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Frédérique VALLÉE : Agrégée de Mathématiques, Docteur en Statistiques - Expert en Sûreté de Fonctionnement des Systèmes Programmés - Directeur de Mathix SA, Paris
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Lire l’articleINTRODUCTION
Les modèles de fiabilité du logiciel sont encore très peu utilisés dans l’industrie et restent même un sujet assez controversé . Comme ils sont les seuls à permettre une évaluation quantifiée du niveau de fiabilité obtenu en fin de développement, ce point n’est jamais explicitement traité, ou est abordé de manière subjective, ou encore, est remplacé par des exigences sur le processus de réalisation. Dans tous les cas, les techniques de substitution utilisées ne permettent pas d’avoir une idée précise du risque que l’on prend en mettant un logiciel en opération, ce qui est par essence, le but de la quantification de la fiabilité.
Cet article décrit les fondements théoriques de la quantification de la fiabilité du logiciel et en explique les modes d’utilisation. Son objectif est de montrer qu’il s’agit d’une technique statistique valide et applicable aux logiciels.
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- Version archivée 2 de oct. 2012 par Frédérique VALLÉE
- Version courante de mars 2025 par Frédérique VALLÉE
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3. Mise en pratique des modèles de fiabilité
3.1 Apports
Les modèles de fiabilité du logiciel permettent de faire des calculs prévisionnels du nombre moyen de défaillances ou de la probabilité d’apparition de problèmes ultérieurs en fonctionnement opérationnel. L’intérêt de la prévision fournie par les modèles de fiabilité est multiple :
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en cours de test, elle permet de dimensionner l’équipe de correction en conséquence. Dans le cas où la même équipe passe les tests et effectue les corrections, il est possible, grâce à cet indicateur, de savoir quelle charge affecter au test par rapport à la charge affectée à la correction ;
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en fin de test, elle permet de savoir si les objectifs de fiabilité sont atteints et, si ce n’est pas le cas, de réviser la politique de test en conséquence ;
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enfin, au moment de la mise en service du logiciel, elle permet d’annoncer au client quel sera le comportement le plus probable du logiciel pendant ses premiers mois de fonctionnement.
Toutes les valeurs chiffrées fournies par les modèles sont assorties des valeurs chiffrées du risque associé qui permettent ainsi de choisir entre une confiance élevée dans un niveau de fiabilité minoré et une confiance moindre dans un niveau plus élevé.
HAUT DE PAGE3.2 Processus de collecte et d’étude
La démarche de quantification de la fiabilité des logiciels impose de mettre en œuvre deux activités de natures différentes : une action continue de collecte de données et des actions ponctuelles d’étude de fiabilité.
La collecte des données se termine par une étape permettant de débroussailler les données, appelée « analyse a priori ». Après quoi les études de fiabilité du logiciel se déroulent en trois étapes successives : étude des tendances, modélisation et prévision. Elles se terminent par la rédaction d’un rapport présentant les travaux réalisés et les résultats obtenus. La figure 3 résume cette démarche dont chaque étape est décrite en détail dans les paragraphes qui suivent.
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Recueillir les données
Dès...
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