Ce thème concerne l’évaluation et l’analyse des performances dans les systèmes informatiques complexes, souvent avec un aspect formel et calculatoire explicite, que ce soit pour des questions de modélisation, de vérification ou d’optimisation. L’objectif est d’étudier comment mesurer, prévoir et améliorer le comportement des systèmes, en tenant compte de contraintes de qualité de service (QoS), de sécurité et de scalabilité. Les objets d’étude sont des architectures variées, allant des réseaux de communication (notamment les réseaux LoRaWAN, les réseaux sans fil et les réseaux véhiculaires intelligents VANETs) aux services Web distribués, avec parfois des considérations sur des structures dynamiques ou stochastiques. Les modèles utilisés, tels que les réseaux de files d’attente, les réseaux de Petri ou les automates stochastiques, permettent d’exprimer la dynamique des systèmes et d’en extraire des mesures quantitatives de performance. Un autre aspect important de ce thème réside dans la vérification quantitative et probabiliste, qui vise à garantir formellement certaines propriétés de fiabilité, de disponibilité ou de sécurité à l’aide d’outils comme PRISM.
On s’intéresse également à l’optimisation des techniques de modélisation et d’analyse par la réduction de la complexité computationnelle liée à ces modèles, notamment à travers des approches d’apprentissage automatique, incluant les processus de décision markoviens (MDP) et les réseaux de neurones profonds pour la prédiction et l’optimisation des comportements dynamiques. L’évaluation expérimentale repose sur le développement et l’utilisation de simulateurs dédiés, conçus au sein de notre équipe, tels que Mulane, Melons, Medus, et Mobilus, permettant de valider les modèles et d’analyser les performances dans des scénarios réalistes et hétérogènes. Ces simulateurs constituent les fondations de véritables jumeaux numériques des systèmes informatiques étudiés, en offrant une représentation dynamique et évolutive capable d’être couplée à des données réelles pour la surveillance, la prédiction et l’optimisation continue des performances. Ce thème se situe ainsi à l’intersection de la modélisation, de la vérification et de la cybersécurité, et vise à développer des approches mathématiques et algorithmiques garantissant la performance et la robustesse des systèmes modernes.