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Process / pipelineQuality prediction

Modèle de prédiction de défauts

Les modèles de prédiction de défauts prévoient la probabilité de défaillances logicielles dans les modules de code en utilisant des approches statistiques ou d'apprentissage automatique. Initiés par Ostrand, Weyuker et Bell (2005), ces modèles corrèlent les métriques de code (complexité, taux de modification, couplage) avec les données historiques de défauts pour identifier les composants à haut risque. Les organisations utilisent ces prédictions pour allouer les ressources de test, guider la revue de code et prioriser le refactoring.

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Sources

  1. Ostrand, T. J., Weyuker, E. J., & Bell, R. M. (2005). Predicting the location and number of faults in large software systems. IEEE Transactions on Software Engineering, 31(4), 340–355. DOI: 10.1109/tse.2005.49
  2. Nagappan, N., Ball, T., & Zeller, A. (2006). Mining metrics to predict component failures. In Proceedings of the 28th International Conference on Software Engineering (pp. 452–461). DOI: 10.1145/1134285.1134349
  3. Menzies, T., Greenwald, J., & Russ, P. (2007). Problems with precision: A response to comments on 'Data mining static code attributes to learn defect predictors'. IEEE Transactions on Software Engineering, 33(9), 637–640. DOI: 10.1109/tse.2007.70721

Comment citer cette page

ScholarGate. (2026, June 3). Software Defect Prediction and Risk Classification. ScholarGate. https://scholargate.app/fr/software-engineering/defect-prediction-model

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ScholarGateDefect Prediction Model (Software Defect Prediction and Risk Classification). Consulté le 2026-06-15 sur https://scholargate.app/fr/software-engineering/defect-prediction-model · Jeu de données : https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026