Projet Reflecs

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Fondements scientifiques

Pouvoir bien poser les bons problèmes implique de disposer des modèles génériques et des propriétés génériques permettant de représenter fidèlement un problème applicatif, donc une réalité opérationnelle. L'élaboration de nouveaux modèles ou propriétés dans chacune des classes connues est une activité de recherche continue, ainsi que l'identification de hiérarchies strictes ou d'ordres partiels à l'intérieur de chaque classe. Par exemple, le modèle événementiel de type arbitraire multimodal domine le modèle périodique. Le modèle de défaillance byzantin domine tous les modèles de défaillances connus. Ou bien, la propriété de linéarisabilité n'est pas comparable à la propriété de sérialisabilité. Ou bien encore, la propriété de consensus domine la propriété de diffusion fiable.

C'est sur l'existence d'ordres hiérarchiques stricts ou partiels que repose le concept d'obligation de preuve de conception correcte de systèmes informatiques.

Pouvoir bien résoudre les bons problèmes repose sur des connaissances qui relèvent des disciplines et des domaines tels que les architectures des systèmes, la théorie de la sérialisabilité, la théorie de l'information, la théorie de l'ordonnancement, le calcul matriciel en algèbre (max, +), l'agorithmique distribuée, l'algorithmique de détection ou de masquage de défaillances, l'algorithmique d'ordonnancement temps réel.

Les problèmes, les solutions, sont de type ``déterministe''. En effet, l'évolution des besoins applicatifs (appels d'offre, cahiers des charges, normes industrielles) impose de plus en plus souvent de résoudre des problèmes informatiques de nature déterministe. Les propriétés exigées (sûreté, vivacité, ponctualité, confiance) le sont pour des scénarios pires cas - qu'il s'agit d'identifier et de prouver - jouables par des environnements modélisés selon des ``adversaires'' déterministes, par opposition aux ``adversaires'' stochastiques considérés en modélisation analytique (ex : théorie des réseaux de files d'attente) ou en analyse statistique (ex : simulation événementielle). L'incertitude découlant de l'impossibilité de prédire le futur de façon certaine est exprimée par des taux de couverture des hypothèses (les modèles). Pour des hypothèses données, on exige des preuves de propriétés certaines obtenues grâce à des conceptions reposant sur des solutions algorithmiques déterministes.

Les domaines couverts sont définis comme suit :



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