Doctorant Phd Position - Actionable Analytics For Software Production Contexts H/F - INRIA

A propos d'Inria

Inria est l'institut national de recherche dédié aux sciences et technologies du numérique. Il emploie 2600 personnes. Ses 215 équipes-projets agiles, en général communes avec des partenaires académiques, impliquent plus de 3900 scientifiques pour relever les défis du numérique, souvent à l'interface d'autres disciplines. L'institut fait appel à de nombreux talents dans plus d'une quarantaine de métiers différents. 900 personnels d'appui à la recherche et à l'innovation contribuent à faire émerger et grandir des projets scientifiques ou entrepreneuriaux qui impactent le monde. Inria travaille avec de nombreuses entreprises et a accompagné la création de plus de 200 start-up. L'institut s'eorce ainsi de répondre aux enjeux de la transformation numérique de la science, de la société et de l'économie.

Doctorant F/H PhD Position - Actionable Analytics for Software Production Contexts (H/F)

Type de contrat : CDD

Niveau de diplôme exigé : Bac +5 ou équivalent

Fonction : Doctorant

A propos du centre ou de la direction fonctionnelle

Créé en 2008, le centre Inria de l'Université de Lille emploie 360 personnes, dont 305 chercheurs répartis dans 16 équipes de recherche. Reconnu pour son engagement fort dans le développement socio-économique de la région Hauts-de-France, le centre Inria de l'Université de Lille entretient des relations étroites avec les grandes entreprises et les PME. En favorisant les synergies entre les chercheurs et l'industrie, Inria contribue au transfert de compétences et d'expertise dans le domaine des technologies numériques, et donne accès au meilleur de la recherche européenne et internationale au service de l'innovation et des entreprises, notamment dans la région.

Depuis plus de 10 ans, le centre Inria de l'Université de Lille est au coeur de l'écosystème universitaire et scientifique lillois, ainsi qu'au coeur de la Frenchtech, avec un showroom technologique situé avenue de Bretagne à Lille, sur le site d'excellence économique EuraTechnologies dédié aux technologies de l'information et de la communication (TIC).

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 :

- cadrage scientifique et modélisation,
- intégration et corrélation des sources,
- 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 :

- Francais et anglais
- Parlé et écrit

Compétences additionnelles appréciées :

- Présentation orale
- Rédaction de textes (articles rapport)

Avantages

- Restauration subventionnée
- Transports publics remboursés partiellement
- Congés: 7 semaines de congés annuels + 10 jours de RTT (base temps plein) + possibilité d'autorisations d'absence exceptionnelle (ex : enfants malades, déménagement)
- Possibilité de télétravail et aménagement du temps de travail
- Équipements professionnels à disposition (visioconférence, prêts de matériels informatiques, etc.)
- Prestations sociales, culturelles et sportives (Association de gestion des oeuvres sociales d'Inria)
- Accès à la formation professionnelle
- Sécurité sociale

Rémunération

2300€ bruts mensuels