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Abstraction in an Object-Oriented Analysis
Method, S. P. Lee, C. Rolland, J. Brunet, Malaysian Journal of Computer
Science, Vol. 10 No. 1, June 1997, pp. 53-63
Applying object-oriented analysis on a case
study, J Brunet, C Cauvet, D Meddahi, F Semmak, Information Systems, Volume 19,
Issue 3, Pages 199–209, Elsevier Science Ltd., 1994
How to Adapt the KAOS Method to the
Requirements Engineering of Cycab Vehicle, F Semmak, C Gnaho, J Brunet, R
Laleau, International Conference on Evaluation of Novel Approaches to Software
Engineering (ENASE), pages 87-94, 2009
Using Variants in KAOS Goal Modeling, J Brunet,
F Semmak, R Laleau, C Gnaho, Proceedings of the Tenth International Conference
on Enterprise Information Systems (ICEIS 2008), Volume ISAS-2, pages 339-344, Barcelona,
Spain, June 12-16, 2008
Variability in Goal-Oriented Domain
Requirements, F Semmak, J Brunet, Reuse of Off-the-Shelf Components (ICSR’06), Lecture
Notes in Computer Science Volume 4039, pp 390-394, 2006
An Enhanced Definition of Composition and its
use for Abstraction, J Brunet, IFIP - WG 8.1 Conf. on the Object Oriented Approach
in Information Systems Object Oriented Information Systems, France, 1998
The Temporal Dimension Of Conceptual Dimension
Objects, S Schwer, N Kraeim, J Brunet, 7th International Conference on Software
Engineering and Knowledge Engineering (SEKE'95), June 22-24, 1995, Rockville,
Maryland, USA, Proceedings, pages 98-102, 1995
Object-oriented analysis in practice, J Brunet,
C Cauvet, D Meddahi, F Semmak, Advanced Information Systems Engineering
(CAISE), Lecture Notes in Computer Science Volume 685, pp 293-308,
Springer-Verlag, 1993
Mapping of conceptual specifications into
object-oriented programs, N Kraiem, J Brunet, Software Engineering and
Knowledge Engineering, 1992
Modeling the World with Semantic Objects, J
Brunet, IFIP - WG 8.1 Conf. on the Object Oriented Approach in Information
Systems, Québec, Canada, 1991
Object database design, C Rolland, J Brunet, DM91
Conference proceedings on Data Management, pages 97-108, 1991
Why Using Events in a High-Level Specification,
J Brunet, C Cauvet, L Lasoudris, Proceedings of the 9th International
Conference on Entity-Relationship Approach (ER'90), Lausanne, Switzerland,
pages 221-233, 1990
Un métamodèle orienté buts pour spécifier les besoins d’un domaine, F Semmak, J Brunet, 23e Congrès INFORSID, 2005
Modélisation orientée objet : bilan d'une expérience, F Brissaud, J Brunet, C Cauvet, J-P Giraudin, M Moreno, E Penny, C Rolland, Congrès INFORSID, France, 1991
A Semantic of Argumentation for
Contradictory Information, J Brunet, article soumis à la conférence RCIS 2013
(Seventh IEEE International Conference on Research Challenges in Information
Science)
Ma première thématique de recherche fut la mise-au-point d’un modèle et d’une démarche de modélisation des systèmes d’information (SIs), nommée O*. Celle-ci a été un élément important de l’ouvrage « Conception de Bases de Données: Une Méthode Orientée Objet et Evènement » de mon directeur de thèse Colette Rolland qui y écrit : « Le modèle a été initialement mis au point sous le nom de O* dans l’équipe de recherche de l’auteur puis affiné et expérimenté dans le cadre du projet ESPRIT Business Class et présenté en détail dans la thèse de Joël Brunet sur laquelle le texte de cet article s’appuie. » Ce modèle, qui s’appuie à l’origine sur la méthode de conception Remora conçue par C Rolland, est caractérisé par l’utilisation de deux vues : une vue statique dans laquelle sont utilisés des liens entre objets dits de composition, de référence et de spécialisation, et une vue dynamique qui s’appuie la notion d’évènement telle que définie dans la méthode de conception Remora conçue par C Rolland, un évènement pouvant être externe, interne ou temporel, et déclenchant un ensemble d’opérations sur des objets, chaque lien entre évènement et opération pouvant faire l’objet d’une condition d’activation. Dans cette même approche j’ai défini des règles d’abstraction, dans chacune des deux vues, permettant d’abstraire les schémas afin de raisonner avec des visions plus synthétiques mais cohérentes et aussi complètes que possible par rapport au niveau d’abstraction donné.
Ma deuxième thématique de recherche a porté sur une étape en amont de la modélisation d’un système d’information, intitulée ingénierie des besoins, qui consiste à réfléchir sur, et à élaborer les buts que le futur système d’information doit satisfaire. Qu’il s’agisse de buts fonctionnels ou de buts non-fonctionnels (qualitatifs), ils sont organisés sous forme d’arbre, avec un but principal et des buts feuilles. Ces derniers sont rattachés à des portions de schémas conceptuels sensés les satisfaire, dans l’optique de générer une partie du schéma conceptuel d’un SI à partir de buts soigneusement sélectionnés. Des méthodes existant déjà, nous avons choisi la méthode KAOS, et avons défini un modèle de variabilité permettant de représenter non pas un arbre de buts, mais une famille d’arbres de buts, selon la variabilité présente dans un domaine. Le choix d’un arbre de buts donné se fait alors en sélectionnant diverses options, elles-mêmes représentées dans un arbre nommé « méta-arbre ». Par exemple, il existe diverses sortes de bibliothèques, universitaires, communales, etc. avec plusieurs éléments de variabilité, comme : consultation en local possible ou non, emprunt possible ou non, réservation possible ou non, emprunts inter-réseau de bibliothèques possibles ou non.
Ma troisième thématique de recherche a trait à la prise en compte des contradictions dans la gestion des informations. Une information est ainsi dite contradictoire dès lors que tant des arguments en faveur de sa validité que des arguments en faveur de son invalidité existent (et présentent certaines qualités). Le web gère typiquement de telles sortes d’information, tandis que les systèmes d’information classiques ne gèrent que des informations qu’on pourrait qualifier d’ « empiriquement valides ». Le monde réel étant paraconsistant, c-à-d contenant des contradictions potentielles, il parait naturel de représenter ces dernières dans les SIs. Par exemple, une machine (quelconque) sera considérée comme fonctionnelle par un certain nombre de ses opérateurs, mais peut-être pas par un certain opérateur, ce qui rendra l’énoncé « la machine fonctionne » contradictoire. Cette information est potentiellement utile et est généralement gommée dans les SIs par le fait que ne sont traditionnellement gérées que des informations dites vraies. Ce qui est intéressant est qu’il est possible de raisonner (d’appliquer des inférences, déduction, abduction, induction) au moins partiellement sur des informations contradictoires. Cela fait l’objet de ma récente soumission d’article (voir la section « autres publications »).
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