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 …

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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  • 1. Qui gardera les gardiens ? . par Sylvain Halle, professeur
  • 2. 3 profs* +11 etudiants
  • 3. 3 profs* +3 stations 11 etudiants
  • 4. 1 serveur 3 profs* +3 stations 11 etudiants
  • 5. 1 serveur $ 56 000$ fonds 3 profs* +3 stations de recherche (2012) 11 etudiants
  • 6. Ariane V1996
  • 7. Ariane V1996
  • 8. 6 rappelsen 2010
  • 9. 400 000 rappels
  • 10. 59 500 000 000 $
  • 11. TESTING
  • 12. 1. jlq ie2. fjf ...
  • 13. p. 3p. 8
  • 14. Toutes leshistoirespossibles
  • 15. Toutes leshistoirespossibles Toutes les histoires du livre
  • 16. Toutes leshistoirespossibles Toutes lesToutes les histoireshistoires du livreplausibles
  • 17. Toutes leshistoirespossibles Toutes lesToutes les histoireshistoires du livreplausibles
  • 18. Combien dhistoires possibles ?
  • 19. Combien dhistoires possibles ? 1 2
  • 20. Combien dhistoires possibles ? 1 2 2 1
  • 21. Combien dhistoires possibles ? 1 2 1 2 3 2 1
  • 22. Combien dhistoires possibles ? 1 2 1 2 3 2 1 1 3 2
  • 23. Combien dhistoires possibles ? 1 2 1 2 3 2 1 1 3 2 2 1 3
  • 24. Combien dhistoires possibles ? 1 2 1 2 3 2 1 1 3 2 2 1 3 2 3 1
  • 25. Combien dhistoires possibles ? 1 2 1 2 3 2 1 1 3 2 2 1 3 2 3 1 3 1 2
  • 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. Combien dhistoires possibles ? Histoires 1 2 3 4 5 Pages
  • 28. Combien dhistoires possibles ? Histoires 1 1 2 3 4 5 Pages
  • 29. Combien dhistoires possibles ? Histoires 2 1 1 2 3 4 5 Pages
  • 30. Combien dhistoires possibles ? Histoires 6 2 1 1 2 3 4 5 Pages
  • 31. Combien dhistoires possibles ? Histoires 6 24 2 1 1 2 3 4 5 Pages
  • 32. Combien dhistoires possibles ? Histoires 6 24 120 2 1 1 2 3 4 5 Pages
  • 33. Combien dhistoires possibles ? Histoires 6 24 120 2 1 1 2 3 4 5 Pages
  • 34. LEM7500 lignes
  • 35. LEM7500 lignes Chevy Volt 10 000 000 lignes
  • 36. LEM7500 lignes Windows 7 50 000 000 lignes Chevy Volt 10 000 000 lignes
  • 37. Windows 7 50 000 000 lignes Chevy Volt10 000 000 lignes
  • 38. Windows 750 000 000 lignes
  • 39. 10 km
  • 40. 1 km/h 10 km 1 km/h
  • 41. 1 km/h 10 km 1 km/h 2 km/h
  • 42. 1 km/h 10 km 1 km/h 2 km/h
  • 43. 1 km/h 2 trains @ 2M$ 1 km/h 10 km 2 km/h
  • 44. 1 km/h 2 trains @ 2M$ 1 km/h 10 km rails @ 20M$ 2 km/h
  • 45. 1 km/h 2 trains @ 2M$ 1 km/h 10 km rails @ 20M$ rgot @ 3.90$ esca 2 km/h
  • 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. Position train 1 = 1 x t
  • 48. Position train 1 = 1 x tPosition train 2 = 10 - (1 x t)
  • 49. Position train 1 = 1 x tPosition train 2 = 10 - (1 x t)Moment de limpact ?
  • 50. Position train 1 = 1 x tPosition train 2 = 10 - (1 x t)Moment de limpact ? 1 x t = 10 - (1 x t)
  • 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. 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. 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. Sortir baguette Jeter sort Consulter carteRanger baguette Boire potion
  • 55. 1 2 6 4 3 5
  • 56. 1 2 6 4 3 5On ne peut se servir de la potion quuneseule fois au cours dune histoir
  • 57. 1 2 6 4 3 5
  • 58. 1 2 6 4 3 5
  • 59. 1 2 6 4 3 5
  • 60. 1 2 6 4 3 5 X
  • 61. 1 2 6 4 3 5 X B UG
  • 62. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  • 63. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  • 64. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  • 65. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  • 66. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  • 67. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  • 68. 1 2 6 4 3 Modele 5 X B UG Specification
  • 69. 1 2 6 4 3 5La baguette ne doit pas etre rangee dansle sac pour jeter un sort
  • 70. 1 2 6 4 3 5
  • 71. 1 2 6 4 3 5
  • 72. 1 2 6 4 3 5
  • 73. 1 2 6 4 3 5
  • 74. 1 2 6 4 3 5
  • 75. 1 2 6 4 3 5
  • 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. 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. 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. 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. 1 2 6 X 4 3 5Coloriage
  • 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. 720histoires
  • 83. 8 vérifications 720histoires
  • 84. Sortir baguette Jeter sort Consulter carteRanger baguette Boire potion
  • 85. $ Ouvrir compte Retirer argent Consulter $ soldeFermer compte Demander pret
  • 86. 1 2 6 4 3 5La baguette ne doit pasetre rangee dans le sacpour jeter un sort
  • 87. $ 1 2 6 $ 4 $ 3 5Le compte ne doit pasetre ferme pour $retirer de largent
  • 88. EE
  • 89. Logique mathematique E E
  • 90. Combinatoire des motsLogique mathematique E E
  • 91. Combinatoire des motsLogique mathematique Theorie des graphes E E
  • 92. b c a
  • 93. b c a
  • 94. b c a Nos recherches
  • 95. b c a Nos recherches
  • 96. b c a Nos recherches
  • 97. b c a Nos recherches
  • 98. MyApplication.com
  • 99. 2 MyApplication.comc
  • 100. 2 MyApplication.com cREC 2 2 i ? 1. 2. c c ...
  • 101. REC 2 2 i ? 1. 2. c c ...
  • 102. Validation de traces / Analyse de logsREC 2 2 i ? 1. 2. c c ...
  • 103. MyApplication.com
  • 104. MyApplication.com
  • 105. 2 MyApplication.comc
  • 106. 2 MyApplication.comc
  • 107. 2 MyApplication.com cRuntime monitoring /Surveillance a lexecution
  • 108. ( )
  • 109. Synthese automatiquede modele ( )
  • 110. COVERSTO Y32 | New Scientist | 16 October 2010
  • 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. 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