https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/12 2026-02-03T03:37:33Z https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/765 Titre: Résoudre les problèmes d’incomplétude et de qualité des données pour la mise en place d’un historique consolidé Auteur(s): BOUABDELLI, LAmisse FAtiha Résumé: Dans ce rapport, nous examinons des données réelles de facturation relatives aux entretiens réalisés sur des motos dans diverses concessions. Nous traitons le cas d’une entreprise disposant d’un logiciel qui archive les informations sur les maintenances effectuées pour comparer ces dernières aux normes exigées par le fabricant Honda. Bien qu’il existe plusieurs méthodes de comparaison textuelle, elles se révèlent souvent insuffisantes en raison de la nécessité de comprendre le vocabulaire spécifique au domaine des motos. Pour surmonter ce défi, nous proposons une approche basée sur une matrice de correspondance afin de faciliter la comparaison sémantique. Un protocole expérimental a été mis en place pour vérifier l’efficacité de notre méthode. *** .In this report, we examine real billing data related to motorcycle maintenance performed at various dealerships. We consider the case of a company that has software which archives information about the maintenance done in order to compare it to the standards required by the manufacturer Honda. Although there are several methods of textual comparison, they often prove insufficient due to the need to understand the specific vocabulary of the motorcycle domain. To overcome this challenge, we propose an approach based on a correspondence matrix to facilitate semantic comparison. An experimental protocol has been implemented to verify the effectiveness of our method. Description: Encadrant : Pr. BENSLIMANE Sidi Mohammed Co-encadrant : Dr. BARON Mickael 2024-01-01T00:00:00Z https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/764 Titre: Mesures de similarité textuelle et modèles de type Transformer : État de l’art Auteur(s): BOUABDELLI, LAmisse FAtiha Résumé: Ce mémoire explore les diverses mesures de similarité textuelle, telles que la similarité cosinus et la distance de Levenshtein, ainsi que les modèles de type Transformer, tels que RoBERTa, BERT et CamemBERT, dans le cadre de la comparaison de textes. L’objectif principal est de fournir une revue de littérature exhaustive sur ces concepts, en mettant en évidence les défis et les solutions existantes. Nous analysons ces techniques de comparaison textuelle pour comprendre leur efficacité dans divers contextes, en particulier ceux nécessitant une interprétation sémantique fine. Nous abordons également les spécificités des modèles Transformer dans le cadre du traitement du langage naturel (NLP) et de l’apprentissage automatique (ML). Ce travail met en lumière l’importance de choisir des approches adaptées pour améliorer la qualité des analyses textuelles dans des domaines spécialisés. *** This thesis explores various text similarity measures, such as cosine similarity and Levenshtein distance, as well as Transformer-based models, such as RoBERTa, BERT, and CamemBERT, in the context of text comparison. The primary objective is to provide a comprehensive literature review on these concepts, highlighting existing challenges and solutions. We analyze these text comparison techniques to understand their effectiveness in different contexts, particularly those requiring fine semantic interpretation. We also address the specifics of Transformer models within the scope of Natural Language Processing (NLP) and Machine Learning (ML). This work emphasizes the importance of selecting appropriate approaches to improve the quality of textual analyses in specialized domains Description: Encadrant : Pr. BENSLIMANE Sidi Mohammed Co-encadrant :Dr. BARON Mickael 2024-01-01T00:00:00Z https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/763 Titre: Computer Science Book Validation : A Structured Approach Auteur(s): MELKI, YAsser Résumé: The report focuses on addressing structural and semantic challenges in validating large-scale technical documentation written in Microdown, a lightweight markup language used within the Pharo ecosystem. The thesis presents the design and implementation of an automated Book Validation Tool, aimed at ensuring the integrity and correctness of documents. The tool systematically checks for structural problems like missing files, cyclic references, and anchor issues, as well as semantic problems such as code block errors and inconsistencies. The solution utilizes advanced validation strategies, applying design patterns such as Strategy and Visitor to enhance flexibility and scalability. Through continuous testing and validation, the tool supports documentation consistency, particularly in evolving codebases. *** Le rapport se concentre sur la résolution des défis structurels et sémantiques dans la validation de la documentation technique à grande échelle écrite en Microdown, un langage de balisage léger utilisé dans l’écosystème Pharo. Le mémoire présente la conception et la mise en oeuvre d’un outil de validation automatisée des livres, visant à garantir l’intégrité et la précision des documents. L’outil vérifie systématiquement les problèmes structurels tels que les fichiers manquants, les références cycliques et les problèmes d’ancrage, ainsi que les problèmes sémantiques tels que les erreurs dans les blocs de code et les incohérences. La solution utilise des stratégies de validation avancées en appliquant des motifs de conception tels que la Stratégie et le Visiteur pour améliorer la flexibilité et l’évolutivité. Grâce à des tests et des validations continus, l’outil soutient la cohérence de la documentation, notamment dans les bases de code en évolution. Description: Supervisor : Pr. Stéphane Ducasse / Dr. Awad Samir 2024-01-01T00:00:00Z https://repository.esi-sba.dz/jspui/handle/123456789/762 Titre: Enhancing Test Quality through Mutation Testing : State of Art Auteur(s): MELKI, YAsser Résumé: Mutation testing is a rigorous method for evaluating the effectiveness of software test suites by injecting artificial faults (mutants) into a program and assessing whether the test suite can detect them. Unlike traditional metrics like code coverage, mutation testing goes beyond merely executing code and focuses on how well the tests can catch real-world bugs. This thesis explores the evolution of mutation testing, from its theoretical foundations in the 1970s to modern advancements aimed at reducing its computational cost and improving its applicability to various domains. The study includes a detailed review of four state-of-the-art articles addressing critical issues in mutation testing, such as mutant selection strategies, handling equivalent mutants, and enhancing test suite accuracy. Key contributions of this work include the empirical comparison of operator-based mutant selection versus random selection, the refinement of non-redundant mutation operators, and the introduction of probability-based semantic interpretation as a more efficient method for selecting semantically similar mutants. The results demonstrate that mutation testing, despite its computational challenges, remains a highly effective tool for improving test suite quality, with modern techniques significantly reducing the associated overhead. The findings from this research lay the groundwork for further exploration of mutation testing in new domains, such as machine learning and web applications, ensuring its continued relevance in the evolving landscape of software development. *** Le Mutation Testing est une méthode rigoureuse d’évaluation de l’efficacité des suites de tests logiciels en injectant des défauts artificiels (mutants) dans un programme et en évaluant la capacité de la suite de tests à les détecter. Contrairement aux métriques traditionnelles telles que la couverture de code, le Mutation Testing va au-delà de l’exécution du code et se concentre sur la capacité des tests à détecter des bugs réels. Ce mémoire explore l’évolution du Mutation Testing, depuis ses fondements théoriques dans les années 1970 jusqu’aux avancées modernes visant à réduire son coût computationnel et à améliorer son applicabilité dans divers domaines. L’étude comprend une revue détaillée de quatre articles à la pointe de la recherche, abordant des questions critiques dans le Mutation Testing, telles que les stratégies de sélection des mutants, la gestion des mutants équivalents et l’amélioration de la précision des suites de tests. Les contributions clés de ce travail incluent la comparaison empirique entre la sélection de mutants basée sur les opérateurs et la sélection aléatoire, le raffinement des opérateurs de mutation non redondants, et l’introduction de l’interprétation sémantique probabiliste comme méthode plus efficace pour sélectionner des mutants sémantiquement similaires. Les résultats démontrent que, malgré ses défis computationnels, le Mutation Testing reste un outil très efficace pour améliorer la qualité des suites de tests, avec des techniques modernes réduisant de manière significative la surcharge associée. Les conclusions de cette recherche ouvrent la voie à des explorations supplémentaires du Mutation Testing dans de nouveaux domaines, tels que l’apprentissage automatique et les applications web, garantissant sa pertinence continue dans le paysage en constante évolution du développement logiciel. Description: Supervisor : Pr. Stéphane Ducasse / Dr. Awad Samir 2024-01-01T00:00:00Z