Département de génie informatique et génie logiciel
Intérêts de recherche et affiliations
Les intérêts de recherche du Professeur Foutse Khomh incluent la maintenance et l'évolution des logiciels, l'ingénierie infonuagique, l'ingénierie des services logiciels, l'ingénierie des systèmes d'apprentissage automatique, et l'intelligence artificielle fiable et digne de confiance.
Publications
Biographie
Foutse Khomh est professeur titulaire au département de génie informatique et logiciel de l'École Polytechnique de Montréal, titulaire de la chaire d'IA du Canada CIFAR sur les systèmes logiciels d'apprentissage automatique fiables, et titulaire de la chaire de recherche FRQ-IVADO sur l'assurance qualité logicielle pour les applications d'apprentissage automatique. Il dirige l'équipe SWAT dont les travaux de recherche portent sur l'ingénierie infonuagique et sur l'évaluation et l'amélioration de la qualité des logiciels grâce aux techniques d'analytique. Il est aussi co-directeur scientifique en charge des activités scientifiques et de l'international à l'Institut de Valorisation des Données (IVADO). Avant d'occuper ces postes, il était chercheur postdoctoral à Queen's University (Canada), travaillant au sein du Software Reengineering Research Group et de la chaire Industrielle NSERC/RIM sur les logiciels à ultra grande échelle. Il détient un doctorat en génie logiciel de l'Université de Montréal (Liste d'honneur du doyen). Il est aussi titulaire d'un diplôme d'études approfondies (D.E.A) de Mathématiques obtenu à l'Université de Yaoundé I (Cameroun) et d'un diplôme d'ingénieur de conception en Informatique de l'École Nationale Supérieure Polytechnique de Yaoundé (Cameroun). Il possède aussi une expérience industrielle pour avoir travaillé comme Architecte logiciel et gestionnaire de projets logiciels pour plusieurs compagnies.
Ses intérêts de recherche incluent la maintenance et l'évolution des logiciels, l'ingénierie infonuagique, l'ingénierie des services logiciels, le génie logiciel expérimental et l'analytique. Il a publié de nombreux articles dans des actes de conférences internationales et dans des revues scientifiques prestigieuses tel que l'IEEE Transactions on Software Engineering (TSE), le Springer Journal of Empirical Software Engineering (EMSE), l'Elsevier Journal of System and Software (JSS), et la IEEE International Conference on Software Maintenance and Evolution (ICSME). Il est lauréat de la prestigieuse bourse Arthur-B.-McDonald du Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie (CRSNG) pour l’année 2023, du CS-Can/Info-Can Outstanding Young Computer Science Researcher Prize pour l'année 2019 et du prix Innovation ADRIQ-RSRI 2022. Ses travaux de recherches ont reçues 4 Most Influential Paper Awards, 6 prix de meilleur article et plus de 16 nominations pour des prix de meilleurs articles dans des conférences majeures de génie logiciel. Il est aussi membre du comité de programme de plusieurs conférences internationales de génie logiciel et arbitre pour plusieurs journaux de génie logiciel parmi lesquels le très prestigieux IEEE Transactions on Software Engineering. Il est co-président du comité de programme des conférences SCAM 2015, ICSME 2018, PROMISE 2019, ICPC 2019, et SSBSE 2024, general chair des conférences ICPC 2018 et SCAM 2020, et co-general chair de la conférence SANER 2020. Il est (a été) membre du steering comittee des conférences PROMISE, SANER (président), ICPC (président), MSR, et ICSME (vice-président). Il est l'un des fondateurs de la série d'ateliers RELENG, du programme du CRSNG CREATE SE4AI : A Training Program on the Development, Deployment, and Servicing of Artificial Intelligence-based Software Systems, et est rédacteur en chef adjoint du magazine IEEE software, et éditeur des revues EMSE et JSEP. Il est également membre des sociétés savantes AAAI, ACM, IEEE et IEEE Computer Society.
Encadrement à Polytechnique
TERMINÉ
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Thèse de doctorat (10)
- Etaiwi, L. (2023). Consensus-Based Recommendation Technique for Software Engineering Applications [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Ben Braiek, H. (2022). Debugging and Testing Deep Learning Software Systems [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Muse, B. A. (2022). Data-Access Technical Debt: Specification, Refactoring, and Impact Analysis [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Abidi, M. (2021). Multi-Language Design Smells: Characteristics, Prevalence, and Impact [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Aly, M. (2020). Designing and Deploying Internet of Things Applications in the Industry: An Empirical Investigation [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- An, L. (2019). Understanding the Impact of Release Processes and Practices on Software Quality [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Kermansaravi, Z. (2019). Linguistic Anti-Patterns: Impact Analysis on Code Quality [Thèse de doctorat, Polytechnique Montréal].
- Morales Alvarado, R. (2017). Automated Improvement of Software Design by Search-Based Refactoring [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Saborido Infantes, R. (2017). Assisting Developers and Users in Developing and Choosing Efficient Mobile Device Apps [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
- Soh, Z. (2015). Improving Program Comprehension and Recommendation Systems Using Developers' Context [Thèse de doctorat, École Polytechnique de Montréal].
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Mémoire de maîtrise (20)
- Chembakottu, B. (2023). Understanding User Perception of Mobile App Quality: A Large-Scale Multi-Dimension Study of the Reviews and Ratings of Android Sports Apps [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- El Aoun, M. R. (2022). Empirical Studies of Quantum Programming Issues [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Yousefifeshki, F. (2022). Studying the Practices and Challenges of Developing Hardware Description Language Programs [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Hamidi, A. (2021). Machine Learning Engineering: An Exploratory Study of Challenges and Practices [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Humeniuk, D. (2021). A Search-Based Framework for Automatic Generation of Testing Environments for Cyber-Physical Systems [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Openja, M. (2021). An Empirical Study of Testing and Release Practices for Machine Learning Software Systems [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Vahedi, M. (2021). TechTube: Summarizing Relevant Parts from Technical Videos [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Jebnoun, H. (2020). Understanding the Impact of Poor Coding Practices on the Quality of Deep Learning Systems [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Msika, S. (2020). Renforcement de systèmes de détection d'intrusions par des attaques GAN et métaheuristiques [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Rivera-Landos, E. (2020). On the Challenges of Implementing Machine Learning Systems in Industry [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Ben Braiek, H. (2019). Towards Debugging and Testing Deep Learning Systems [Mémoire de maîtrise, Polytechnique Montréal].
- Barbez, A. (2018). Deep Learning Structural and Historical Features for Anti-Patterns Detection [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Barrak, M. A. (2018). Just-in-Time Detection of Protection-Impacting Changes on Wordpress and Mediawiki [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Foundjem, A. T. (2017). Towards Improving the Reliability of Live Migration Operations in Openstack Clouds [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Musavi Mirkalaei, S. P. (2017). API Failures in Openstack Cloud Environments [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Abtahizadeh, S. A. (2016). Understanding the Impact of Cloud Computing Patterns on Performance and Energy Consumption [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Bani, B. (2016). Understanding the Impact of Databases on the Energy Efficiency of Cloud Applications [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Mlouki, O. (2016). On the Detection of Licenses Violations in the Android Ecosystem [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- Saboury, A. (2016). On the Fault-Proneness of Javascript Code Smells [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
- An, L. (2015). Improving Bug Triaging Using Software Analytics [Mémoire de maîtrise, École Polytechnique de Montréal].
Prix et distinctions
Nouvelle(s) concernant Foutse Khomh
Revue de presse concernant Foutse Khomh
