrastructure pour capturer le flux Twitter et suivre les avis des internautes sur l’évolution du cours du Bitcoin. Une partie substantielle du travail concerne la recherche d’un environnement de développement adéquat, son apprentissage et son installation. En particulier, nous nous sommes concentrés sur l’outil Node-RED d’IBM, les bases de données NoSQL et les APIs cognitifs d’IBM Watson

Interprétation d'images basée sur la technologie des réseaux de neurones

Depuis quelques années, les systèmes d’intelligence artificielle ont vu une accélération de leur développement. Les avancées rapides dans ce milieu ont créé une peur chez les populations. Et si ces systèmes pouvaient être utilisés pour protéger les personnes ? L’idée de ce travail de bachelor est de pouvoir créer un système permettant d’exploiter des caméras de surveillance tout en gardant l’anonymat des personnes. Les caméras seraient donc connectées à un réseau de neurones qui pourrait compter les personnes qui se trouvent dans une pièce, sans devoir stocker ces images. De plus, l’utilisateur de ce système n’aurait même pas besoin d’avoir accès aux images. Pour le créer, j’ai tout d’abord fait une recherche dans le but de comprendre le fonctionnement d’un réseau de neurones, comment celui-ci peut être appliqué à de la reconnaissance d’image et quelles sont les bonnes pratiques à appliquer lors de l’entrainement de ce type de systèmes. Ensuite, je démontre comment utiliser la librairie de machine learning TensorFlow et pour finir, je crée un système capable de compter combien de personnes se trouvent dans un centre commercial

L'architecture d'un chatbot intelligent au travers des solutions cognitives de Microsoft

L’idée de ce Travail de Bachelor en collaboration avec l’entreprise Evolusys est de trouver un moyen de présenter l’entreprise Evolusys à ses clients. Pour cela nous avons réfléchi avec Monsieur Etienne Marie, manager du pôle Advanced Cloud Solutions chez Evolusys, à une solution innovante sur le marché et qui parle à nos clients. La solution en question devra dans un futur proche, être implémentée chez nos clients. Nous avons donc décidé de réaliser un chatbot intelligent qui pourra répondre aux clients sur des questions en lien avec l’entreprise. A travers cette recherche, nous allons apprendre à utiliser les différents services cognitifs pour réaliser un chatbot intelligent dans l’environnement de Microsoft cloud. Nous présenterons par la suite notice de construction d’une architecture basée sur la technologie Microsoft permettant la construction d’un chatbot avec services cognitifs. Pour finir, nous qualifierons la qualité des réponses aux questions générées par le chatbot sur l’entreprise