Framework para la Evaluación Automática de la Calidad de los Requerimientos de Software basado en Redes Neuronales

Cadre pour l'évaluation automatique de la qualité des exigences logicielles basé sur les réseaux neuronaux Le langage naturel est largement utilisé pour obtenir et documenter les exigences logicielles, ainsi que pour l'élicitation et la documentation de ces exigences. Bien que des modèles formels et des notations soient également utilisés, le langage naturel est largement prédominant dans la plupart des secteurs en raison de sa facilité d'utilisation et de sa flexibilité compréhensible. Cependant, sa nature flexible et expressive peut entraîner des incohérences, des redondances et des ambiguïtés dans les exigences, ce qui a un impact négatif sur le cycle de vie du logiciel. Cela peut conduire à la conception de logiciels de faible qualité ou à la présence de bogues de faible qualité. Pour résoudre ce problème, il est nécessaire de mettre en place des mécanismes de contrôle de la qualité dès les premières étapes du projet. La qualité des exigences est considérée comme un facteur déterminant de la réussite d'un projet logiciel. Dans ce sens, l'intégration de l'Intelligence Artificielle (IA) dans le processus de développement de logiciels a montré des résultats prometteurs en ingénierie des exigences, notamment dans l'optimisation des tâches intensives. L'IA a connu une croissance remarquable en raison de sa capacité à optimiser les tâches intensives et de son application dans divers domaines, grâce à l'utilisation de vastes ensembles de données, à une formation modulable et à des réseaux neuronaux avancés. La combinaison des techniques traditionnelles et de l'IA dans l'ingénierie des exigences a été étudiée dans le cadre d'une cartographie systématique, révélant des opportunités de recherche dans le domaine de l'apprentissage supervisé appliqué à cette discipline. Dans ce contexte, un ensemble de modèles neuronaux a été développé pour évaluer automatiquement la qualité des exigences en utilisant un corpus d'exigences logicielles couvrant différents domaines. Ces modèles neuronaux se concentrent sur l'évaluation de la qualité des exigences exprimées en langage naturel, conformément aux normes ISO/IEC/IEEE 29148:2018. Cette approche fournit des mécanismes automatiques de contrôle et de vérification de la qualité des exigences, ce qui permet aux ingénieurs et aux professionnels du logiciel d'obtenir des exigences de qualité répondant aux attentes des clients.