Sur les traces de OADymPPac …
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Sur les traces de OADymPPac …
Le projet OADymPPac (Outils pour l'Analyse Dynamique et la mise au Point de Programmes avec Contraintes) auquel a participé Cosytec s'est terminé officiellement en 2004. L'un de ses thèmes concernait la réalisation de traces. On verra ici qu'il a tout juste servi à poser quelques jalons. C'est à suivre ses traces que nous nous inviterons ici, jusque dans leurs conséquences épistémologiques.
Pierre Deransart UR INRIA-Paris-Rocquencourt
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Un budget de 162 M€ HTdont 20% de ressources propres
2900 scientifiquesdont 1000 doctorants
100 post doctorants 300 ingénieurs R&D
1500 emplois budgétairesdont 570 chercheurs
740 ingénieurs, techniciens et administratifs
300 stagiaires
8 centres de recherche INRIA (en 2008)
3700 personnesChiffres clésJanvier 2007
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Localisations
Équipe-projet INRIAhors site
Centre de recherche INRIA
INRIA NancyGrand Est
INRIA Grenoble Rhône-Alpes
INRIA Sophia AntipolisMéditerranée
INRIA RennesBretagne Atlantique
INRIA BordeauxSud-Ouest
Metz
INRIA LilleNord Europe
Lannion
Marseille
Lyon
Montpellier
INRIASaclayÎle-de-France
Siège
Nantes
Besançon
StrasbourgINRIA ParisRocquencourt
Pau
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Nancy - Grand Est
Paris - Rocquencourt
Sophia Antipolis - Méditerranée
Rennes - Bretagne Atlantique
Grenoble - Rhône-Alpes
Les centres de recherche
Bordeaux - Sud-Ouest
Saclay - Île-de-France
Lille - Nord Europe
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Try to remember….
Sur la route de Rocquencourt par Pissaro …
2004, c’est si loin….
1999
2004
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CONTEXTE, HISTOIREDe DiSCiPl à OADymPPaC
•DiSCiPl (1997-2000): améliorer le débogage des solveurs de contraintes: a produit des prototypes qui restent des outils « ad-hoc » pour la correction et l’analyse de performances. Ce projet a mis en évidence l’utilité d’approches semi automatiques basées sur l’analyse visuelle des traces.
Livre: P. Deransart and M. Hermenegildo and J. Maluszynski, Analysis and Visualization Tools for Constraint Programming, LNCS 1870, 2000
•OADymPPaC (2001-2004) URL: http://contraintes.inria.fr/OADymPPaC participants: A. Aggoun, T. Baudel, P. Deransart, M. Ducassé, F.Fages, J.D. Fekete, N. Jussien, C. de Sainte-Marie, …
Challenges pris en compte:• Interopérabilité des outils : séparation forte entre “production de la trace” et
“production d’images et analyse visuelle”
• Passage à l’échelle: possibilité de traiter des milliers de variables et contraintes en utilisant des IHM spécialisés
Il en est résulté des analyseurs sophistiqués (prototypes et produits), mais limités à un seul domaine. Plusieurs problèmes ont été mis en évidence.
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PROBLEMES une question: cette approche est-elle généralisable?
1.Interprétation de la trace: donner un sens à une trace, modèles de reconstruction (analyse de trace, sémantique interprétative).
2.Sémantique de la génération de la trace pour une famille de processus observés (modèle de génération de trace, sémantique observationnelle).
3.Gestion du flot de trace entre l’observé et l’observant : filtrage, pilote de traceur, équilibrage des tâches, interactions, propriétés du transfert du flot (efficacité, préservation des sémantiques, fidélité)
Liens avec domaines d’applications: event-condition-action models, analyse de flot de données (data stream), analyses comportementales (sciences
cognitive)
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Les deux traces d’un processus(Traces intégrales)
Deux traces pour un processus
•Trace virtuelle TV = <S0,et*> SO
•Trace effective TA = <S0,wt*> SI
TV
TE
IE
E: extraction
I: interprétation (reconstruction)
E ° I = I ° E = i
Notion de FIDELITE:
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Petit exemple (extrait de trace Prolog)
goal:-p(X),eq(X,b).
p(a).
p(b).
eq(X,X).
chrono nu(u) lp(u) port pd(u) Etat virtuel atteint
1 1 1 Call goal S2
2 2 2 Call p(X) S3
3 2 2 Exit p(a) S4
4 3 2 Call eq(a,b) S5
5 3 2 Fail eq(a,b) S6
6 2 2 Redo p(a) S7
7 2 2 Exit p(b) S8
8 4 2 Call eq(b,b) S9
9 4 2 Exit eq(b,b) S10
10 1 1 Exit goal S11
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Mais si on n’a que ça …?
nu(u) port
1 Call
2 Call
2 Exit
3 Call
3 Fail
2 Redo
2 Exit
4 Call
4 Exit
1 Exit
Que voit-on ?
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PLAN: mises en perspective et “challenges”
1. Construction de traceurs pour l’analyse (dynamique) de programmes
2. Modélisation et abstraction
3. Fouille de données et interrogation de flots de données, Modèles ECA et WEB sémantique
4. Analyse du comportement humain
5. Cerveau, prothèse mémoire
6. Épistémologie
Idée: les traces sont partout, travailler sur les traces, c’est aussi travailler sur les idées
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Partout ?
http://www.college-de-france.fr/default/EN/all/ger_ber/index.htm
GérardBerry2007
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1- Construction de traceurs pour l’analyse (dynamique) de programmes
1. Développement perpétuel du traceur (trace intégrale)
2. Filtrage et interrogation de trace (langage de sélection d’événements), Pilote de traceur
3. Interactions (traceur serveur / analyseurs clients)
4. Optimisation de la communication (mais fidélité)
5. Approche MDA «composants traces » (enrichissement, fusion, abstraction, sélection)
6. Généricité
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C4RBCP
TchromeV
TCHRV
TRslamV
TV
Et
interrogation
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Grand Challenge 1: conception et manipulation de traces (« algèbre de traces »)
Enrichissement
Sélection
Fusion
Abstraction
Généricité
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2-Modélisation et abstraction
Trace intégraleNiveaux d’abstractions imbriqués
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Modélisation et abstraction (généricité)
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Grand Challenge 2: modèles de production de trace (SO)
L’interprétation abstraite fournit un cadre théorique possible pour la SO
Représentation possible de SO avec le « Fluent calculus »
Implantation, simulations et vérifications possibles de traceurs pour un domaine de processus (« model checking », Clarke, Emerson, Sifakis, Turing 2007)
Analyse théorique de traces (liens avec les théories de trace, The Book of Traces, 1995),
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3-Fouille de données et interrogation de flots de données WEB sémantique, Modèles ECA
Trafic ADSL brut
à la recherche du sens…
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Fouille de données vue comme analyse de trace
Utilisation d’algorithmes d’analyse de flots de données pour identifier les objets tracés (traces optimisées)
•Recherche de zones suspectes dans les programmes (Zaidman & al, 2005)
•Techniques de « model checking » pour pour détecter des intrusions (Garavel & al. 2004) sur des traces d’exécution
•Observations de symétries
(OADymPPaC)
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Analyse de flot de données vue comme analyse de traces d’origine inconnue
Analyse de flux massifs (algorithmes probabilistes, Rabin 1980)
Langage d’interrogation de flots de données (Arasu, 2002)
Interactions entre observateur/observé et entre traces (modèles ECA et WEB sémantique, Alferes et al. 2004)
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Grand Challenge 3: interpréter les traces (SI)
Utilisation d’algorithmes d’analyse de flots de données pour identifier les objets tracés (identification des observables)
Langage d’interrogation de traces: filtrage efficace
Tracer les manipulations de connaissances
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4-Analyse du comportement humain
Problème de confiance dans les données
Formalisation des contextes (fusion de données), traces des contextes et du comportement humain
Construction de scénarios à partir de traces
Jusqu’où peut-on ou doit-on aller?
Approche des limites de l’automatisation
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Confiance dans les données (accès à la connaissance)
Base de connaissance = système de règles = calculs
L’utilisation requiert plus que du calcul: exploration, repérages, raisonnement (sans stratégie prédéfinie)
Exemple: problème de certification des sites internet (ex loi du 13 août 2004 sur la certification des sites internet dédiés à la santé (Haute Autorité à la Santé))
HON code (Health On the Net): ex
•Qualification des rédacteurs
•Justification des affirmations
•Séparation contenus éditoriaux et publicitaires
•Transparence du financement
•Confidentialité des données personnelles, traces de la visite
•…
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TRACESTRACES
Construction d’un monde virtuel (Lyon1/INRETS)
Trace virtuelle
Trace effective
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An “Infernal” ExampleLe Monde de l'Intellligence, num 11 janv-fev-mars 08 Sudoku infernal p 60 (par Bernard Gervais)
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Expérience
Construire et comparer des traces d’observation du joueur et d’observation de l’automate permettant
•D’analyser le comportement du joueur
•D’identifier la règle utilisée par le joueur
•De mesurer la satisfaction du joueur
•De comparer avec la résolution automatique
•D’identifier les points de réelle difficulté du joueur
•De corréler de la difficulté pour le joueur et la difficulté théorique
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Grand Challenge 4:
Analyse d’un domaine de connaissance
Construction de scénarios
Limites de la formalisation (début du travail « humain »)
La capacité à construire de « bonnes » traces est déterminant pour mener à bien une analyse
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5-Cerveau: lieu privilégié de fusions
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Trace effective Twt = <(S0,)wt*>
séquence non bornée d’évènements de trace wt de la forme
wt : (t, At)
•t : chrono: temps de la trace
•At: ensemble de valeurs d’attributs
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La mémoire
Mémoire personnelle: Memex (Vannevar Bush, 1945)
Accumulation d’événements de trace (multimédia)
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Mécanismes liés à la mémorisation humaine:
Axes (Chapoutier, 2006):
•Sensoriel
•Temporel (travail, épisodique / référence, durable)
•Abstrait (mémoire procédurale et mémoire implicite)
Chaque mémoire a son mode de rappel (implicite, inconscient / explicite, conscient)
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Gand Challenge 5: artéfact de mémoire personnelle
Axes: digitalisation/numérisation (sensoriel), rémanence et support (temporel), rappel conscient (abstrait)
Vers une prothèse mémorielle?
•base de stances (Kiss, Quinqueton 2004)
•mécanismes de déduction et de rappel (LISFS, logical information system, Padiolo, Sogonneau, Ridoux 2004)
•mécanismes de tri (ontologies) et d’oubli
Système de gestion de connaissances personnelles
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6- Épistémologie vue comme théorie de la connaissance
Discrétisation-spatialisation/numérisation/manipulation
Etapes:
•20 siècles après début du néolithique premières numérations (astro)
•12ième siècle AC système alphabétique (grammatisation)
•Imprimerie permet à l’écrit d’envahir la société
•17ième siècle machine outil (reproduction du geste discrétisé)
•1834 discrétisation sons et images
•Économie de l’immatériel (gestion des connaissances)
Le traitement de l’information joue un rôle dominant dans tous les domaines d’activité (industrie ou recherche) et dont la base repose sur une accumulation continue de traces….
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Grand Challenge 6: société vue comme systèmes de traces en interactions
http://www.inria.fr/40ans/forum/video.fr.php
Le réseau numérique, à l'origine d'un nouveau modèle industriel Conférence de Bernard Stiegler
Les nouvelles technologies : révolution culturelle et cognitive Conférence de Michel Serres
etc…
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Sur les traces de ….
Thank you!Jusqu’où ne risque-t-on pas d’aller trop loin?L’homme réinventé?