Mohammed Sayagh

Professeur
Bureau A-2420
Présentation

Département de génie logiciel et des TI

Axes de recherche :

  • Technologies de l’information et des communications

Expertises :

  • Études empiriques en génie logiciel
  • Gestion de configuration
  • DevOps
  • Surveillance logiciel et AIOps
  • Fouille de référentiels logiciels
  • Systèmes à composants multiples
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Cours et encadrements

Cours

LOG680 Introduction à l'approche DevOps (Automne 2022)
MGL869 Sujets spéciaux I : génie logiciel (Automne 2022)
LOG680 Introduction à l'approche DevOps (Hiver 2022)

Encadrements

Mémoire à 30 crédits

    En codirection avec : Sayagh, Mohammed
    Extraction and Analysis of Behavior Practices Based on GitLab MR Information, par Mashari,Seyedbehnam.
    Hiver 2022

    En codirection avec : Sayagh, Mohammed
    Utilisation des flux de valeur pour l’optimisation des processus DevOps, par Legault,Julien.
    Été 2022

Projet d'application à 15 crédits

    La taille des images de Docker - État de pratique et aide à l’optimisation des images, par Haloui,Khalid.
    Automne 2022

Thèse de doctorat (recherche appliquée)

    En codirection avec : Sayagh, Mohammed
    On the support of Web-based Software Systems Maintenance and Evolution, par Bessghaier,Narjes.
    Automne 2022

Publications
Article publié dans une revue, révisé par les pairs (4)

Youssef Esseddiq Ouatiti, Mohammed Sayagh, Noureddine Kerzazi, Ahmed E. Hassan. 2022. « An empirical study on log level prediction for multi-component systems ». IEEE Transactions on Software Engineering. (Sous presse)

Kundi Yao, Mohammed Sayagh, Weiyi Shang, Ahmed E. Hassan. 2022. « Improving state-of-the-art compression techniques for log management tools ». IEEE Transactions on Software Engineering. vol. 48 , nº 8. p. 2748-2760.

Md Hasan Ibrahim, Mohammed Sayagh, Ahmed E. Hassan. 2021. « A study of how Docker Compose is used to compose multi-component systems ». Empirical Software Engineering. vol. 26 , nº 6.

Yingzhe Lyu, Heng Li, Mohammed Sayagh, Zhen Ming Jiang, Ahmed E. Hassan. 2021. « An empirical study of the impact of data splitting decisions on the performance of AIOps solutions ». ACM Transactions on Software Engineering and Methodology. vol. 30 , nº 4.

Prix et distinctions