# Actes de la 1ières journées du projet TIC

Laurent Capocchi, Jean François Santucci, Bastien Poggi

## ► To cite this version:

Laurent Capocchi, Jean François Santucci, Bastien Poggi. Actes de la 1ières journées du projet TIC. 1ières journées du projet TIC, Jun 2012, Corte, France. EARSeL eProceedings, 1 (1), 2012. hal-01083165

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Submitted on 15 Nov 2014

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Ce document présente les actes des premières journées du Projet TIC qui se sont déroulées les 11 et 12 juin 2012 au sein de l'UFR FST de l'Université de Corse Pasquale Paoli.

Comité Editorial

L. Capocchi

J.F. Santucci

B. Poggi
## "Favoriser la convergence des thématiques de recherche traitées dans le Projet TIC"

Les 1 ères Journées du Projet TIC ont eu lieu les 11 et 12 juin 2012 à l'Université de Corse. Le projet TIC a su depuis sa création en 2008 se développer jusqu'à atteindre une phase de maturité permettant la capitalisation des recherches autour des concepts de Modélisation et Simulation. Ces journées sont l'occasion pour le projet TIC de mettre en avant les travaux de ses membres et de favoriser des thématiques de recherche communes. Ces journées ont pour objectifs de susciter des échanges autour des travaux de chacun des membres et de valoriser ces travaux dans le cadre de collaborations. Le concept de Brainstorming et les développements de travaux scientifiques sous la forme d'ateliers ont offert un cadre propice aux discussions, lors desquelles des concepts et même des logiciels innovants ont émergé. C'est l'occasion pour tous ses membres d'explorer les thématiques du projet TIC, et d'éventuellement initier des collaborations communes. Cette année, ce ne sont pas moins de 17 participants qui ont couverts l'ensemble des thématiques du projet TIC.

Ces journées n'existeraient pas sans la détermination et la disponibilité des membres du projet TIC. Leur motivation fût essentielle à la concrétisation de cette première édition. Qu'ils en soient toutes et tous remerciés; leur participation est un signe de leur implication au sein du projet. Nous vous donnons rendez-vous en 2013 pour la seconde édition.

Le responsable du projet TIC.

Jean-François Santucci

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Sommaire

<table><tr><td>1.Programme</td><td>4</td></tr><tr><td>2.Ateliers</td><td>5</td></tr><tr><td>2.1.Atelier 1 : Ingénierie des modèles</td><td>5</td></tr><tr><td>2.2.Atelier 2 : Modélisation comportementale d'une population d'oursins dans un milieu donné à l'aide du formalisme DEVS</td><td>6</td></tr><tr><td>2.3.Atelier 3 : Bibliothèque DEVSimPy pour la simulation de données floues</td><td>7</td></tr><tr><td>3.Diapositives</td><td>8</td></tr><tr><td>3.1.Atelier 1</td><td>8</td></tr><tr><td>3.2.Atelier 1 (suite)</td><td>9</td></tr><tr><td>3.3.Atelier 2</td><td>10</td></tr><tr><td>3.4.Atelier 3</td><td>11</td></tr></table>
# 1. Programme

## Le 11 Juin 2012

9h30-10h : Accueil

10h-12h 1ere partie : Chaque membre présente pendant 5 mn une proposition d'atelier

12h-13h30 : Dejeuner

13h30-15h30 2eme Partie: Brainstorming pour définir les ateliers

15h30-18h00 3eme Partie: Ateliers Développement

## Le 12 juin 2012

9h-12h : 3eme Partie (suite et fin) : Ateliers Développement

12h-13h30 : Dejeuner

13h30-15h 4 ième partie: Préparation de la restitution des resultats par atelier.

15h-17h : 5ième partie : Restitution des travaux sous différente formes – code, plan publis, etc..,
## 2. Ateliers

### 2.1. Atelier 1 : Ingénierie des modèles

Participants : E. Vittori, E. Broutin, M. Delhom, S. Mattei, **B. Poggi**, S. Garredu

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L'atelier ingénierie des modèles s'est déroulé autour de la création d'un Métamodèle DEVS permettant la modélisation de systèmes multi-agents avec comme perspective l'implémentation de la dynamique des populations.

Le Métamodèle permet une description générique d'un système. Plusieurs niveaux de méta-modélisation sont possibles comme visible sur la figure ci-dessus. Le Métamodèle est indépendant de tout formalisme et se doit d'être compatible avec chacun d'eux. Cette représentation permet d'assurer un haut niveau de qualité durant tout le processus de modélisation.

Dans un premier temps nous avons isolé les différents composants d'un système multi-agent comme vous pouvez le voir sur la figure de droite.

- Agent et groupe

- Règle comportementale

- Environnement

- Cellule

- Informations agents

- Informations cellule

- Actions et architectures

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Par la suite les différents membres de l'atelier ont été initié aux différents standards MDA (Model Driven Architecture) de l'ingénierie des modèles :

- Formalisme de méta-modélisation

- Représentation concrète de modèles

- Modélisation des transformations

Nos échanges ont également concernés l'aspect MDE (Model Driven Engineering) et les outils associés. Dans la continuité nous avons utilisé le framework EMF (Eclipse modeling framework). Celui-ci permet une définition aisée du Métamodèle à partir d'une interface graphique riche et intuitive. Il permet également à partir de spécifications (XML, EMF) l'auto-génération du code source des modèles.

Une fois le Métamodèle terminé, nous avons procédé à la validation par la création d'un jeu de test. Nous avons ainsi pu vérifier la cohérence des modèles et de leur interactions. Ces travaux ont été sauvegardés dans un fichier Ecore pour pouvoir être réutilisés dans des travaux futures.

Projet TIC – UMR CNRS 6134 – Université de Corse
## 2.2. Atelier 2 : Modélisation comportementale d'une population d'oursins dans un milieu donné à l'aide du formalisme DEVS

Participants : A. Aiello, L. Capocchi, S. Toma, T.A. Santoni

**L'objectif** de cet atelier était d'initier une reflexion afin d'apporter une solution à la problèmatique d'observation et de prédiction du comportement d'une population d'oursins sur une zone donnée. Cette problèmatique est complexe car elle dépend de nombreux paramètres fournis par les spécialistes du domaine: les biologistes.

A l'heure actuelle, les biologistes possèdent un ensemble de données s' observation et de mesures sur l'espèce permettant d'affirmer les informations suivantes:

- Profondeur max d'évolution : 9 mètres

- Vitesse de déplacement : 0 à 260 cm/j

- Moyenne de déplacement : 50 cm/j

- Orientation de la vitesse en fonction du milieu (Vr > Vh) et turbulences (courant)

**L'approche** devra utiliser le formalisme DEVS pour son cadre formel et son application dans l'environnement DEVSimPy.

Nous avons abordé deux types de modélisation possible: par individus (coordonnées x,y,z) ou par population.

Si l'acquisition de données permet de fournir la position des individus observés alors nous pouvons effectuer une transformation en donnée de zonning. Le choix retenu a été le modèle centré population du fait du manque de données à disposition immédiate.

L'orientation des travaux vers un modèle DEVS permettra de considérer le comportement d'une population d'individus (deterministe, reseaux de neurones,...) et de caractériser une zone observée par une approche matricielle (Cell-DEVS).

Les **perspectives** de reflexion sont les suivantes:

- Etape 1 :
  * Mise en œuvre de l'acquisition de données.

* Déploiement sur un secteur test (200m2).

* Passage à l'échelle de terrain (4Km2).

- Etape 2 :
  * Organisation de séminaire Projets Eau/TIC à Stella-Mare.

* Développement du modèle présenté à partir des spécifications des biologistes. et déploiement du simulateur.

- Etape 3 :
  * Validation à partir des données expérimentales réelles.

* Amélioration du modèle.

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## 2.3. Atelier 3 : Bibliothèque DEVSimPy pour la simulation de données floues

Participants : P.A Bisgambiglia, A.T. Luciani, P.A. Bisgambiglia, T. Ville, J.F. Santucci

**Objectif** : le but de l'atelier était de réfléchir à la définition d'une bibliothèque de modèles DEVSimPy permettant à un modélisateur de facilement traiter des données floues au sein d'un modèle DEVS.

**Travail réalisé** : nous avons donc tout d'abord défini au cours de l'atelier quels étaient les modèles à offrir à un modélisateur pour faciliter le traitement de données floues. Afin d'aider un modélisateur pour l'intégration de données floues au sein d'un modèle DEVS, il faut tout d'abord définir deux modèles atomiques permettant : (i) de transformer des données exactes en données floues – composant FuzzyAtomic ; (ii) de transformer des données floues en données exactes – composant DeFuzzyAtomic. Ensuite, il faut offrir dans la bibliothèque un ensemble d'operateurs de base permettant le traitement de données floues : (1) l'addition – composant Add ; (2) la soustraction – composant Sub ; (3) la multiplication – composant Mult ; (4) la division – composant Div.

Nous avons donc implémenté ces six composants DEVS en langage Python au sein de l'environnement DEVSimPy.

Nous avons ensuite énuméré l'ensemble des autres composants à développer afin d'augmenter le nombre de modèles à offrir dans la bibliothèque.

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**Résultats** : les six composants développés forment la bibliothèque Fuzzy de DEVSimPy comme nous pouvons le voir sur la partie gauche de la première figure ci-dessus. Nous avons ensuite validé ces modèles en construisant un modèle DEVS impliquant des données floues (partie droite de la figue ci-dessus). Ce modèle possède 2 générateurs de nombres entiers. Les sorties de ces générateurs sont fuzzyfiées grâce à deux modèles FuzzyAtomic. Les sorties (qui sont des données floues) de ces deux modèles sont alors additionnées – en effectuant bien sur une addition floue – grâce au modèle Add. Afin de visualiser si l'opération s'effectue comme il faut nous avons ajouté 3 modèles MessageCollector qui permettent de visualiser : (1) les données floues en entrée du composant Add ; (2) le résultat de la somme. La seconde figure ci-dessus présente les valeurs obtenues après simulation. Nous pouvons alors vérifier que tout est correct.

**Perspectives** : nous devons compléter la bibliothèque avec notamment un ensemble d'opérateurs permettant la comparaison entre données floues. Nous avons aussi évoqué la possibilité pour le modélisateur d'écrire le code DESvimPy d'un modèle devant prendre en compte les données floues en utilisant un surcharge des opérateurs de base. Enfin il nous a semblé intéressant de proposer une transformation automatique d'un modèle traitant les données floues en interconnexion d'operateurs de base issus de la bibliothèque.
# 3. Diapositives

## 3.1. Atelier 1

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### Atelier Ingénierie des Modèles

Journées Projet TIC
(11-12 juin 2012)

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Stéphane Garredu - Evelyne Vittori

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Eclipse EMF

### Présentation de l'atelier

* Objectifs

* Qu'est ce que l'IDM?

* Quels apports

* pour la Modélisation et Simulation?

* dans le contexte DEVS?

* Une approche concrète de l'IDM :

* l'Environnement de développement Eclipse Modeling FrameWork (EMF)

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### Objectifs de l'atelier

* Introuire les potentialités de l'ingénierie des modèles

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* Faire découvrir l'environnement Eclipse EMF

* Réfléchir ensemble à des applications possibles dans le contexte du projet TIC

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### Qu'est ce que l'IDM?

* Des standards : MDA (Model Driven Architecture)

* Formalisme de métamodélisation

* Repprésentation concrète de modèles

* Modélisation des transformations

* Des outils, des environnements

MDE (Model Driven Engineering)

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### Présentation de l'atelier

* Objectifs

* Qu'est ce que l'IDM?

* Quels apports

* pour la Modélisation et Simulation?

* dans le contexte DEVS?

* Une approche concrète de l'IDM :

* l'Environnement de développement Eclipse Modeling FrameWork (EMF)

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### Quels apports pour la Modélisation et Simulation?

* Assurer l'interopérabilité à 2 niveaux :

* Simulateurs

* Formalismes de modélisation

* Faciliter le développement d'outils de définition de modèles

* Promouvoir la standardisation

* Des formats de stockage des modèles

* Automatiser les transformations entre modèles exprimés en différents formalismes

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### Quels apports dans le contexte DEVS?

* Le métamodèle DEVS (publication en cours) :

* Permet la standardisation des modèles

* Constitue le pivot de l'interopérabilité

* Élargissement : extensions de DEVS, voire métamodèles de formalismes d'interface

* T' transformation d'un formalisme d'interface vers DEVS (= M2M =)

* Génération automatique de code (= M2T =)

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### Quels apports dans le contexte DEVS?

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### Comment définir des modèles conformes à ce formalisme?

* Un modèle est une instance d'un métamodèle

* format de stockage : fichier XML

* Comment créer des modèles?

* Pendant la définition du métamodèle

* Cédation dynamique d'instances (permet des tests)

* Générer un éditeur arborescent

* Cédation d'un plugin spécifique

* Définir un éditeur graphique à l'aide de GMF (Graphical modeling Framework)

* Cédation d'un plugin associé

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### Présentation de l'atelier

* Objectifs

* Qu'est ce que l'IDM?

* Quels apports

* pour la Modélisation et Simulation?

* dans le contexte DEVS?

* Une approche concrète de l'IDM :

* l'Environnement de développement Eclipse Modeling FrameWork (EMF)

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### Environnement Eclipse EMF

* Communauté OpenSource

* Projet collaboratif très actif

* Principe de plug-in

* EMF: Eclipse Modeling Framework

* Ensemble d'outils dédiés à l'IDM

* Propose des approches concrètes à l'IDM

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### Comment créer un nouveau formalisme avec EMF?

* Définir un métamodèle (grâce au métamodèle Ecore)

* Différentes vues de la même structure qui se complètent :

* Editeur Ecore arborescent

* Editeur graphique : Ecore Diagram

* Editeur OCLinEcore

DSL
Domain Specific Language

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### Comment transformer les modèles?

* Transformation M2M (model to model)

* Languages de définition des transformations

* Transformations définies au niveau des métamodèles

* Standard OMG: QVT (QueryView/Transformation)

* ATL: Atlas Transformation Language

* implémentation de QVT

* Plug Eclipse associé

* Language de règles

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Mise en œuvre de l'opérabilité

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### Comment générer du code?

* Transformation M2T: model to Text

* Standard OMG: MOF Models to Text
Transformation Language (MOFM2T)

* Implémenté par le plugin ACELEO : utiliser le principe des templates

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### Difficultés du domaine

* Plébantmatique du choix des outils et de leur mise en synergie

* Complexité :

* investissement important nécessaire pour maîtriser les concepts et les outils

* Bénéfices perceptibles à moyen et long terme uniquement

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### Approches proposées dans l'atelier

* Etudier le Métamodèle DEVS

Ecore

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* Réfléchir à des formalismes d'interface

* Métamodèles

* Transformations M2M vers DEVS

ATL

* Travailler sur la génération de code vers DEVSIMPY

Acceleo

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## 3.2. Atelier 1 (suite)

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### Atelier Ingénierie des Modèles

Journées Projet TIC
(11-12 juin 2012)

• Emile Boutin • Martélle Delhom • Stéphane Gametu • Sabastien Mattel • Bastien Poggi • Évelyne Villerot

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Eclipse EMF

#### Ce que nous avons réalisé

1. Réflexion sur les principaux concepts des SMA

2. Définition d'un métamodèle associé

- Prise en compte des agents réactifs

- Métamodèle extensible

3. Implémentation dans l'environnement Eclipse EMF

- *Raphaël Écore*

5. Définition de modèles de tests (instances du métamodèle)

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<figure><img src="image_42.png" /></figure>

Quez pour modifier les styles du texte du ma
leuxème niveau
risqué/Anneau...

• Quelques exemples de modèles

- Cinq modèles de maîtrise

- Quelques modèles de tests

- Quelques modèles de tests

- Quelques modèles de tests

- Quelques modèles de tests

- Quelques modèles de tests

- Quelques modèles de tests

- Quelques modèles de tests

- Quelques modèles de tests

- Quelques modèles de tests

Un exemple de
modèle généré
avec le plugin
metamodelSMA

### Objectifs de l'atelier

• Mise en œuvre d'une démarche d'ingénierie des modèles dans le contexte DEVS

• Application aux SMA en tant que formalisme d'interface destiné à être transformé vers DEVS

• Implémentation dans l'environnement Eclipse EMF

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#### Ce qu'il nous reste à faire

► Validation du métamodèle sur des exemples complexes

► Enrichissement du métamodèle SMA

► Agents cognitifs et hybrides

► Architectures avancées (BDI, ...)

► Réalisation de la transformation en ATL

► Différentes approches envisageables

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### Démarche de travail

1. Définition et implémentation d'un métamodèle SMA

2. Validation par définition de modèles de tests

3. Définition de règles de transformation vers DEVS

- Programme ATL

4. Génération de code dans DEVSIMPY

<figure><img src="image_46.png" /></figure>

### Démarche de travail

<figure><img src="image_47.png" /></figure>

Quez pour modifier les styles du texte du ma
leuxème niveau

Quelques modèles de tests

Quelques modèles de tests

Quelques modèles de tests

Quelques modèles de tests

Quelques modèles de tests

Quelques modèles de tests

Quelques modèles de tests

Quelques modèles de tests

Quelques modèles de tests

Quelques modèles de tests

Quelques modèles de tests

Quelques modèles de tests

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### Perspectives et valorisation

► Rédaction d'un article

► Possibilité de généralisation de la démarche à d'autres formalismes (ex: réseaux de Petri)

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Le métamodèle
SMA
3.3. Atelier 2

Journées du TIC

Atelier : Modélisation comportementale d'une population d'oursins dans un milieu donné à l'aide du formalisme DEVS

A. Aiello, T.A. Santoni, L. Capocchi, S. Toma

Journées du TIC - 11-12/06/2012

Reflexion

* Deux orientations de modélisation possibles :

* par individu (position x,y,z).

* par population.

* Si l'acquisition de données permet de fournir la position des individus observés → transformation en donnée de zonning.

* Choix retenu :

* Modèle centré population du fait du manque de données à disposition.

Journées du TIC - 11-12/06/2012

Perspectives

* Etape 1

* Mise en œuvre de l'acquisition de données.

* Déploiement sur un secteur test (200m2).

* Passage à l'échelle de terrain (4Km2).

* Etape 2

* Organisation de séminaire Projets Eau/TIC à Stella-Mare.

* Développement du modèle présenté à partir des spécifications des biologists.

* Déploiement du simulateur.

* Etape 3

* Validation à partir des données expérimentales réelles.

* Amélioration du modèle.

Journées du TIC - 11-12/06/2012

Objectif

* Observer et prévoir le comportement d'une population d'oursins sur une zone donnée :

* En fonction de paramètres complexes issus des spécialiste du domaine : biologists.

* En utilisant le formalisme DEVS couplé à un système d'acquisition de données en temps réel.

Journées du TIC - 11-12/06/2012

Proposition

* Orientation des travaux vers un modèle DEVS permettant :

* De prendre en compte le comportement d'une population d'individus (Déterministe, RN, ...).

* De caractériser une zone observée par une approche matricielle (Cell-DEVS).

Journées du TIC - 11-12/06/2012

Constats

* Le phénomène observé est fonction de données biologiques complexes qui seront à préciser (cf. publications en attente S. Ternengo et V. Pasqualini)

* Premiers éléments biotiques et abiotiques :

* Profondeur max : -9 mètres.

* Vitesse de déplacement : 0 à 260 cm/j.

* Moyenne de déplacement : 50 cm/j.

* Orientation vitesse en fonction du milieu (Vr>Vh) et des turbulences (courant).

Journées du TIC - 11-12/06/2012

Proposition (suite)

* Description

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Journées du TIC - 11-12/06/2012
3.4. Atelier 3

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