Completion de code outillé et supportée par des patterns de conceptions

Description de l'offre : Lapos;IA générative et les grands modèles de langage (LLM), tels que Copilot et ChatGPT, peuvent compléter le code basé sur des fragments initiaux écrits par un développeur. Ils sont intégrés dans des environnements de développement logiciel tels que le VS code. De nombreux articles analysent les avantages et les limites de ces approches pour la génération de code, le code produit est souvent correct et les résultats sont de mieux en mieux. Cependant, une quantité étonnamment faible de travaux ont été effectuées dans le contexte des modèles logiciels (par exemple basés sur UML). Des articles ont conclu que si les performances des LLM actuels pour la modélisation logicielle sont encore limitées (contrairement à la génération de code), il est nécessaire (contrairement à la génération de code) dapos;adapter nos pratiques dapos;ingénierie basées sur des modèles à ces nouveaux assistants. et les intégrer dans les méthodes et outils MBSE. Lapos;intégration des design-patterns est une partie complémentaire de ce travail. Le terme pattern de conception a été adopté dans le domaine logiciel pour capturer une solution éprouvée pour un problème donné avec ses avantages et ses inconvénients. Un peu plus tard, le terme anti-pattern a été proposé pour identifier les modèles qui sont connus pour ne pas fonctionner ou qui présentent de graves inconvénients. Ainsi, lors de la proposition dapos;une complétion, lapos;assistant pourrait explicitement référencer un modèle de conception existant avec ses implications. La proposition dapos;achèvement peut être basée soit sur des fragments de modèle identifiés (y compris des exigences modélisées), soit sur une sélection de modèle explicite. Cette thèse explorera lapos;état de lapos;art de la complétion de modèles avec lapos;IA et les modèles de pattern et le support des outils associés. Jusquapos;à présent, peu de travaux sont disponibles sur la formalisation des patrons et leur utilisation dans les outils de modélisation. Elle proposera dapos;identifier lapos;intention des dévéloppeurs, à partir de modèles partiels. La tâche pourrait être basée sur des règles, mais devrait également explorer des approches dapos;apprentissage automatique. Mettre en œuvre une proposition de réalisation dans le cadre dapos;un outil de conception, notamment Papyrus SW designer. La solution sera évaluée.

Profil du candidat : Master 2