Langages et transformation de modèles en programmation par contraintes

Constraint Programming is an optimization technology that associates rich modeling languages with efficient solving engines. It combines methods from different domains such as artificial intelligence, mathematical programming, and graph theory. A main challenge in this field is to provide high-level languages for facilitating the problem modeling phase. Another important concern is to design robust architectures to map high-level input models to different and efficient solving models. Handling these two concerns is remarkably hard since many aspects have to be investigated, for instance, the expressiveness and the abstraction level of the language as well as the techniques used to transform the high-level model into each of the solver's languages. In this thesis, we propose a new perspective to face those challenges. We introduce a novel constraint programming architecture in which the problem is seen as a set of high-level constrained objects defined through a new modeling language. The model transformation is performed by a model-driven process in which the elements of languages are defined as concepts of a model of models called metamodel. This new architecture allows one to tackle the modeling and the model transformation phases in a higher-level of abstraction and consequently to reduce the inherent complexity behind them.La programmation par contraintes est une technologie pour l'optimisation qui associe des langages de modélisation riches avec des moteurs de résolution efficaces. Elle combine des techniques de plusieurs domaines tels que l'intelligence artificielle, la programmation mathématique et la théorie des graphes. Un défi majeur dans ce domaine concerne la définition de langages de haut-niveau pour faciliter la phase de modélisation des problèmes. Un autre aspect important est de concevoir des architectures robustes pour transformer des modèles de haut-niveau et obtenir des modèles exécutables efficaces, tout en visant plusieurs moteurs de résolution. Répondre à ces deux préoccupations est très difficile, car de nombreux aspects doivent être pris en compte, comme par exemple, l'expressivité et le niveau d'abstraction du langage ainsi que les techniques utilisées pour traduire le modèle de haut-niveau dans chacun des langages de résolution. Dans cette thèse, nous proposons une nouvelle perspective pour faire face à ces défis. Nous introduisons une nouvelle architecture pour la programmation par contraintes dans laquelle le problème est défini comme un ensemble d'objets contraints dans un nouveau langage de modélisation haut-niveau. La transformation des modèles est réalisée à l'aide de l'ingénierie des modèles. Les éléments des langages sont alors considérés comme des concepts définis dans un modèle de modèles appelé métamodèle. Cette nouvelle architecture permet d'aborder les phases de modélisation et de transformation de modèles en raisonnant à un niveau d'abstraction supérieur et, par conséquent, de réduire la complexité inhérente à ces deux phases