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 Bonjour à toutes et tous, (english version below)
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 Résumé : L'évaluation précoce des performances repose sur les données de simulation et sur les indicateurs clés de performance (KPI). Les langages exécutables dédiés au domaine (xDSL) sont bien adaptés, car ils permettent la création de modèles générant des traces d'exécution. Cependant, les KPI diffèrent selon les domaines et selon les niveaux d'abstraction, ce qui rend leur gestion difficile. De plus, l'extraction des données de simulation des traces reste complexe, parce qu'elle nécessite une bonne compréhension de la structure de la trace ainsi que des compétences en programmation. Les approches existantes sont limitées à un KPI ou à un domaine, tandis que les outils génériques requièrent une expertise sur l'outil et des compétences en programmation. Dans cette thèse, nous proposons une approche générique multi-niveaux d'évaluation de performance, introduisant trois rôles et leur permettant d'opérer à leur niveau d'abstraction approprié. Notre approche génère et exécute automatiquement des requêtes permettant l'extraction de données des traces. Nous validons la généricité de l'approche à travers des xDSL hétérogènes.
-Mots-clés : Langages exécutables spécifiques au domaine, Trace d'exécution, Langage de requête, Indicateurs clés de performance, Systèmes de fabrication reconfigurables.
+* Mots-clés : Langages exécutables spécifiques au domaine, Trace d'exécution, Langage de requête, Indicateurs clés de performance, Systèmes de fabrication reconfigurables.
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+== Jury ==
+Reviewers :
+-  Agnès Front, Professeure des Universités - LIG,  Université Grenoble Alpes
+-  Christelle Urtado, Professeure - SyCoIA, IMT Mines Alès
+Supervisors
+  * Christian ATTIOGBE, Professeur des Universités - LS2N, Nantes Université
+  * Pascal BERRUET, Professeur des Universités - Lab-STICC, Université Bretagne Sud - Jean-Marie MOTTU, Maître de conférences - LS2N, Nantes Université
+Examiners:
+  * Julien de Antoni, Professeur des Universités - I3S & Inria,  Université Côte d'Azur*
+Invited:
+  * Florent de Lamotte,  Maître de conférences - Lab-STICC, Université Bretagne Sud
+== -------------- English version  -------------- ==
+Hello everyone,
+I am pleased to invite you to my PhD defense entitled: « Performance Evaluation using Executable Domain-Specific Languages ».
+The defense will take place on Thursday, April 30, 2026, at 9:00 AM,
+and will be held at the Faculty of Science and Technology, in the Amphitheater, Building 34 of LS2N – 2 rue de la Houssinière, 44300 Nantes.
+Abstract: Early performance evaluation relies on both simulation data generated during early design stages and a set of Key Performance Indicators (KPIs). Executable Domain-Specific Languages (xDSLs) are well suited for this endeavor, as they enable the design of executable models that generate execution traces. However, KPIs differ not only across domains but also across abstraction levels (language, system and data levels), which makes their management difficult. Moreover, extracting the simulation data from traces remains challenging, as it requires a deep understanding of trace structure and software skills to implement trace navigation programs. Existing performance evaluation approaches are often while more generic tools are complex as they require expertise with the tool and programming skills. To this day, no approach promises generic and reusable performance facilities that consider the capabilities of users. In this thesis, we propose a generic, multi-level performance evaluation approach, which introduces three roles supported by performance facilities that allow them to operate at their appropriate abstraction level. Our approach generates high-level domain-specific queries to bridge the gap between system and data levels by automating trace data extraction while preserving domain expressiveness. We validate the approach applicability and generality through the manufacturing and electronic domains, and across heterogeneous xDSLs.
+* keywords: Executable Domain-Specific Languages, Execution Trace, Query Language, Key Performance Indicators, Reconfigurable Manufacturing Systems.
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+Hiba AJABRI.

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