Qui gardera les gardiens? (Présentation FUQAC 2012)

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Slides for a presentation at Fondation UQAC, February 2012 (the half-dozen words throughout the slides are in French). It is intended to be a gentle introduction to the concept of software bugs, their cost, the increasing complexity of computer programs and some methods to analyze them mathematically.

I leave the viewer to guess what was the speech that accompanied each drawing. Enjoy!

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Qui gardera les gardiens? (Présentation FUQAC 2012)

  1. 1. Qui gardera les gardiens ? . par Sylvain Halle, professeur
  2. 2. 3 profs* +11 etudiants
  3. 3. 3 profs* +3 stations 11 etudiants
  4. 4. 1 serveur 3 profs* +3 stations 11 etudiants
  5. 5. 1 serveur $ 56 000$ fonds 3 profs* +3 stations de recherche (2012) 11 etudiants
  6. 6. Ariane V1996
  7. 7. Ariane V1996
  8. 8. 6 rappelsen 2010
  9. 9. 400 000 rappels
  10. 10. 59 500 000 000 $
  11. 11. TESTING
  12. 12. 1. jlq ie2. fjf ...
  13. 13. p. 3p. 8
  14. 14. Toutes leshistoirespossibles
  15. 15. Toutes leshistoirespossibles Toutes les histoires du livre
  16. 16. Toutes leshistoirespossibles Toutes lesToutes les histoireshistoires du livreplausibles
  17. 17. Toutes leshistoirespossibles Toutes lesToutes les histoireshistoires du livreplausibles
  18. 18. Combien dhistoires possibles ?
  19. 19. Combien dhistoires possibles ? 1 2
  20. 20. Combien dhistoires possibles ? 1 2 2 1
  21. 21. Combien dhistoires possibles ? 1 2 1 2 3 2 1
  22. 22. Combien dhistoires possibles ? 1 2 1 2 3 2 1 1 3 2
  23. 23. Combien dhistoires possibles ? 1 2 1 2 3 2 1 1 3 2 2 1 3
  24. 24. Combien dhistoires possibles ? 1 2 1 2 3 2 1 1 3 2 2 1 3 2 3 1
  25. 25. Combien dhistoires possibles ? 1 2 1 2 3 2 1 1 3 2 2 1 3 2 3 1 3 1 2
  26. 26. Combien dhistoires possibles ? 1 2 1 2 3 2 1 1 3 2 2 1 3 2 3 1 3 1 2 3 2 1
  27. 27. Combien dhistoires possibles ? Histoires 1 2 3 4 5 Pages
  28. 28. Combien dhistoires possibles ? Histoires 1 1 2 3 4 5 Pages
  29. 29. Combien dhistoires possibles ? Histoires 2 1 1 2 3 4 5 Pages
  30. 30. Combien dhistoires possibles ? Histoires 6 2 1 1 2 3 4 5 Pages
  31. 31. Combien dhistoires possibles ? Histoires 6 24 2 1 1 2 3 4 5 Pages
  32. 32. Combien dhistoires possibles ? Histoires 6 24 120 2 1 1 2 3 4 5 Pages
  33. 33. Combien dhistoires possibles ? Histoires 6 24 120 2 1 1 2 3 4 5 Pages
  34. 34. LEM7500 lignes
  35. 35. LEM7500 lignes Chevy Volt 10 000 000 lignes
  36. 36. LEM7500 lignes Windows 7 50 000 000 lignes Chevy Volt 10 000 000 lignes
  37. 37. Windows 7 50 000 000 lignes Chevy Volt10 000 000 lignes
  38. 38. Windows 750 000 000 lignes
  39. 39. 10 km
  40. 40. 1 km/h 10 km 1 km/h
  41. 41. 1 km/h 10 km 1 km/h 2 km/h
  42. 42. 1 km/h 10 km 1 km/h 2 km/h
  43. 43. 1 km/h 2 trains @ 2M$ 1 km/h 10 km 2 km/h
  44. 44. 1 km/h 2 trains @ 2M$ 1 km/h 10 km rails @ 20M$ 2 km/h
  45. 45. 1 km/h 2 trains @ 2M$ 1 km/h 10 km rails @ 20M$ rgot @ 3.90$ esca 2 km/h
  46. 46. 1 km/h 2 tr ains @ 2M$ 1 km/h 10 km rails @ 20M$ 3.__0$_ @___ 9 __ ar__ot _g esc _ g __ ___ 2 km/h 0$ 2 4 000 003.9
  47. 47. Position train 1 = 1 x t
  48. 48. Position train 1 = 1 x tPosition train 2 = 10 - (1 x t)
  49. 49. Position train 1 = 1 x tPosition train 2 = 10 - (1 x t)Moment de limpact ?
  50. 50. Position train 1 = 1 x tPosition train 2 = 10 - (1 x t)Moment de limpact ? 1 x t = 10 - (1 x t)
  51. 51. Position train 1 = 1 x tPosition train 2 = 10 - (1 x t)Moment de limpact ? 1 x t = 10 - (1 x t) 2 x t = 10
  52. 52. Position train 1 = 1 x tPosition train 2 = 10 - (1 x t)Moment de limpact ? 1 x t = 10 - (1 x t) 2 x t = 10 t=5
  53. 53. Position train 1 = 1 x tPosition train 2 = 10 - (1 x t)Moment de limpact ? 1 x t = 10 - (1 x t) 2 x t = 10 t=5Distance escargot: 2 x 5 = 10 km
  54. 54. Sortir baguette Jeter sort Consulter carteRanger baguette Boire potion
  55. 55. 1 2 6 4 3 5
  56. 56. 1 2 6 4 3 5On ne peut se servir de la potion quuneseule fois au cours dune histoir
  57. 57. 1 2 6 4 3 5
  58. 58. 1 2 6 4 3 5
  59. 59. 1 2 6 4 3 5
  60. 60. 1 2 6 4 3 5 X
  61. 61. 1 2 6 4 3 5 X B UG
  62. 62. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  63. 63. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  64. 64. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  65. 65. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  66. 66. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  67. 67. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  68. 68. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  69. 69. 1 2 6 4 3 5La baguette ne doit pas etre rangee dansle sac pour jeter un sort
  70. 70. 1 2 6 4 3 5
  71. 71. 1 2 6 4 3 5
  72. 72. 1 2 6 4 3 5
  73. 73. 1 2 6 4 3 5
  74. 74. 1 2 6 4 3 5
  75. 75. 1 2 6 4 3 5
  76. 76. On ne peut s e servir de la seule fois au potion quun cours dune e histoir La baguette ne doit pas ele sac pour je tre rangee d ter un sort ans
  77. 77. On ne peut s e servir de la seule fois au potion quun cours dune e histoir X La baguette ne doit pas ele sac pour je tre rangee d ter un sort ans
  78. 78. On ne peut s e servir de la seule fois au potion quun cours dune e histoir X La baguette ne doit pas ele sac pour je tre rangee d ter un sort ans
  79. 79. On ne peut s e servir de la seule fois au potion quun cours dune e histoir X La baguette ne doit pas ele sac pour je tre rangee d ter un sort ans
  80. 80. 1 2 6 X 4 3 5Coloriage
  81. 81. 1 2 6 X 4 3 5Coloriagehomomorphisme de graphe (n. m.)Si G et H sont deux graphes dont on note les sommets V(G) et V(H)et les arêtes E(G) et E(H), une application f: V(G) → V(H) qui envoieles sommets de G sur ceux d H est un morphisme de graphes si:∀(u,v) ∊ E(G), (f(u),f(v)) ∊ E(H). Plus sih plement, f est un morphismede graphes si limage de e arête de G est une arête de H. Sil y aun morphisme de G dans H, on dit classiquement que G "se projette"dans H.
  82. 82. 720histoires
  83. 83. 8 vérifications 720histoires
  84. 84. Sortir baguette Jeter sort Consulter carteRanger baguette Boire potion
  85. 85. $ Ouvrir compte Retirer argent Consulter $ soldeFermer compte Demander pret
  86. 86. 1 2 6 4 3 5La baguette ne doit pasetre rangee dans le sacpour jeter un sort
  87. 87. $ 1 2 6 $ 4 $ 3 5Le compte ne doit pasetre ferme pour $retirer de largent
  88. 88. EE
  89. 89. Logique mathematique E E
  90. 90. Combinatoire des motsLogique mathematique E E
  91. 91. Combinatoire des motsLogique mathematique Theorie des graphes E E
  92. 92. b c a
  93. 93. b c a
  94. 94. b c a Nos recherches
  95. 95. b c a Nos recherches
  96. 96. b c a Nos recherches
  97. 97. b c a Nos recherches
  98. 98. MyApplication.com
  99. 99. 2 MyApplication.comc
  100. 100. 2 MyApplication.com cREC 2 2 i ? 1. 2. c c ...
  101. 101. REC 2 2 i ? 1. 2. c c ...
  102. 102. Validation de traces / Analyse de logsREC 2 2 i ? 1. 2. c c ...
  103. 103. MyApplication.com
  104. 104. MyApplication.com
  105. 105. 2 MyApplication.comc
  106. 106. 2 MyApplication.comc
  107. 107. 2 MyApplication.com cRuntime monitoring /Surveillance a lexecution
  108. 108. ( )
  109. 109. Synthese automatiquede modele ( )
  110. 110. COVERSTO Y32 | New Scientist | 16 October 2010
  111. 111. COVERSTO Y Verified software My computer won’t fail me Web-browser crashes are annoyinc but as far as software malfunctions go, the consequence are mild. With a plane’s autopilot or the control room of a nuclear power station, it’s another matter. As our lives become ever more saturated with computers, how can we know they won’t fail? Currently, we systematically test all conceivable scenarios un er which they might. A better insurance might be logic. [...]32 | New Scientist | 16 October 2010
  112. 112. COVERSTO Y Verified software My computer won’t fail me Web-browser crashes are annoyinc but as far as software malfunctions go, the consequence are mild. With a plane’s autopilot or the control room of a nuclear power station, it’s another matter. As our lives become ever more saturated with computers, how can we know they won’t fail? Currently, we systematically test all conceivable scenarios un er which they might. A better insurance might be logic. [...]32 | New Scientist | 16 October 2010

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