Un logiciel qui s'adapte tout seul

Les systèmes auto-adaptables sont des programmes capables de réagir et de se reconfigurer, réduisant l'intervention humaine et assurant (dans l'idéal) la satisfaction permanente des besoins. Cependant, dans le concept actuel du logiciel, les systèmes n'anticipent pas les évènements et ne peuvent qu'y réagir. Le fait d'être incapable d'anticiper un changement peut conduire à une défaillance du logiciel.

Le projet RUNMORE (Run-time model projections for software failure prediction) a travaillé au développement systématique de systèmes capables de s'adapter dynamiquement, en prévoyant les évènements et en évitant les défaillances.

Les chercheurs ont appliqué un nouveau concept, avec des modèles de déroulement (run-time) qui apportent aux systèmes logiciels de puissantes capacités pour déterminer les changements possibles et les gérer. Ces modèles découlent de techniques de développement à base de modèles. Ils sont intégrés au système durant son exécution, et expriment des règles d'adaptation. L'idée était d'étudier comment ces modèles pouvaient servir à surveiller et analyser le comportement de systèmes logiciels complexes, de leur environnement de déploiement, et de leurs utilisateurs. L'équipe a aussi proposé une solution pour résoudre les conflits entre plusieurs exigences, durant le processus d'adaptation.

Un exemple courant de système adaptable est une application web qui améliore la navigation en adaptant son contenu et son comportement en fonction des préférences de l'utilisateur. À partir de cet exemple, les chercheurs ont démontré comment adapter les règles de diffusion des serveurs en fonction de la demande des clients.

Dans les environnements qui gèrent d'importants flux d'évènements, le traitement d'évènements complexes (CEP) peut déterminer les données signifiantes et répondre aussi rapidement que possible. Les chercheurs ont découvert un nouveau cadre, capable d'apprendre des règles de CEP en copiant les motifs dans les suivis historiques des évènements. Ceci pourrait conduire à une nouvelle catégorie de systèmes logiciels, capables d'apprendre des règles complexes, ce qui les aide à se reconfigurer et à s'adapter aux changements.

Les travaux des chercheurs ont contribué à améliorer le comportement d'un logiciel dans le temps, en collectant des informations sur les changements de son environnement et des besoins des utilisateurs. Ces systèmes auto-adaptables peuvent seulement gérer les changements, mais aussi les anticiper