Bonjour,

J'ai le plaisir de vous inviter à la soutenance de ma thèse intitulée :
"Contributions au Bounded model-checking basé sur SAT


La soutenance sera présentée en français.
Elle aura lieu le mardi 19 décembre 2023 à partir de 10h00 (heure de
Paris),
en Amphi 401, EPITA, 14-16 Rue Voltaire, 94270 Le Kremlin-Bicêtre.
Vous êtes cordialement invité au pot qui suivra.

Composition du jury:

     Rapporteur: Vijay Ganesh, Professeur, GT, Georgia Institute of
Technology.
     Rapporteur: Ahmed Bounekkar,  Maître de Conférences, ERIC,
Université Claude Bernard Lyon 1.
     Examinatrice: Laure Petrucci, Professeure, LIPN, Université Sorbonne
Paris Nord.
     Examinatrice: Emmannuelle Encrenaz, Professeure, LIP6, Sorbonne
Université.
     Directeur: Souheib Baarir, Enseignant-Chercheur, LRE, EPITA.
     Encadrant: Étienne Renault, SiPearl.

Résumé :

Les systèmes informatiques sont devenus omniprésents dans notre vie
quotidienne. Garantir la fiabilité
et la robustesse de ces systèmes est une nécessité absolue. La
Vérification de Modèles (Model Checking)
est l'une des approches dédiées à cette fin. Son objectif est de prouver
l'absence de défaillances ou
d'identifier d'éventuelles erreurs.

Le model checking se décline en plusieurs techniques. Parmi celles-ci,
on trouve la Vérification de
Modèles Bornée (Bounded Model Checking - BMC), une technique qui repose
sur la satisfiabilité
booléenne (SAT). L'idée centrale derrière le BMC est de vérifier qu'un
modèle, limité à des exécutions
bornées par un entier k, satisfait sa spécification, définie comme un
ensemble d'expressions logiques
temporelles. Dans cette approche, les comportements du système sont
exprimés sous forme de problèmes SAT.
Contrairement à d'autres méthodes de vérification formelle, le BMC basé
sur SAT n'est généralement pas
sensible au problème de l'explosion de l'espace d'états, ce qui peut
poser problème lors de la conception
de systèmes impliquant des millions de variables et de contraintes.
Cependant, le compromis réside dans
la complexité temporelle, car les problèmes SAT sont connus pour être
NP-complets.

Au cours des dernières décennies, d'importantes avancées ont été
réalisées dans la résolution séquentielle
de problèmes SAT. Ces développements se sont principalement concentrés
sur l'utilisation d'informations
dynamiques, acquises lors du processus de résolution (par exemple,
l'apprentissage de clauses binaires) ou
d'informations statiques, extraites de la structure inhérente du
problème SAT (par exemple, la structure
en communauté). Toutefois, moins d'attention a été accordée aux
informations structurelles du problème
initial. Par exemple, lorsque qu'un problème BMC est réduit à une
formule booléenne, des données
cruciales sont perdues lors de la traduction. Comme le souligne cette
thèse, la réintégration de ces
informations perdues peut considérablement améliorer le processus de
résolution. Ce travail explore des
moyens d'améliorer la résolution de problèmes BMC basés sur SAT, tant
dans des contextes séquentiels que
parallèles, en exploitant et en valorisant les informations pertinentes
extraites des caractéristiques
inhérentes du problème. Cela peut impliquer l'amélioration
d'heuristiques génériques existantes ou la
décomposition efficace de la formule en partitions.



Cordialement,
Anissa Kheireddine
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