Métiers et formations
Un métier décrit des activités ; une certification atteste un cadre de compétences ; une formation prépare un parcours. Comparez ces objets séparément.
Référentiels et données
Ces relevés documentaires complètent la préparation d’un projet. Choisissez le référentiel adapté à votre question, puis ouvrez la fiche et sa source pour vérifier le périmètre et le millésime.
Choisir le bon point de départ
Les données sont des copies locales de sources identifiées, pas une consultation en temps réel. Une absence dans le relevé ne prouve pas une absence dans la source.
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Retrouvez un terme, sa définition et ses équivalents ; examinez ensuite la date et le contexte de la référence avant de la reprendre dans une page.
Une adresse administrative ne constitue pas une zone de service. Une présence d’équipement ne mesure ni le stock, ni l’accueil, ni la qualité d’une prestation.
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Données et ressources documentées
Choisissez un référentiel et affinez la recherche. Les fiches précisent la source, le millésime et les limites des informations publiées.
Une notice signale un travail et ses métadonnées ; le résumé ne remplace pas les méthodes et résultats du texte intégral. Vérifiez le type de document et la version accessible avant de citer une conclusion. La présence dans une archive ouverte ne démontre pas à elle seule l’évaluation par les pairs ni l’applicabilité à votre situation.
Les résultats proviennent des relevés indiqués ci-dessous. La zone sélectionnée s’applique aux statistiques et aux lieux, tandis que les aliments, produits, métiers, fiches pratiques, activités, notions, certifications et bibliographies restent des référentiels nationaux. Les travaux de recherche couvrent des références nationales ou internationales.
442 résultats · page 1 sur 25 · jusqu’à 18 entrées affichées. Classement par année décroissante puis titre.
Rechercher un titre, une abréviation, un ISSN ou un éditeur renseigné, puis lire les références HAL associées à une fiche précise. Le répertoire couvre 86 notices liées dans la sélection du site, avant les autres filtres de recherche.
70 fiche(s) correspondant à la recherche · page 1 sur 4.
| Titre dans le référentiel | ISSN publiés | Éditeur renseigné | Notices de la sélection |
|---|---|---|---|
| Accident Analysis & Prevention Revue HAL 9464 | ISSN : 0001-4575 ISSN électronique : 1879-2057 | Elsevier | 1 2023 |
| Advanced Modeling and Simulation in Engineering Sciences Revue HAL 117751 | ISSN : 2213-7467 | Springer | 2 2022–2023 |
| Advanced Science Revue HAL 109668 | ISSN : 2198-3844 | Wiley Open Access | 2 2025–2026 |
| Animals Revue HAL 112217 | ISSN : 2076-2615 | MDPI | 1 2021 |
| Applied Catalysis B: Environmental Revue HAL 10609 | ISSN : 0926-3373 ISSN électronique : 1873-3883 | Elsevier [1992-....] | 1 2022 |
| Biochemistry Revue HAL 3429 | ISSN : 0006-2960 ISSN électronique : 1520-4995 | American Chemical Society | 1 2026 |
| Business & IT Revue HAL 1607913 | ISSN : 2570-7434 ISSN électronique : 2570-7434 | Non renseigné | 1 2024 |
| CHEMISTRY-SWITZERLAND Revue HAL 1203127 | Non renseignés | Non renseigné | 1 2023 |
| Communication - Commerce électronique Revue HAL 24017 | ISSN : 1292-8682 ISSN électronique : 1760-7949 | Éditions du Juris-Classeur [1999-2004] - LexisNexis [2005-....] | 1 2006 |
| Computational and Structural Biotechnology Journal Revue HAL 107293 | ISSN : 2001-0370 | Elsevier | 1 2026 |
| Computer Standards and Interfaces Revue HAL 12037 | ISSN : 0920-5489 ISSN électronique : 1872-7018 | Elsevier | 1 2026 |
| Décisions Marketing Revue HAL 25876 | ISSN : 0779-7389 | Association Française du Marketing | 1 2000 |
| Electronics Revue HAL 109186 | ISSN : 2079-9292 | MDPI | 1 2023 |
| En vue - Lettre d'information de l'INSA de Lyon Revue HAL 66278 | Non renseignés | INSA de lyon | 1 2009 |
| Environmental Science : Atmospheres Revue HAL 175132 | ISSN : 2634-3606 | Royal Society of Chemistry | 1 2025 |
| Environmental Science & Policy Revue HAL 12951 | ISSN : 1462-9011 ISSN électronique : 1873-6416 | Elsevier | 1 2021 |
| European Journal of Mechanics - A/Solids Revue HAL 13059 | ISSN : 0997-7538 | Elsevier | 1 2026 |
| European Journal of Mechanics - B/Fluids Revue HAL 13060 | ISSN : 0997-7546 ISSN électronique : 1873-7390 | Elsevier | 1 2025 |
Source : HAL et son référentiel des revues, CCSD. Complément de métadonnées relevé le 23 octobre 2026, associé aux références documentaires du 22 octobre 2026. Les métadonnées sont réutilisables sous CC0 ; les droits des textes intégraux restent propres à chaque document.
Seules les références portant un titre de revue dans le relevé initial sont interrogées. L’identifiant numérique du document, son identifiant HAL, sa version et son titre de revue doivent correspondre avant d’utiliser son identifiant de revue. La fiche cible doit être récupérée dans le référentiel. Un identifiant direct est privilégié ; une correspondance d’ancien identifiant n’est utilisable que si elle est explicitement publiée et univoque. Une référence non confirmée conserve ses informations d’origine, sans lien ajouté.
Les homonymes restent séparés par leurs identifiants. Ni le titre seul, ni un ISSN, ni le nom d’un éditeur ne servent à fusionner les fiches. L’absence de champ ne prouve pas l’absence d’éditeur ou d’identifiant. Les statuts techniques de HAL ne constituent pas une appréciation scientifique.
Les nombres portent sur les notices de la sélection du site, pas sur l’ensemble du contenu d’une revue. Des notices différentes peuvent décrire un même travail. Aucun facteur d’impact, nombre de citations, classement, tarif ou disponibilité n’est déduit. Les conditions actuelles d’accès, d’abonnement et de dépôt restent à vérifier auprès du périodique et sur la notice HAL.
Référentiel des revues et champs de l’API HAL · Lire les fiches de revues dans auréHAL · Principes et réutilisation CC0 des métadonnées HAL.
Choisissez un domaine pour consulter les notices dont le code est publié dans HAL. Les effectifs portent sur toute la sélection du site, avant les autres filtres ; un identifiant HAL est compté une seule fois par domaine. Une notice peut figurer dans plusieurs domaines : les effectifs ne s’additionnent pas.
Libellés et codes du référentiel des domaines HAL, relevés le 23 octobre 2026. Le regroupement utilise les codes effectivement publiés dans les notices ; aucun rattachement supplémentaire n’est déduit des intitulés.
Ces intitulés sont ceux publiés dans les notices HAL retenues par le site. Un intitulé identique peut couvrir plusieurs éditions ; les dates restent celles de chaque notice. Les variations d’écriture restent séparées. Les effectifs comptent une fois chaque identifiant HAL, avant les autres filtres.
Source : métadonnées HAL / CCSD, relevées le 23 octobre 2026. Ce répertoire décrit les travaux déposés ; il ne constitue pas un agenda d’inscription aux événements.
Lire des références de recherche sur logiciels, web et conception numérique. Les axes ci-dessous organisent cette sélection documentaire ; ils ne constituent pas une évaluation critique des travaux. Les références sont nationales ou internationales ; le choix d’un territoire ne filtre pas cette bibliographie. Rechercher un titre, un auteur, des mots-clés, un identifiant HAL ou un DOI.
Source : HAL, archive ouverte développée par le Centre pour la communication scientifique directe (CCSD). Métadonnées bibliographiques initiales récupérées le 22 octobre 2026, réutilisées sous CC0 1.0. Les droits du document lui-même sont précisés sur sa notice officielle.
Cette sélection retient au plus les 200 premiers résultats par recherche sur les titres et mots-clés de HAL, triés par date du travail décroissante, pour les années 2000 à 2026. Les titres et mots-clés sont contrôlés à nouveau pour les termes de chaque axe. Un identifiant HAL est compté une seule fois par site ; la version la plus élevée rencontrée dans les réponses retenues est conservée. Des notices différentes peuvent encore décrire un même travail. La sélection n’est pas exhaustive et son ordre ne constitue pas un classement de qualité.
Articles, communications, thèses, mémoires, rapports et prépublications ont des statuts documentaires distincts. Le dépôt dans une archive et le type indiqué ne suffisent pas à établir une évaluation par les pairs. Les résumés sont ceux fournis dans les métadonnées, attribués aux auteurs de la notice ; ils restent à lire avec le travail complet et son contexte. Leur présence ne vaut pas recommandation médicale, juridique, financière ou technique.
La date du travail, la date de dépôt et la date de modification décrivent des événements différents. Un fichier signalé dans HAL ne garantit pas son accès actuel ; la notice officielle précise les conditions de consultation. Les axes sont documentaires : ils ne localisent pas les auteurs ni les terrains d’étude dans le territoire sélectionné ailleurs sur la page.
Rechercher dans HAL · Principes et réutilisation des métadonnées HAL.
Thèse · tel-03517320 · version 1 présente dans le relevé.
Consulter la notice officielle HAL
| Champ | Valeur de la notice |
|---|---|
| Titres et traductions indexés | Gestion des contributions architecturales dans les projets logiciels : Métriques, analyses empiriques et apprentissage machine Managing architectural contributions in software projects : Metrics, empirical analysis and machine learning |
| Date du travail indiquée dans HAL | 2021-12-13 |
| Date de dépôt dans HAL | 2022-01-07 16:49:08 |
| Date de modification de la notice | 2026-04-06 22:31:44 |
| Revue | Non renseigné |
| Ouvrage associé | Non renseigné |
| Conférence associée | Non renseigné |
| Volume | Non renseigné |
| Numéro | Non renseigné |
| Pagination | Non renseigné |
| Langues du document (codes ISO) | fr |
| DOI publié | 10.70675/968ed3c5z4890z4037z99e8zc02ebda8670e |
| Type de dépôt indiqué dans HAL | file |
| Licence du document indiquée dans HAL | https://about.hal.science/hal-authorisation-v1/ |
Consulter la référence par DOI
Informations d’accès relevées dans HAL le 23 octobre 2026 pour la version 1 de cette notice.
Les liens et l’indicateur décrivent le relevé de métadonnées ; les conditions d’accès peuvent évoluer. Une annexe ou une ressource liée peut avoir des conditions distinctes de celles du fichier principal. La licence affichée reste celle déclarée dans la notice. Source : notice officielle HAL, version 1, identifiant de document 3517320. Définition des champs de l’API HAL ; métadonnées HAL sous CC0.
Structures indexées dans la notice HAL tel-03517320, version 1. Relevé et référentiel consultés le 23 octobre 2026. Cette indexation peut inclure des structures parentes ; elle n’attribue pas chacune de ces structures à chaque auteur.
| Structure et identifiant HAL | Type et statut du référentiel | Informations publiées |
|---|---|---|
| EuroMov - Digital Health in Motion Structure HAL 1063481 Euromov DHM | Laboratoire Statut : OLD | Codes, dates et repères de la structure
|
| IMT MINES ALÈS Structure HAL 6279 | Établissement ou institution Statut : VALID | Codes, dates et repères de la structure
|
| Université de Montpellier Structure HAL 410122 UM | Établissement ou institution Statut : OLD | Codes, dates et repères de la structure
|
| Institut Mines-Télécom [Paris] Structure HAL 302102 IMT | Regroupement d’établissements Statut : VALID | Codes, dates et repères de la structure
|
Les statuts VALID, OLD et INCOMING décrivent le traitement des fiches dans le référentiel. Les dates, adresses et identifiants ne permettent pas de déduire l’activité actuelle d’un organisme ni l’affiliation actuelle d’un auteur. Les codes pays concernent les structures, pas les terrains d’étude.
1 autre(s) notice(s) dans la sélection du site, avant les filtres de recherche.
Jusqu’à six notices sont affichées par année du travail décroissante. Une structure commune ne prouve pas une collaboration entre les auteurs. Ces nombres décrivent la sélection du site et non la production complète de la structure.
8 autre(s) notice(s) dans la sélection du site, avant les filtres de recherche.
Jusqu’à six notices sont affichées par année du travail décroissante. Une structure commune ne prouve pas une collaboration entre les auteurs. Ces nombres décrivent la sélection du site et non la production complète de la structure.
31 autre(s) notice(s) dans la sélection du site, avant les filtres de recherche.
Jusqu’à six notices sont affichées par année du travail décroissante. Une structure commune ne prouve pas une collaboration entre les auteurs. Ces nombres décrivent la sélection du site et non la production complète de la structure.
Les correspondances utilisent les identifiants des structures indexés dans cette version du document. Un ancien identifiant est rapproché uniquement si HAL publie une correspondance univoque. Source : notice officielle HAL ; référentiel des structures et définition des champs ; métadonnées HAL sous CC0.
Codes de la notice tel-03517320, version 1, et libellés du référentiel HAL relevés le 23 octobre 2026.
Domaine principal indiqué dans HAL : Informatique [cs]/Génie logiciel [cs.SE] (info.info-se).
Fiche officielle du domaine HAL · Consulter les 110 notices de ce domaine dans la sélection
109 autres notices dans la sélection du site.
Ce classement décrit l’indexation documentaire du dépôt. Il ne constitue ni un label de qualité, ni une spécialité professionnelle attribuée aux auteurs. Les liens vers d’autres travaux reposent sur un code commun dans les métadonnées et affichent au plus six notices par domaine, par année du travail décroissante. La hiérarchie ci-dessus reprend les identifiants parents du référentiel ; elle ne modifie pas les codes du dépôt.
Source : notice officielle HAL, même document et même version que la référence initiale. Référentiel des domaines · métadonnées HAL sous CC0.
Auteurs indexés : Quentin Perez. Source : tel-03517320, version 1.
En génie logiciel, l’outillage des processus de développement est aujourd’hui indispensable à la gestion qualitative des projets et peut couvrir différentes phases : conception, codage ou maintenance. Cet outillage protéiforme regroupe les mesures appelées métriques, les systèmes automatisés de production de code et les systèmes d’aide à la décision, prédictifs ou non. Le champ d’application de ces derniers est large : détection de bad smells, classification de tickets, etc. Dans cette thèse, nous nous intéressons à la production de métriques portant sur la conduite des projets logiciels en s’appuyant sur les contributions au code source et plus particulièrement à l’architecture runtime des applications. Nous utilisons également des méta-données liées à l’historique du projet et à son développement.La première problématique étudiée concerne la classification de tickets logiciels décrivant des bogues. Nous entraînons un réseau de neurones sur un jeu de données reconnu par la communauté scientifique et nous optimisons ses hyper-paramètres à l’aide d’un algorithme génétique. De cette manière, nous obtenons des performances de classification supérieures à l’état de l’art. Ces performances permettent d’envisager l’intégration de notre classifieur dans des outils de gestion de projets ou dans un assistant à la rédaction de tickets.La deuxième question abordée est le turn-over des développeurs contribuant au développement de l’architecture logicielle. La détection des développeurs contribuant de manière majeure ou mineure a déjà été formulée et des métriques dédiées proposées. Cependant, les approches existantes ne se focalisent pas spécifiquement sur le développement de l’architecture. C’est pourquoi nous avons créé un modèle formel ainsi qu’une métrique de contribution au code de l’architecture. Nous validons cette métrique de manière empirique puis nous proposons une analyse des différentes catégories de développeurs extraites par notre métrique. Les résultats mettent en lumière la présence de catégories de développeurs spécifiques dont un noyau de développeurs expérimentés contribuant de manière majeure au code de l’architecture durant toute la vie du projet.La détection des développeurs expérimentés ayant de potentielles connaissances en architectures est également un problème que nous étudions. Contrairement aux approches existantes, nous utilisons l’apprentissage supervisé pour apprendre des profils de développeurs expérimentés. Aucun jeu de données étiquetées n’étant disponible dans la littérature scientifique, nous avons créé un jeu de données dédié. Pour cela nous extrayons plusieurs centaines de développeurs issus de 17 projets open source. Nous calculons ensuite 23 métriques pour chacun des développeurs contribuant à ces projets. Enfin, nous étiquetons notre jeu de données manuellement en utilisant les réseaux sociaux professionnels ainsi que la documentation des projets. Nous entraînons ensuite un classifieur sur ce jeu de données et nous l’évaluons. Nos résultats montrent de bonnes performances sur la détection de profils de développeur expérimentés, ce qui permet d’envisager l’utilisation d’un tel outil pour faciliter le management des projets. Enfin, nous réalisons une étude par croisement des résultats obtenus via la métrique de contribution à l’architecture et ceux obtenus par la classification automatique des développeurs. Cette étude permet d’analyser le profil des développeurs expérimentés. Nous analysons également l’évolution des 23 métriques des développeurs durant leur passage d’inexpérimenté à expérimenté. Les résultats montrent qu’une grande part des développeurs expérimentés sont également des contributeurs majeurs à l’architecture et que le changement de catégorie d’un développeur est multifactoriel.Nous fournissons également une évaluation de la reproductibilité de nos travaux en utilisant des cadres méthodologiques définis pour les études en génie logiciel empirique et en apprentissage automatique.
Auteurs indexés : Quentin Perez. Source : tel-03517320, version 1.
In software engineering, tooling is nowadays mandatory for efficient project management and may relates to any project phase: design, coding or maintenance. These various tools consist of measures, called metrics, automated code generation systems and decision support systems, predictive or not. The applications of the latter are numerous: bad smell detection, ticket classification, etc. This thesis studies the proposal of metrics related to software project management based on contributions to its source code and more specifically to the runtime architecture of applications. Meta-information documenting the history of the project and its development are also used.The automated classification of bug tickets is the first studied question. A neural network is trained with a dataset used as a benchmark in the literature. Its hyper-parameters are then optimized thanks to a genetic algorithm. This way, better classification performances than the state of the art are reached. These performances allow for the integration of our classifier to project management tools or ticket writing assistants.The second addressed issue is the turn-over of the developers who take part to the development of software architectures. Detecting major and minor contributors among developers is an already studied topic and related metrics have been proposed. However, existing approaches do not apply more specifically to architecture development. We have thus designed a formal model and a metrics dedicated to contributions to runtime architecture code. Our metrics has been validated empirically on a real project and the extracted developer categories have been analyzed. Results highlight specific developer categories including a core of expert developers who produce major contributions to the architecture code throughout the history of the project.Detecting expert developers with potential architectural proficiencies is also studied. Unlike existing approaches, supervised machine learning is used to classify the profiles of expert developers. As no labelled dataset is available from the scientific community, we have created a dedicated dataset. For this purpose, hundreds of developer accounts have been extracted from 17 open-source projects. 23 metrics are then calculated for each developer participating to these projects. Finally, the dataset is manually labelled thanks to information from professional social networks and projects’ documentation. Good performance on detecting expert developer profiles is achieved, so that this kind of approach could be used to assist project management.Finally, a cross-over study is conducted, combining results from the runtime architecture contribution metrics and results from the expert developer detection. This study enables to analyze the profiles of the retrieved expert developers. We also analyze the evolution of the 23 metrics that compose the profiles when non-expert developers become experts. Results show that a large number of expert developers are also major contributors to the architecture and that developer profile evolution is multifactorial.We also provide an evaluation of reproducibility for our work based on methodological best practices proposed for studies in empirical software engineering and machine learning.
Les résumés restituent les métadonnées du dépôt. Pour apprécier les résultats, la méthode et les limites du travail, consultez le document et son contexte. Métadonnées HAL sous CC0.