Soutenance de thèse de James Pontes Miranda

Vendredi 24.01.2025
Horaires :
De 14:00 à 16:00

Adresse :

Sur notre campus de Nantes, amphithéâtre Georges Besse

Monsieur James Pontes Miranda du département Automatique, productique, informatique - DAPI et du laboratoire LS2N, présentera ses travaux de recherche sur le sujet : 

"Fédération de Modèles Hétérogènes avec des Vues sur les Modèles Assistées par l’Apprentissage Automatique2"

 

Avis soutenance de thèse

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Résumé : L’Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) promeut les modèles comme un élément clé pour répondre à la complexité croissante du cycle de vie des systèmes logiciel. L’ingénierie de systèmes avec l’IDM implique divers modèles représentant différentes aspects du système. Cette hétérogénéité nécessite des capacités de fédération de modèles pour intégrer des points de vue spécifiques à de multiples domaines. Les solutions de Vues sur les Modèles (Model Views) répondent à ce défi mais manquent encore de support à l’automatisation. Cette thèse explore l’intégration de l’Apprentissage Automatique (AA), notamment les Réseaux de Neurones en Graphes (GNN) et Grands Modèles de Langage (LLM), pour améliorer la définition et construction de telles vues. La solution proposée introduit une approche en deux volets dans la solution technique EMF Views. Cela a permis d’automatiser partiellement la définition des vues sur modèles à la conception ,et de calculer dynamiquement les liens intermodèles à l’exécution. Nos résultats indiquent que l’application de techniques d’apprentissage profond (DL), dans ce contexte spécifique de l’IDM, permet déjà d’atteindre un premierniveau d’automatisation intéressant. Plus globalement, cet effort de recherche contribue au développement actuel de solutions plus intelligentes pour l’IDM.

Organisateur(s)

Dans le cadre de la co-accréditation de thèse d’IMT Atlantique au sein de l'école doctorale SPIN

 

Mots-clés: Ingénierie dirigée par les modèles, Vues sur les modèles, Grands modèles de langage, Ingénierie des prompts, Réseaux de neurones en graphes, Apprentissage profond"

Publié le 17.01.2025
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