Contexte et atouts du poste
Contexte industriel:
Berger-Levrault conçoit et maintient des solutions logicielles pour les administrations publiques dans des domaines fortement contraints, comme l’éducation, la santé, le social ou la gestion des territoires. Ces produits s’inscrivent dans le temps long : ils doivent continuer à évoluer tout en intégrant des choix technologiques, organisationnels et architecturaux accumulés sur plusieurs décennies.
Dans ce contexte, comprendre un logiciel ne consiste pas seulement à lire son code. Les difficultés majeures se situent aussi dans son contexte de production : historique des changements, tickets, revues, pipelines, circulation du savoir et répartition des responsabilités. La thèse vise à modéliser et analyser cet environnement pour produire des analyses utiles à la maintenance et à l’évolution des systèmes.
Organisation des travaux de recherche:
Le ou la doctorant(e) sera encadré(e) conjointement par Berger-Levrault et l’équipe EVREF d’Inria Lille, afin d’articuler besoins industriels, expertise en maintenance et évolution logicielle, et développement d’outils sur Moose. Le déroulement prévisionnel s’organise en trois temps :
1. cadrage scientifique et modélisation,
2. intégration et corrélation des sources,
3. puis évaluation des prototypes et valorisation des résultats.
Références:
[BBN+17] Lionel Briand, Domenico Bianculli, Shiva Nejati, Fabrizio Pastore, and Mehrdad Sabetzadeh. The case for context-driven software engineering research. IEEE Software, September 2017.
[DDN02] Serge Demeyer, Stéphane Ducasse, and Oscar Nierstrasz. Object-Oriented Reengineering Patterns. Morgan Kaufmann, 2002.
[MZ13] Tim Menzies and Thomas Zimmermann. Software analytics : So what ? IEEE Software, July 2013.
[Per21] Quentin Perez. Gestion des contributions architecturales dans les projets logiciels : Métriques, analyses empiriques et apprentissage machine. Phd thesis, 2021.
Mission confiée
Contexte et objectifs de la thèse:
Les systèmes d’information patrimoniaux concentrent des enjeux de longévité, de transformation et de risque [DDN02]. Vieillissement du code, perte de savoir et dette technique sont amplifiés par la dispersion de l’activité logicielle entre plusieurs outils, alors même que c’est souvent cette activité qui explique les difficultés de maintenance.
Les problèmes récurrents sont de trois ordres : une perte de vision globale due à la fragmentation des informations entre code, tickets, revues et pipelines; une perte ou une concentration du savoir liée au turn over; et des changements à haut risque faute de pouvoir relier structure logicielle, activité de développement et organisation du travail.
Objectifs de la thèse:
La thèse a pour objectif de définir un cadre unifié d’analyse du contexte de production logiciel, de l’implémenter sous la forme d’une extension de Moose capable de relier code, tickets, revues et pipelines, puis de produire des analyses et visualisations actionnables pour aider à identifier les expertises, les zones instables, les concentrations de savoir et les risques pour la maintenance. Ces objectifs seront évalués sur des cas d’étude représentatifs de Berger-Levrault.
Principales activités
Défis industriels et scientifiques pour Berger-Levrault:
Verrous Scientifiques: la thèse s’inscrit dans la perspective de l’actionable analytics [MZ13,BBN+17] : produire des analyses contextualisées, interprétables et utiles à la décision. Trois verrous structurent le sujet : définir un métamodèle extensible du contexte de production, corréler des sources hétérogènes pour reconstruire des unités d’analyse pertinentes, et transformer ces données en indicateurs et visualisations actionnables pour la maintenance.
Verrous techniques: les principaux verrous techniques portent sur la définition d’un métamodèle commun à plusieurs plateformes, sur la mise en relation robuste entre code, tickets, revues et pipelines, et sur le passage à l’échelle des traitements dans un cadre industriel.
Pistes de solution: la thèse proposera une extension de Moose dédiée à l’analyse du contexte de production logiciel. Elle portera sur l’intégration de données issues des dépôts, forges, tickets et pipelines, sur leur mise en relation au sein d’un métamodèle commun, puis sur la production d’analyses utiles aux équipes : identification d’expertises, repérage de concentrations de savoir, caractérisation de cycles de maintenance et restitution au moyen de visualisations adaptées aux besoins industriels.
Travaux connexes:
Les travaux sur la compréhension des systèmes patrimoniaux soulignent l’importance de relier structure logicielle et activité de maintenance [DDN02]. Plus récemment, Perez [Per21] montre que l’ownership peut être qualifié par la nature des artefacts modifiés. Le sujet proposé prolonge cette dynamique en visant une modélisation unifiée du contexte de production, au croisement de la rétro-ingénierie, de la métamodélisation, du process mining et de la visualisation.
Compétences
Langues :
4. Francais et anglais Parlé et écrit
Compétences additionnelles appréciées :
5. Présentation orale
6. Rédaction de textes (articles rapport)
Avantages
7. Restauration subventionnée
8. Transports publics remboursés partiellement
9. Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
10. Possibilité de télétravail et aménagement du temps de travail
11. Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
12. Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des œuvres sociales d'Inria)
13. Accès à la formation professionnelle
14. Sécurité sociale
Rémunération
2300€ bruts mensuels
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