Investigation of the COSMIC sizing of real-time embedded and AI software for their usage within a priori and a posteriori contexts for estimation purposes in industry

Résumé

La littérature sur l'estimation des logiciels et le dimensionnement des logiciels démontre que l'effort de développement de logiciels à une valeur pour les organisations. Cette recherche vise à opérationnaliser la mesure a posteriori de la taille fonctionnelle d'un logiciel avec la norme COSMIC-ISO 19761 dans une entreprise qui développe des logiciels embarqués en temps réel et d'Intelligence Artificielle (IA) pour les mines souterraines. Dans la pratique, le manque de documentation des exigences fonctionnelles du logiciel, le manque de données de référence et l'absence d'utilisation de méthodes standard entraînent des contraintes supplémentaires et de nouveaux défis de recherche pour le développement de modèles d’estimation de l’effort pour une organisation spécifique. Dans cette recherche, nous explorons les enjeux des mesures a priori de logiciels basés sur des informations partielles, et leurs utilisations dans les modèles d'estimation pour notre partenaire en industrie. Nous utilisons les ressources disponibles pour identifier les exigences fonctionnelles des solutions logicielles intégrées d'intelligence artificielle et temps réel développées et les dimensionner avec la méthode COSMIC. La taille des projets pour une version logicielle est mesurée, et une approche d'analyse exploratoire des données et des statistiques descriptives sont adoptées pour développer des modèles d'estimation a posteriori pour ces projets. De plus, une technique d'approximation basée sur l'analogie de l'iceberg et l'ingénierie des exigences est conçue pour attribuer un facteur d'échelle aux exigences fonctionnelles précoces; son application pratique est illustrée à l'aide de deux études de cas COSMIC. Les résultats de la recherche démontrent que: 1. Les informations de taille de l'IA et des solutions logicielles embarquées en temps réel peuvent être utilisées pour mesurer ces applications AI avec la norme COSMIC. Elles peuvent ensuite être utilisées comme l'une des variables indépendantes pour développer des modèles d'estimation a priori d'effort pour développer un algorithme d'IA dans de tels projets similaires; 2. Les modèles d'estimation pour les projets d’une Version ont été développés sur la base de la similitude des caractéristiques et des statistiques descriptives; 3. Les résultats de la technique d'approximation basée sur les fonctionnalités montrent que les données sur les projets antérieurs peuvent être collectées et que la classification pertinente des fonctionnalités peut être identifiée; ces ratios de mise à l'échelle peuvent être utilisés au début du cycle de vie d'un projet logiciel pour l’estimation a priori de la taille fonctionnelle.

Date	29 nov. 2020
langue originale	Anglais américain
Établissement diplômant	École de technologie supérieure
Superviseur	Alain Abran (Directeur(-trice))