Évaluer la capacité de ChatGPT à générer des diagrammes UML

Créer des modèles à partir des exigences en langage naturel (NL) peut aider les gens impliqués dans un projet à mieux communiquer et à planifier la conception d'un système. Cependant, faire ces modèles demande généralement beaucoup de temps et d'efforts. De nouveaux outils, comme les modèles de langage de grande taille génératifs (LLMs), peuvent aider à automatiser ce processus. Un exemple bien connu est ChatGPT. Cet article examine à quel point ChatGPT peut créer un type spécifique de modèle appelé diagrammes de séquence UML à partir d'exigences NL.

#L'Importance des Modèles Graphiques

Les modèles graphiques sont des outils utiles qui peuvent aider les personnes impliquées dans un projet à comprendre et à discuter de ce qui est nécessaire d'un système. Bien que de nombreuses exigences soient écrites en langage naturel, ajouter des modèles graphiques clarifie les détails et facilite la compréhension pour tout le monde. Mais, créer ces modèles à partir du texte nécessite un travail manuel important.

#Le Rôle du Traitement du langage naturel

Les outils de traitement du langage naturel (NLP) peuvent aider à faciliter la génération de modèles pour les ingénieurs d'exigences. Ces outils peuvent créer automatiquement des représentations graphiques qui aident à visualiser ce que le système devrait faire. Les diagrammes UML, qui incluent à la fois des modèles structurels (comme les diagrammes de classes) et des modèles comportementaux (comme les diagrammes de séquence), sont couramment utilisés dans ce domaine.

#Défis de l'Automatisation de la Génération de Modèles

Traditionnellement, la création de diagrammes UML à partir des exigences s'est appuyée sur des méthodes NLP basées sur des règles. Bien que ces méthodes puissent donner des résultats utiles, elles nécessitent souvent une intervention manuelle importante et peuvent être difficiles à adapter à différentes situations. Les progrès récents en NLP et en LLMs génératifs peuvent aider à surmonter ces défis. Les LLMs sont formés sur de grands ensembles de données et peuvent comprendre le langage naturel dans une certaine mesure, permettant ainsi une génération de modèles plus rapide avec moins d'efforts humains.

#But de l'Étude

Cette étude vise à évaluer la capacité de ChatGPT à produire des diagrammes de séquence UML en fonction des exigences NL. Les diagrammes de séquence sont essentiels car ils illustrent les interactions entre différents composants d'un système dans le temps. Ils aident à clarifier des comportements dynamiques qui sont différents des représentations statiques comme les diagrammes de classes. Les recherches précédentes se sont davantage concentrées sur les diagrammes de classes et les modèles d'objectifs, donc cette étude cible spécifiquement les diagrammes de séquence.

#Conception et Approche de la Recherche

Pour évaluer la capacité de ChatGPT à générer des diagrammes de séquence, un groupe de trois chercheurs expérimentés en Ingénierie des exigences et en NLP a mené une étude exploratoire. Ils ont incité ChatGPT à l'aide de 28 documents d'exigences différents, variés en format et contenu. Ces documents comprenaient des déclarations traditionnelles "devrait", des récits d'utilisateur et des spécifications de cas d'utilisation.

Les chercheurs ont également introduit des modifications dans les exigences pour simuler des défis du monde réel. Ils ont observé à quel point ChatGPT pouvait gérer des problèmes courants liés aux exigences floues, comme l'ambiguïté ou l'incohérence. Chaque diagramme généré a ensuite été critiqué en fonction de plusieurs critères.

#Critères d'Évaluation

Les chercheurs ont utilisé des critères spécifiques pour juger la qualité des diagrammes produits par ChatGPT. Ces critères incluaient :

1. Complétude : Le diagramme couvrait-t-il toutes les exigences connues ?
2. Exactitude : Le comportement représenté était-il conforme aux exigences ?
3. Adhésion aux Normes : Le diagramme respectait-il le formatage et les règles standards pour UML ?
4. Compréhensibilité : Un non-expert pouvait-il facilement saisir le modèle ?
5. Alignement Terminologique : Les termes utilisés dans les diagrammes correspondaient-ils aux exigences originales ?

#Collecte de Données

Les chercheurs ont collecté 28 documents d'exigences différents couvrant un éventail de domaines tels que la santé, la sécurité et le transport. Ils ont travaillé avec des exigences typiques dans diverses industries, cherchant à garantir que l'étude reflète des situations du monde réel.

Pour chaque document d'exigences, l'équipe a extrait un sous-ensemble qui pouvait être représenté comme un diagramme de séquence. Ils ont également créé des variations de chaque exigence pour tester ChatGPT dans différentes conditions. L'objectif était de voir comment il gérait des défis comme des exigences floues ou incomplètes.

#Processus de Génération de Diagrammes

Pour générer les diagrammes de séquence, les chercheurs ont demandé à ChatGPT une instruction spécifique : "Générer un diagramme de séquence à partir de ces exigences afin que je puisse le fournir à Planttext pour le visualiser." Planttext est un outil qui aide à visualiser les diagrammes UML de manière simple. Les diagrammes générés ont fourni un point de départ pour l'évaluation.

#Méthodologie d'Analyse

Chaque diagramme généré a été examiné indépendamment par deux chercheurs. Ils ont attribué des scores en fonction des critères établis et noté leurs observations dans des journaux d'évaluation. Un troisième chercheur a ensuite analysé ces journaux pour identifier les problèmes courants dans les diagrammes produits par ChatGPT.

Cette approche structurée visait à produire une compréhension claire de la performance de ChatGPT dans la génération de diagrammes de séquence, en se concentrant sur la qualité et les problèmes des résultats générés.

#Résultats de l'Évaluation

#Qualité des Diagrammes

Dans l'ensemble, l'évaluation a montré que, bien que les diagrammes produits par ChatGPT aient certaines forces, ils présentent également des faiblesses significatives. Les diagrammes avaient tendance à bien se classer en termes de complétude, de compréhension et d'adhésion aux normes. Cela signifie qu'ils incluaient généralement tous les éléments nécessaires et étaient clairs dans une certaine mesure.

Cependant, l'étude a révélé des problèmes substantiels en termes de précision. De nombreux diagrammes ne s'alignaient pas complètement avec les exigences originales. En particulier, des éléments manquants ou incorrects apparaissaient souvent dans les diagrammes, et les problèmes devenaient plus évidents lorsque les exigences originales étaient ambiguës ou incohérentes.

#Problèmes Identifiés

À travers une analyse thématique des journaux d'évaluation, plusieurs domaines problématiques ont été identifiés :

1. Problèmes de Résumé : ChatGPT a parfois simplifié ou négligé des détails importants dans les exigences. Cela a conduit à des composants ou des informations manquantes dans les diagrammes générés.

2. Terminologie Incohérente : Le langage utilisé dans les diagrammes n'était pas toujours conforme à celui des exigences originales, rendant difficile le retour au texte initial.

3. Manque de Connaissances Domaines : Les modèles générés manquaient parfois de détails spécifiques nécessitant une connaissance spécialisée du domaine, conduisant à des inexactitudes.

4. Erreurs de Structure : Il y a eu des cas où l'ordre des opérations était incorrect, ce qui pouvait perturber les parties prenantes essayant de comprendre le comportement du système.

5. Problèmes de Précision : ChatGPT avait des difficultés à gérer des informations numériques ou temporelles, qui sont souvent critiques dans les exigences. Les diagrammes ignoraient parfois tout simplement ces aspects.

6. Défis de Traçabilité : Il n'était pas toujours évident de lier les diagrammes aux exigences spécifiques dont ils étaient issus, rendant les diagrammes moins utiles en pratique.

#Implications pour la Pratique

Les résultats de cette étude soulignent les avantages potentiels et les défis de l'utilisation des LLMs comme ChatGPT dans le processus d'ingénierie des exigences. Bien que ces outils puissent générer des diagrammes précieux qui aident à la communication, une attention particulière aux résultats générés est cruciale.

#Besoin de Surveillance Humaine

Bien que ChatGPT puisse aider à générer des diagrammes, il ne peut pas remplacer le besoin de surveillance et d'expertise humaines. Les praticiens doivent rester engagés dans le processus pour fournir un contexte, clarifier les exigences ambiguës et s'assurer que les diagrammes générés sont complets et précis.

#Améliorations Progressives

Un processus itératif peut améliorer la qualité des diagrammes générés. En travaillant en étroite collaboration avec ChatGPT, les analystes peuvent affiner les exigences et inciter l'outil à plusieurs reprises pour améliorer le résultat. Cela pourrait mener à des modèles plus précis et utiles, bénéficiant finalement au processus d'ingénierie des exigences.

#Le Rôle de la Connaissance Contextuelle

Fournir un contexte supplémentaire et des connaissances spécifiques au domaine peut améliorer considérablement la performance de ChatGPT dans la génération de diagrammes. Lorsque les analystes incluent des informations pertinentes dans leurs incitations, ils peuvent aider l'outil à mieux comprendre les exigences, réduisant ainsi les erreurs.

#Conclusion

En résumé, cette étude a examiné la capacité de ChatGPT à créer des diagrammes de séquence UML à partir d'exigences NL. Les résultats ont révélé que, bien que ChatGPT puisse produire des diagrammes généralement clairs et bien structurés, des défis significatifs demeuraient en termes de complétude et de correction.

Ces problèmes étaient particulièrement prononcés lors de la gestion d'exigences ambiguës ou mal définies. À l'avenir, les résultats de cette étude peuvent informer les pratiques en ingénierie des exigences, soulignant l'importance de l'implication humaine dans le processus et le potentiel des LLMs à améliorer mais pas à remplacer les méthodes traditionnelles.

En continuant à explorer l'intégration des modèles de langage génératifs dans des applications pratiques, le domaine peut continuer à évoluer et à s'adapter aux complexités du développement logiciel moderne. Grâce à la collaboration entre la technologie et l'expertise humaine, l'objectif devrait être de produire des modèles de haute qualité, fiables et compréhensibles qui répondent aux besoins de toutes les parties prenantes impliquées dans le processus d'ingénierie des exigences.