{"id":50402,"date":"2025-04-17T09:04:46","date_gmt":"2025-04-17T13:04:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.uqac.ca\/uqactualites\/?p=50402"},"modified":"2025-04-22T10:28:52","modified_gmt":"2025-04-22T14:28:52","slug":"carlos-alberto-dos-santos-etudiant-au-doctorat-en-sciences-et-technologies-de-linformation-soutient-sa-these","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.uqac.ca\/uqactualites\/2025\/04\/17\/carlos-alberto-dos-santos-etudiant-au-doctorat-en-sciences-et-technologies-de-linformation-soutient-sa-these\/","title":{"rendered":"Carlos Alberto dos Santos, \u00e9tudiant au doctorat en sciences et technologies de l’information, soutient sa th\u00e8se"},"content":{"rendered":"

\u00c9tudiant au doctorat en sciences et technologies de l’information<\/a>, Carlos Alberto dos Santos a effectu\u00e9 sa soutenance de th\u00e8se le 16 avril 2025. Sous la direction de recherche de Kevin Bouchard, sa th\u00e8se a pour titre \u00ab Leveraging text generation for enhanced user story quality<\/em>\u00a0\u00bb.<\/p>\n

Sous la pr\u00e9sidence de Bruno Bouchard<\/a>, le jury d’\u00e9valuation \u00e9tait compos\u00e9 de Hubert Kenfack Ngankam (Universit\u00e9 de Sherbrooke) et Yannick Francillette<\/a> (UQAC)<\/p>\n

\n
R\u00e9sum\u00e9 de la th\u00e8se<\/h5>\n

Contexte<\/strong>: Les r\u00e9cits d’utilisateurs jouent un r\u00f4le crucial dans le d\u00e9veloppement de logiciels agiles en raison de leur format structur\u00e9 et de leur facilit\u00e9 de mise en \u0153uvre. Cependant, les \u00e9quipes de d\u00e9veloppement sont confront\u00e9es \u00e0 la t\u00e2che difficile de g\u00e9rer la vari\u00e9t\u00e9 des informations requises \u00e0 partir de sources multiples pour r\u00e9diger manuellement les r\u00e9cits d’utilisateurs. En outre, des r\u00e9cits d’utilisateur de mauvaise qualit\u00e9 peuvent entraver la communication entre les membres de l’\u00e9quipe, ce qui peut entra\u00eener des retards ou des erreurs dans le processus de d\u00e9veloppement.<\/p>\n

Objectif<\/strong>: Cette th\u00e8se \u00e9tudie l’\u00e9tat de l’art dans la g\u00e9n\u00e9ration automatique d’histoires d’utilisateurs et propose divers mod\u00e8les de g\u00e9n\u00e9ration de texte pour aider \u00e0 la r\u00e9daction d’histoires d’utilisateurs dans le cadre de projets de d\u00e9veloppement de logiciels agiles. Nous \u00e9mettons l’hypoth\u00e8se que l’utilisation de ces mod\u00e8les peut aider les praticiens du logiciel \u00e0 \u00e9crire des histoires d’utilisateurs plus efficacement et avec une meilleure qualit\u00e9.<\/p>\n

M\u00e9thode<\/strong>: Plusieurs m\u00e9thodes de recherche ont \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9es pour \u00e9laborer et \u00e9valuer cette th\u00e8se. Tout d’abord, nous avons effectu\u00e9 une revue syst\u00e9matique de la litt\u00e9rature pour r\u00e9sumer les preuves sur le sujet. Sur la base des r\u00e9sultats de cette analyse, nous avons pr\u00e9sent\u00e9 nos deux premiers mod\u00e8les de g\u00e9n\u00e9ration de texte pour les r\u00e9cits d’utilisateurs (N-gram et GPT) et nous avons utilis\u00e9 un cadre quantitatif de mesures pour les comparer. Par la suite, nous avons am\u00e9lior\u00e9 le mod\u00e8le N-gram cr\u00e9\u00e9 et r\u00e9alis\u00e9 une exp\u00e9rience contr\u00f4l\u00e9e suivie d’une enqu\u00eate destin\u00e9e \u00e0 \u00e9valuer l’utilisation des mod\u00e8les de g\u00e9n\u00e9ration de texte pour les r\u00e9cits d’utilisateurs.<\/p>\n

R\u00e9sultats<\/strong>: La revue a constat\u00e9 qu’il y a une p\u00e9nurie de corpus de r\u00e9cits d’utilisateurs pour soutenir la mise en \u0153uvre de mod\u00e8les de g\u00e9n\u00e9ration de texte pour les r\u00e9cits d’utilisateurs, ainsi qu’une grande vari\u00e9t\u00e9 de techniques de traitement du langage naturel et d’algorithmes d’apprentissage automatique pour sp\u00e9cifier automatiquement les r\u00e9cits d’utilisateurs. Seules quelques \u00e9tudes s’int\u00e9ressent \u00e0 la qualit\u00e9 des r\u00e9cits d’utilisateurs g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par les approches pr\u00e9sent\u00e9es. L’\u00e9valuation quantitative du mod\u00e8le N-gram initial \u00e0 l’aide des m\u00e9triques BLEU, ROUGE et BERTScore a montr\u00e9 que si les mod\u00e8les GPT ont excell\u00e9 dans l’\u00e9laboration de r\u00e9cits d’utilisateurs plus complets, les mod\u00e8les N-gram ont fait preuve d’un degr\u00e9 plus \u00e9lev\u00e9 de sensibilit\u00e9 s\u00e9mantique. Enfin, notre exp\u00e9rience contr\u00f4l\u00e9e a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que la version am\u00e9lior\u00e9e du mod\u00e8le N-gram am\u00e9liorait la consistance et l\u2019uniformit\u00e9 des r\u00e9cits d’utilisateurs par rapport \u00e0 la m\u00e9thode de r\u00e9daction manuelle et apportait des informations importantes sur l’emploi des r\u00e9cits d’utilisateurs.<\/p>\n

Conclusion<\/strong>: L’utilisation de mod\u00e8les de g\u00e9n\u00e9ration de texte pour soutenir la r\u00e9daction d’histoires d’utilisateurs est prometteuse. Ces mod\u00e8les ont acc\u00e9l\u00e9r\u00e9 le processus de composition et am\u00e9lior\u00e9 la qualit\u00e9 des r\u00e9cits d’utilisateurs qui en r\u00e9sultent. Nous encourageons la poursuite des recherches en vue d’affiner la technique des mod\u00e8les N-grammes ou d’entra\u00eener d’autres grands mod\u00e8les de langage pour aider \u00e0 la r\u00e9daction de r\u00e9cits d’utilisateurs dans diff\u00e9rents contextes avec des mod\u00e8les vari\u00e9s.<\/p>\n

 <\/p>\n

F\u00e9licitations \u00e0 Carlos Alberto dos Santos pour la soutenance de sa th\u00e8se de doctorat!<\/p>\n

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