LRGrep : selecting error messages for LR parsers

LRGrep : sélection de messages d'erreur pour les analyseurs LR Les analyseurs LR sont une technologie de choix pour l'analyse syntaxique des langages de programmation ; notamment, ils garantissent une reconnaissance en temps linéaire et l'absence d'ambiguïté grammaticale. Lorsqu'ils traitent une phrase incorrecte, ces analyseurs reconnaissent le préfixe correct (partagé avec des phrases du langage) mais ne fournissent a priori pas d'autre information. Cela permet de pointer la position d'une erreur syntaxique mais pas d'expliquer le problème à l'utilisateur. Les analyseurs LR ont donc acquis la réputation de produire des rapports d'erreur sommaires ; quand cet aspect est important, une autre approche que LR sera généralement préférée. Cette thèse remet en question cette idée. Dans un analyseur LR, la grammaire, via l'automate, est un objet qui peut être manipulé à part entière, par exemple pour étudier les phrases incorrectes et raffiner le comportement de l'analyseur en cas d'erreur. Pour réaliser cette idée, nous proposons un langage déclaratif de spécification des messages d'erreur, complémentaire à la grammaire. Nous développons des outils pour reconnaître ces spécifications et faciliter leur conception, et nous testons la validité de cette approche en reproduisant ou en améliorant les messages d'erreur syntaxiques pour trois langages de programmation : OCaml, Catala et Elm.