Une méthode inverse pour la synthèse de paramètres temporels dans les systèmes concurrents

Cette thèse propose une nouvelle approche pour la synthèse de valeurs temporelles dans les systèmes temporisés. Notre approche est basée sur la méthode inverse suivante : à partir d’une instance de référence des paramètres, nous synthétisons une contrainte sur les paramètres, garantissant le même comportement que pour l’instance de référence, abstraction faite du temps. Il en résulte un critère de robustesse pour le système. En itérant cette méthode sur des points dans un domaine paramétrique borné, nous sommes alors à même de partitionner l’espace des paramètres en bonnes et mauvaises zones par rapport à une propriété à vérifier. Ceci nous donne une cartographie comportementale du système. Cette méthode s’étend aisément aux systèmes probabilistes. Nous présentons également des variantes de la méthode inverse pour les graphes orientés valués et les processus de décision markoviens. Parmi les prototypes implémentés, IMITATOR II implémente la méthode inverse et la cartographie pour les automates temporisés. Ce prototype nous a permis de synthétiser de bonnes valeurs pour les paramètres temporels de plusieurs études de cas, dont un modèle abstrait d’une mémoire commercialisée par le fabricant de puces STMicroelectronics, ainsi que plusieurs protocoles de communication.This thesis proposes a novel approach for the synthesis of delays for timed systems, in particular in the framework oftimed automata, a model for verifying real-time systems. Our approach relies on the following inverse method: given a reference valuation of the parameters, we synthesize a constraint on the parameters, guaranteeing the same timeabstract linear behavior as for the reference valuation. This gives a criterion of robustness to the system. By iterating this inverse method on various points of a bounded parameter domain, we are then able to partition the parametric space into good and bad zones, with respect to a given property one wants to verify. This gives a behavioral cartography of the system. This method extended to probabilistic systems allows to preserve minimum and maximum probabilities of reachability properties. We also present variants of the inverse method for directed weighted graphs and Markov Decision Processes. Several prototypes have been implemented; in particular, IMITATOR II implements the inverse method and the cartography for timed automata. It allowed us to synthesize parameter values for several case studies such as an abstract model of a memory circuit sold by the chipset manufacturer ST-Microelectronics, and various communication protocols