INTERACTIONS AU SEIN DES COMMUNAUTÉS OPEN SOURCE : ÉTUDES EMPIRIQUES

Abstract

Le modèle de développement des logiciels open source attire de plus en plus l'attention des chercheurs et des entreprises par son efficacité et sa structure organisationnelle décentralisée. Dans ce modèle, une communauté de développeurs coordonne les activités de ses membres afin de produire des logiciels libres pour servir des millions d’utilisateurs et dont le code source peut être réutilisé par d’autres développeurs. Cette communauté est considérée comme un système complexe et autoorganisé dont les membres peuvent collaborer et contribuer au même projet bien qu’ils soient de différentes locations, cultures, expériences et contextes. Cette collaboration est possible vu l’existence de certaines plateformes, dont les plus utilisées sont GitHub et Gerrit. Ces structures virtuelles tirent leur force, non seulement des compétences techniques des membres, mais également des différentes interactions au sein de la communauté. Ainsi, l’objectif principal de cette thèse est d’explorer les interactions au sein des communautés des projets open source, afin d’améliorer à la fois la productivité de ses membres et la qualité des produits logiciels. En premier lieu, nous nous sommes intéressés à la dimension sociale des structures des communautés open source à priori Ad hoc, notre étude sociotechnique a démontré l’existence de formes organisationnelles implicites et efficientes. Ensuite, nous avons suivi l'évolution de ces composantes au fil du temps et nous avons identifié des lignes directrices potentielles pour soutenir l'évolution saine de ces communautés. Puis, nous avons étudié l'impact des sentiments, exprimés dans les commentaires, des développeurs sur leur productivité et sur la qualité de révision du code source. En fin, nous avons mené une analyse de la propagation et de la densité des flux de connaissances au sein des réseaux d’interactions en vue de d’améliorer la performance des développeurs OSS. Les études empiriques que nous avons mené dans ce travail de recherche s’appuient sur une méthodologie d’extraction des données historiques des activités liées aux projets open source les plus réputés, utilisés, et existants sur les plateformes GitHub et Gerrit. Après le traitement des données, nous avons procédé aux analyses en se basant sur des méthodes d’analyse des réseaux sociaux (SNA), couplées avec des analyses temporelles, des analyses de sentiments et d’autres calculs statistiques appropriés dans le but de répondre à nos questions de recherche prédéfinies.