Sur les traces de OADymPPac …

1. Sur les traces de OADymPPac … Pierre DeransartUR INRIA-Paris-Rocquencourt 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. Chip User's Club, Paris 16/10/2008

2. Chiffres clés 3700 personnes Janvier 2007 2900 scientifiques dont 1000 doctorants 100 post doctorants 300 ingénieurs R&D 1500 emplois budgétaires dont 570 chercheurs 740 ingénieurs, techniciens et administratifs 300 stagiaires 8 centres de recherche INRIA (en 2008) Un budget de 162 M€ HT dont 20% de ressources propres Chip User's Club, Paris 16/10/2008

3. Localisations INRIA Lille Nord Europe Metz Lannion INRIA Paris Rocquencourt INRIA Nancy Grand Est Strasbourg INRIA Rennes Bretagne Atlantique INRIA Saclay Île-de-France Besançon Nantes Lyon INRIA Grenoble Rhône-Alpes Siège INRIA Bordeaux Sud-Ouest Centre de recherche INRIA Équipe-projet INRIA hors site Marseille Montpellier INRIA Sophia Antipolis Méditerranée Pau Chip User's Club, Paris 16/10/2008

4. Les centres de recherche Lille - Nord Europe Rennes - Bretagne Atlantique Nancy - Grand Est Paris - Rocquencourt Grenoble - Rhône-Alpes Saclay - Île-de-France Bordeaux - Sud-Ouest Sophia Antipolis - Méditerranée Chip User's Club, Paris 16/10/2008

5. Try to remember…. 1999 Sur la route de Rocquencourt par Pissaro … 2004 2004, c’est si loin…. Chip User's Club, Paris 16/10/2008

6. Chip User's Club, Paris 16/10/2008

7. CONTEXTE, HISTOIRE • De 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, LNCS1870, 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. Chip User's Club, Paris 16/10/2008

8. PROBLEMESune question: cette approche est-elle généralisable? • Interprétation de la trace: donner un sens à une trace, modèles de reconstruction (analyse de trace, sémantique interprétative). • Sémantique de la génération de la trace pour une famille de processus observés (modèle de génération de trace, sémantique observationnelle). • 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) Chip User's Club, Paris 16/10/2008

9. 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 Notion de FIDELITE: TV E: extraction I: interprétation (reconstruction) E ° I = I ° E = i Process E I TE Chip User's Club, Paris 16/10/2008

10. Petit exemple (extrait de trace Prolog) 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 • goal:-p(X),eq(X,b). • p(a). • p(b). • eq(X,X). Chip User's Club, Paris 16/10/2008

11. 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 ? Chip User's Club, Paris 16/10/2008

12. Chip User's Club, Paris 16/10/2008

13. PLAN: mises en perspective et “challenges” • Construction de traceurs pour l’analyse (dynamique) de programmes • Modélisation et abstraction • Fouille de données et interrogation de flots de données, Modèles ECA et WEB sémantique • Analyse du comportement humain • Cerveau, prothèse mémoire • Épistémologie Idée: les traces sont partout, travailler sur les traces, c’est aussi travailler sur les idées Chip User's Club, Paris 16/10/2008

14. Partout ? Gérard Berry 2007 http://www.college-de-france.fr/default/EN/all/ger_ber/index.htm Chip User's Club, Paris 16/10/2008

15. 1- Construction de traceurs pour l’analyse (dynamique) de programmes • Développement perpétuel du traceur (trace intégrale) • Filtrage et interrogation de trace (langage de sélection d’événements), Pilote de traceur • Interactions (traceur serveur / analyseurs clients) • Optimisation de la communication (mais fidélité) • Approche MDA «composants traces » (enrichissement, fusion, abstraction, sélection) • Généricité Chip User's Club, Paris 16/10/2008

16. C4RBCP TV Et interrogation TRslamV Rollerslam TchromeV CHROME TCHRV CHRor Chip User's Club, Paris 16/10/2008

17. Grand Challenge 1: conception et manipulation de traces (« algèbre de traces ») • Enrichissement • Sélection • Fusion • Abstraction • Généricité Chip User's Club, Paris 16/10/2008

18. 2-Modélisation et abstraction Trace intégrale Niveaux d’abstractions imbriqués Chip User's Club, Paris 16/10/2008

19. Modélisation et abstraction (généricité) Chip User's Club, Paris 16/10/2008

20. 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), Chip User's Club, Paris 16/10/2008

21. 3-Fouille de données et interrogation de flots de données WEB sémantique, Modèles ECA • Trafic ADSL brut à la recherche du sens… Chip User's Club, Paris 16/10/2008

22. 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) Chip User's Club, Paris 16/10/2008

23. 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) Chip User's Club, Paris 16/10/2008

24. 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 Chip User's Club, Paris 16/10/2008

25. 4-Analyse du comportement humain Approche des limites de l’automatisation • 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? Chip User's Club, Paris 16/10/2008

26. 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 • … Chip User's Club, Paris 16/10/2008

27. Construction d’un monde virtuel (Lyon1/INRETS) TRACES Trace virtuelle Trace effective Chip User's Club, Paris 16/10/2008

28. An “Infernal” Example Le Monde de l'Intellligence, num 11 janv-fev-mars 08 Sudoku infernal p 60 (par Bernard Gervais) Chip User's Club, Paris 16/10/2008

29. Chip User's Club, Paris 16/10/2008

30. 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 Chip User's Club, Paris 16/10/2008

31. 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 Chip User's Club, Paris 16/10/2008

32. 5-Cerveau: lieu privilégié de fusions Chip User's Club, Paris 16/10/2008

33. 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 Chip User's Club, Paris 16/10/2008

34. La mémoire • Mémoire personnelle: Memex (Vannevar Bush, 1945) • Accumulation d’événements de trace (multimédia) • ------------------------------- • 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) Chip User's Club, Paris 16/10/2008

35. 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 Chip User's Club, Paris 16/10/2008

36. 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…. Chip User's Club, Paris 16/10/2008

37. 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… Chip User's Club, Paris 16/10/2008

38. Sur les traces de …. Jusqu’où ne risque-t-on pas d’aller trop loin? L’homme réinventé? Thank you! Chip User's Club, Paris 16/10/2008