Génération de Données pour JSON Schema
12/12/2024 à 14h00
M. Lyes ATTOUCHE présente ses travaux en soutenance le 12/12/2024 à 14h00
À l'adresse suivante : PariSantéCampus - 2 - 10 Rue d'Oradour-sur-Glane, 75015 Paris- Salle 8
En vue de l'obtention du diplôme : Doctorat en Informatique
La soutenance est publique
Titre des travaux
Génération de Données pour JSON Schema
École doctorale
École doctorale Dauphine SDOSE
Équipe de recherche
UMR 7243 - Laboratoire d’Analyse et de Modélisation de Systèmes d’Aide à la Décision
Section CNU
27 - Informatique
Directeur(s)
M. Dario COLAZZO
Membres du jury
| Nom | Qualité | Établissement | Rôle |
|---|---|---|---|
| M. Dario COLAZZO | Professeur des universités | UNIVERSITE PARIS DAUPHINE - PSL | Directeur de thèse |
| M. Mohamed-Amine BAAZIZI | Maître de conférences | Sorbonne Université | Co-encadrant de thèse |
| M. Benjamin NGUYEN | Professor | INSA Centre Val de Loire | Rapporteur |
| M. Pierre GENEVÈS | Directeur de recherche | CNRS | Rapporteur |
| Mme Marta RUKOZ | Professeur des universités | Université Paris Nanterre | Examinatrice |
| Mme Katerina TZOMPANAKI | Maître de conférences | CY Cergy Paris University | Examinatrice |
Résumé
JSON (JavaScript Object Notation) est un format d’échange de données largement utilisé, notamment dans le cadre des APIs web. Sa simplicité et sa légèreté en font un choix idéal pour l’échange de données entre clients et serveurs. JSON Schema constitue un vocabulaire puissant pour définir la structure, les contraintes et les règles de validation des données JSON, garantissant ainsi l’intégrité et la cohérence des informations tout en respectant les formats et la sémantique spécifiés. Cette synergie entre JSON et JSON Schema renforce la fiabilité de la gestion des données, permettant aux développeurs de créer des applications robustes et faciles à maintenir, tout en mettant en œuvre efficacement une validation solide des données. La génération de données pour JSON Schema revêt une importance majeure, car elle répond à des défis critiques associés aux langages de schéma, tels que l’inclusion, la satisfiabilité et l’équivalence. Par exemple, l’inclusion est essentielle pour vérifier que les données existantes sont conformes aux schémas mis à jour, préservant ainsi l’intégrité des données lors de l’évolution des systèmes. Au-delà de l’inclusion, la génération de données JSON est cruciale pour tester les APIs web, permettant aux développeurs de simuler divers scénarios et de valider le comportement de leurs applications dans différentes conditions. En produisant des données conformes aux schémas spécifiés, les développeurs peuvent évaluer efficacement la robustesse et la précision de leurs systèmes. Dans cette thèse, nous explorons divers aspects liés à JSON Schema, en mettant particulièrement l’accent sur les défis de la génération de données. Nous proposons une approche nouvelle qui équilibre efficacité et correction, facilitant la génération de données valides qui respectent les spécifications définies par les schémas. Cette approche vise à améliorer tant la performance que la fiabilité du processus de génération de données. De plus, nous introduisons une stratégie hybride qui tire parti de l’efficacité de notre technique de génération de données tout en intégrant des éléments d’une méthode établie reconnue pour sa complétude et sa correction dans le processus de génération. En combinant ces deux méthodologies, nous visons à créer une solution de génération plus robuste. Enfin, nous proposons des orientations pour des recherches futures dans le domaine de la génération de données pour JSON Schema. Nous définissons des directives destinées à améliorer notre technique de génération ainsi que les outils existants de manière générale, tout en explorant des défis supplémentaires liés au langage. En abordant ces problématiques, nous aspirons à faire progresser l’état de l’art dans la génération de données pour JSON Schema.