Avis de soutenance

DOCTORAT EN INFORMATIQUE COGNITIVE

Visualiser pour comprendre : application à la programmation vectorielle par Pierre Marie Ntang

La programmation vectorielle présente de nombreux avantages en termes économiques, écologiques et de performance
par rapport à la programmation scalaire. Cependant, de nombreux programmeurs hésitent à adopter ce paradigme en
raison de sa complexité. La visualisation de logiciel (SV) est une technique utilisée pour faciliter la compréhension de code,

dont la programmation parallèle. La SV manque toutefois de fondement théorique clair. À l’intersection de ces deux pro-
blèmes, nous voulons dans cette thèse utiliser la SV pour rendre la programmation vectorielle plus accessible. Pour cela,

nous développons itérativement et incrémentalement un prototype appelé SIMDGiraffe. Basé sur des modèles de repré-
sentation, SIMDGiraffe facilite la compréhension de codes et de fonctions vectorielles, au besoin en capturant au préalable

les connaissances d’un expert du domaine. L’étude expérimentale menée en double aveugle permet non seulement de
valider les modèles de représentation, mais de renforcer les fondements théoriques de la SV par le risque de falsification

encouru. Les résultats, tout en soulevant quelques questions, montrent que les novices utilisant SIMDGiraffe ont générale-
ment une meilleure compréhension des fonctions vectorielles que ceux ne l’utilisant pas.

Le mardi 17 octobre 2023, de 9 h 30 à 12 h

Lieu : Amphithéâtre à Montréal (salle 11.0051)
Pour rejoindre la réunion avec Zoom :
https://teluq.zoom.us/j/87397671634?pwd=RUZXc2srTTByY0tpaWVpbFNSbmNuZz09 
ID de réunion : 873 9767 1634 Mot de passe : 236864