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Les métriques logicielles jouent un rôle très important dans la prédiction de la qualité. Elles aident les gestionnaires dans la prise de décisions afin de budgétiser, contrôler, estimer le coût et analyser les risques d'un produit au cours de son développement. Dans ce travail, nous proposons une approche basée sur les connaissances pour analyser et estimer des facteurs de qualité dans des systèmes à objets. Pour concrétiser notre approche, nous avons construit un prototype regroupant les fonctionnalités de deux logiciels. Nous avons utilisé le logiciel Weka pour faire l'apprentissage automatique de connaissances et ainsi construire des modèles prédictifs. Ensuite, nous avons traduit ces modèles en un système à base de règle JRules, pour la prédiction et la prise de décision. Ces deux fonctions principales sont offertes pour deux types d'utilisateur : un débutant et un expert dans le domaine de la conception en génie logiciel. Le rôle principal de l'expert est de valider un tel modèle prédictif. Nous avons expérimenté notre prototype sur des bases de données qui représentent des mesures de métriques récoltées sur des logiciels fonctionnels. Les résultats obtenus dans le cadre de différentes expériences permettent de prédire et d'estimer certains facteurs de qualité tels que la maintenabilité, la réutilisabilité et la prédisposition aux fautes. ___ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : Qualité du logiciel, apprentissage automatique, base de connaissances, modèles prédictifs, système à base de règles, prise de décision. |
