Static analysis with dioids and polynomial ideals

L'analyse statique a pour but de vérifier qu'un programme a le comportement souhaité c.à.d. satisfait des propriétés de sûreté. Toutefois, inférer les propriétés vérifiées par un programme est un problème difficile : le théorème de Rice énonce que toute propriété non triviale d'un langage de programmation Turing-complet est indécidable. Afin de contourner cette difficulté, les analyses statiques effectuent des approximations des comportements possibles du programme. La théorie de l'interprétation abstraite permet de donner un cadre formel à ces approximations. Cette théorie, introduite par Cousot & Cousot propose un cadre d'approximation basé sur la notion de treillis, de connexion de Galois et de calculs de points fixes par itération. Ce cadre permet de définir la qualité des approximations effectuées et notamment la notion de meilleure approximation. À l'opposé, les notions quantitatives n'apparaissent pas naturellement dans ce cadre. Nous nous sommes donc posés la question de l'inférence, par analyse statique, de propriétés s'exprimant de manière quantitative (telles que l'utilisation de la mémoire ou le temps d'exécution).Static analysis aims to verify that programs behave correctly i.e. satisfy safety properties. However, generating properties verified by a program is a difficult problem : Rice’s theorem states that any non-trivial property about the language recognized by a Turing machine is undecidable. In order to avoid this difficulty, static analyses approximate the possible behaviours of the program. Abtract interpretation theory defines a formal framework for approximating programs. This theory, introduced by Cousot & Cousot is based on the mathematical structure of lattices, Galois connections and iterative fixpoints calculus. This framework defines the notion of correct approximation and allows for qualitatively compare approximations. On the contrary, it is not suitable for handling quantitative properties (such as memory usage and execution time)