Contexte
Dans le cadre de travaux sur l’exploitation de données pour créer de la connaissance artificielle, nous étudions les systèmes de recommandation intégrés dans le processus de conception en Ingénierie Dirigée par les Modèles. Dans le cadre de nos recherches, nous avons mis au point un prototype de système de recommandation proposant des attributs pour des classes UML. Ce système se base, à ce jour, sur plus de 90’000 diagrammes existants pour extraire de la connaissance.La dernière étape de conception de notre système repose sur une étape d’apprentissage supervisé et c’est là que nous avons besoin de vous. Afin d’affiner la qualité des recommandations (en ajustant l’importance de chaque source d’information que nous avons défini dans notre système), nous avons besoin de données reflétant les volontés et préférences de potentiels utilisateurs du système : vous.
Objectif
Cette interface web va vous proposer successivement différents diagrammes de classe UML qui représentent l’état d’un système à un instant t. Pour chaque diagramme, une liste d’attributs vous est proposée, qui correspond à des recommandations d’attributs à ajouter à la classe encadrée en rouge.1
Répondez aux quelques questions sur UML et votre travail.
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Bien observer le diagramme pour comprendre le projet.
Le diagramme peut se résumer à une classe unique ou peut contenir plusieurs classes. La classe encadrée en rouge est celle pour laquelle on souhaite des recommandations.
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Dans la liste d’attributs, supprimer, en utilisant le bouton "poubelle", les attributs qui ne devraient pas être proposés.
Il ne faut supprimer que les attributs qui ne sont pas sémantiquement corrects vis à vis du projet, c’est à dire dont le sens va à l’encontre de ce que représente la classe. Autrement dit, les doublons, les attributs dans une autre langue, les attributs trop précis ou auxquels vous n’aviez pas pensé, les attributs mal formatés ou autres ne doivent pas être supprimés. Il ne s’agit pas de préférence, mais de vérifier le sens des attributs.
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Une fois tous les mauvais attributs supprimés, il est temps de créer votre TOP #10.
Vous devez sélectionner les 10 attributs que vous recommanderiez en premier pour le projet dans l’état actuel. Choisissez les dans l’ordre de préférence, le #1 étant votre préféré, le #10 celui que vous préférez le moins parmi vos 10 meilleures recommandations. Il est possible de mettre moins de 10 attributs dans votre TOP si les propositions restantes ne vous conviennent pas.
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Quand vous avez fini, n’oubliez pas d’envoyer les résultats en saisissant un pseudo puis en cliquant sur ENVOYER.
Quelle quantité de travail ?
Celle que vous voulez.Il y a en tout 20 diagrammes pour lesquels vous pouvez fournir des informations.
Dans l’idéal, nous aimerions évidemment des réponses pour les 20, mais nous vous laissons y consacrer le temps dont vous disposez.
Sachez que votre progression est affichée en bas de page, et qu’il est possible de répondre en plusieurs fois (quelques diagrammes par jours par exemple).
Sur les informations que vous nous transmettez
Nous ne conservons et stockons que vos réponses ainsi que le pseudo que vous nous transmettez.En cliquant sur le bouton envoyer, vous confirmez céder la propriété des données transmises à notre équipe de recherche.
Ces données anonymes ont pour vocation d’être exploitées uniquement à destination de la recherche et ne pourront être vendues ou cédées à des tiers. Ces données seront stockées pour une durée minimale d’un an.
A propos
Ce travail de recherche s'inscrit dans le cadre d'une thèse en partenariat avec le CEA List et l'Université de Lille, co-financée par la région Hauts-de-France.Il s'inscrit également dans le cadre de l'initiative Modelia dont le but est d'étudier les apports possibles de l'IA à l'ingénierie logicielle, et en particulier à l'ingénierie logicielle dirigée par les modèles.
Université de Lille - Sciences et Technologies
Equipe CARBON - Laboratoire CRIStAL
maxime.savary-leblanc*at*univ-lille.fr