Défense de mémoire de Monsieur François Bechet

Systematic Detection of Energy Regressions in Java Projects and Identification of Regression Code Petterns

 

Le green software engineering émerge comme une réponse essentielle à l'impact énergétique croissant des technologies numériques, dont l'empreinte pourrait bientôt rivaliser avec celle de l'aviation et du transport maritime réunis. Bien que plusieurs outils aident les développeurs à suivre la consommation énergétique et à détecter les régressions, chacun présente ses propres limites. Cela a motivé le développement de EnergyTrackr, un outil entièrement modulaire et automatisé, conçu pour détecter des variations d'énergie statistiquement significatives.

L'objectif principal était d'identifier des anti-patrons énergétiques comme première étape vers la création de linters éco-énergétiques. Pour cela, un pipeline sur mesure a été implémenté : un module parcourt l'historique d'un dépôt pour mesurer la consommation énergétique à chaque commit ; un autre génère des rapports interactifs permettant aux développeurs de repérer plus rapidement les régressions énergétiques. La stabilité des mesures a été renforcée grâce à un script de préparation du système et à des méthodes de validation statistique.

Les expériences menées sur trois projets Java (Jsoup, univocity-parsers, fastexcel) ont confirmé la capacité de l'outil à identifier des changements énergétiques significatifs, et ont mis en évidence des anti-patrons récurrents tels que l'absence de sorties anticipées ou des mises à jour de dépendances coûteuses. EnergyTrackr est prêt à être intégré dans les workflows des développeurs et pose les bases de linters éco-énergétiques, sous réserve d'études à plus grande échelle.

Mots-clés : Green software engineering, régression énergétique, Intel RAPL, mesure de la consommation logicielle, analyse statique, développement éco-responsable, anti-patrons, évaluation empirique

 

 

Contact : Benjamine Lurquin - secretariat.info@unamur.be
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