Configuration par modèle de caractéristiques adapté au contexte pour les lignes de produits logiciels

Ce travail se situe dans le contexte de la réalisation de logiciels pour le domaine des bâtiments intelligents, ou smart buildings. Ce domaine vise à instrumenter les bâtiments afin d’améliorer la gestion, par exemple, de leur consommation énergétique ou des équipements (maintenance des centrales des traitements d’air, occupation des salles, . . . ). Il s’agit d’une extension du domaine de la domotique et d’une mise à l’échelle permettant de gérer des bâtiments ou des complexes industriels [Kolokotsa et al., 2002; Brad Brech et al., 2011].

Le projet RIDER (“Réseau et Inter connectivité Des Énergies classiques et Renouvelables”) , financé par le programme FUI pour le pôle de compétitivité DERBI , cherche à valoriser l’ensemble des instruments présents dans les bâtiments et à développer de nouvelles méthodes d’optimisation énergétique. Il regroupe un consortium d’entreprises et laboratoires de recherche, dont notamment IBM et le LIRMM, intéressés par l’amélioration de l’efficacité énergétique de bâtiments à l’aide des technologies de l’information. De plus, le projet a initié quatre thèses, dont celle-ci, concernant :

• la création de modèles physiques permettant l’optimisation énergétique,
• l’optimisation énergétique basée sur une modélisation du confort,
• la visualisation interactive en 3D de bâtiments,
• l’adaptation d’un logiciel au contexte de chaque bâtiment par le biais d’un modèle de caractéristiques.

Le consortium a notamment pour objectif commun de lever les verrous scientifiques et techniques suivants :

• Modéliser les environnements concernés par l’optimisation énergétique, sur les plans énergétique et informatique,
• Gérer des volumes de données importants issus de nombreux capteurs,
• Utiliser en temps réel des algorithmes de fouille de données et d’aide à la décision pour économiser de l’énergie,
• Mettre en œuvre des réseaux de capteurs sur de grandes distances à moindre coût,
• Coordonner l’utilisation de différentes sources énergétiques,
• Permettre le déploiement à grande échelle de logiciels d’optimisation énergétique,
• Analyser l’impact social de la mise en œuvre d’approches permettant l’économie d’énergies.

La problématique générale que cette thèse adresse, concerne le déploiement à grande échelle d’un logiciel d’optimisation énergétique. Cela consiste à déterminer comment adapter un logiciel, pour lequel il est possible de réutiliser ou paramétrer différents composants existants, à son contexte d’exécution. Par exemple, les fonctionnalités d’un logiciel de gestion d’une entreprise peut être adapté en fonction des besoins spécifiques de chaque département et de son organigramme. Dans le cas du projet RIDER, nous souhaitons pouvoir adapter un logiciel d’optimisation énergétique en fonction, par exemple, des protocoles et interfaces des instruments présents dans chaque pièce, ou selon les optimisations possibles dans chaque zone d’un bâtiment.

Nous nous sommes appuyés sur l’approche par lignes de produits logiciels [Klaus Pohl et al., 2005] pour adapter les composants logiciels du projet RIDER à chaque bâtiment. Cette approche repose sur l’utilisation d’un modèle de caractéristiques, aussi appelé feature model [Kang et al., 1990]. Son rôle est d’organiser hiérarchiquement des éléments appelés caractéristiques, ou features, qui décrivent l’ensemble des fonctionnalités, paramétrages, ou propriétés d’un ensemble de composants logiciels réutilisables. Les contraintes de compatibilité ou d’incompatibilité entre les caractéristiques sont aussi représentées dans ce modèle. Un modèle de caractéristiques représente l’ensemble des configurations possibles permettant de générer un logiciel fonctionnel à partir des composants logiciels disponibles.

Dans la littérature, il existe un grand nombre de modèles de “modèles de caractéristiques” (méta-modèles de caractéristiques) [Trigaux et Heymans, 2003]. Chacun répond à des besoins différents. Par exemple, le méta-modèle de Fey et al. [2002] a pour objectif la simplification du traitement algorithmique d’un modèle de caractéristiques. Cependant, son édition manuelle peut se révéler fastidieuse à cause du grand nombre de relations à représenter. Au contraire, les méta-modèles utilisés par Kang et al. [1990] et Kang et al. [1998] visent d’abord à simplifier la documentation des caractéristiques d’un domaine ainsi que leurs contraintes d’interdépendance pour être utilisé comme un moyen de communication entre les personnes impliquées dans un projet de développement logiciel. Pour parvenir à modéliser efficacement les caractéristiques de la ligne de produits RIDER, nous avons choisi de créer un nouveau méta-modèle synthétisant les principaux méta modèles existants.

La principale spécificité du projet RIDER est que chaque produit issu de la ligne de produits doit être adapté aux spécificités du bâtiment dont il doit optimiser l’énergie. Nous n’avons pas trouvé de solution satisfaisante à cette problématique. Des approches répondant à des problématiques similaires ont été proposées [Acher et al., 2009; Fernandes et al., 2011], mais celles-ci ne répondent pas aux besoins particuliers du projet RIDER. Nous souhaitons pouvoir déterminer sur quels éléments du contexte vont avoir un impact les caractéristiques du futur produit.

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Table des matières

1 Introduction
2 Le projet RIDER, la modélisation et l’optimisation énergétique de bâtiments
2.1 Cas d’étude – Le projet RIDER
2.2 Méthodes d’optimisation énergétique
2.3 Architecture logicielle pour l’optimisation énergétique de bâtiments
2.3.1 Description des architectures logicielles typiques
2.3.2 Architecture logicielle de RIDER
2.4 La représentation des bâtiments
2.4.1 Usages d’un modèle de bâtiments
2.4.2 Modèles de bâtiments existants
2.4.3 Un nouveau méta-modèle de bâtiments pensé pour l’optimisation énergétique
2.5 Conclusion
3 Introduction aux lignes de produits logiciels et modèles de caractéristiques
3.1 Les lignes de produits logiciels et leur cycle de vie
3.2 Les différents types de variabilité
3.3 Modèles de caractéristiques
3.3.1 Définition
3.3.2 Les usages des modèles de caractéristiques
3.3.3 Adaptation de modèles de caractéristiques
3.4 Conclusion
4 Un nouveau méta-modèle de caractéristiques pour la prise en compte automatisée du contexte, et son implémentation
4.1 Introduction
4.2 Synthèse des concepts décrits par les méta-modèles de caractéristiques existants
4.2.1 Définition du concept de caractéristique, ou feature
4.2.2 Relations entre caractéristiques
4.2.3 Groupements arbitraires de caractéristiques
4.2.4 Informations liées aux produits et aux configurations
4.3 Méta-modèle proposé
4.4 Outillage du méta-modèle proposé
4.4.1 Profil UML
4.4.2 La navigabilité des classes du modèle métier
4.4.3 Outillage
4.5 Comparaison avec les outils existants
4.6 Conclusion
5 Conclusion