Houari Sahraoui est professeur au laboratoire de génie logiciel GEODES du Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal. Il occupe également les fonctions de vice-doyen à la Faculté des arts et des sciences. Il a obtenu son doctorat en informatique à l’Université Pierre-et-Marie-Curie (LIP6) en 1995, avec une spécialisation en intelligence artificielle.

Ses travaux de recherche portent sur l’IA appliquée au génie logiciel, notamment l’automatisation du développement logiciel, l’ingénierie dirigée par les modèles, les jumeaux numériques et l’utilisation de l’IA générative pour les tâches de programmation et de modélisation. Il est l’auteur de plus de 200 publications dans les meilleures conférences et revues du domaine et a reçu plusieurs distinctions, dont des prix du meilleur article, des ACM SIGSOFT Distinguished Paper Awards et le prix IEEE TCSE 10-Year Most Influential Paper Award.

Il a occupé plusieurs postes de leadership au sein de la communauté du génie logiciel, notamment comme président général des conférences ASE, MODELS et VISSOFT, président du comité de programme de MODELS et VISSOFT, ainsi que membre de nombreux comités de programme de conférences phares de l’IEEE et de l’ACM. Il a également été rédacteur associé pour plusieurs revues scientifiques, dont Software and Systems Modeling de Springer, et est membre fondateur de CS-Can | Info-Can, la société canadienne d’informatique. Il est Fellow de l’Automated Software Engineering et récipiendaire du Lifetime Achievement Award in Computer Science de CS-Can | Info-Can.

Houari Sahraoui est professeur au laboratoire de génie logiciel GEODES du Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’Université de Montréal depuis 1999. Il a dirigé ce département de 2013 à 2017. Depuis 2017, il occupe également les fonctions de vice-doyen à la Faculté des arts et des sciences. Il a obtenu son doctorat en informatique à l’Université Pierre-et-Marie-Curie (LIP6) en 1995, avec une spécialisation en intelligence artificielle.

Avant de rejoindre l’Université de Montréal, il a travaillé comme chercheur, puis comme chercheur principal, au Centre de recherche informatique de Montréal (CRIM). Il a également été professeur invité à l’Université de Castilla-La Mancha, en Espagne, ainsi qu’à l’INRIA Rennes, en France.

2026

• Syntactic Multilingual Probing of Pre-Trained Language Models of Code (Journal of Systems and Software)
• MDE for Crop Representations in Smart Farming Digital Twins: A Reinforcement Learning Perspective (SoSyM)
• On the Utility of Domain Modeling Assistance with Large Language Models (TOSEM)
• Modeling Sampling Workflows for Code Repositories (MSR)
• Creativity Beyond Functionality: An Observational Study of Easter Eggs in Video Games (Games and Software Engineering Workshop)

2025

• Automation in Model-Driven Engineering: A Look Back, and Ahead (TOSEM)
• Exploring Parameter-Efficient Fine-Tuning Techniques for Code Generation with Large Language Models (TOSEM)
• Combining Large Language Models with Static Analyzers for Code Review Generation (MSR)
• Harnessing Large Language Models for Curated Code Reviews (MSR)
• On the Challenges of Integrating Digital Twins (EDTconf)
• MONO2REST: Identifying and Exposing Microservices: A Reusable RESTification Approach (ICSR)
• Engineering Digital Twins for AI-Assisted Scientific Discovery: Case of Plasma-Enhanced Deposition (EDTconf)

2024

• CodeUltraFeedback: An LLM-as-a-Judge Dataset for Aligning Large Language Models to Coding Preferences (TOSEM)
• Improving Repair of Semantic ATL Errors Using a Social Diversity Metric (SoSyM)
• Building Domain-Specific Machine Learning Workflows: A Conceptual Framework for the State of the Practice (TOSEM)
• Improving the Learning of Code Review Successive Tasks with Cross-Task Knowledge Distillation (FSE, ACM SIGSOFT Distinguished Paper Award)
• A Modeling Methodology for Crop Representation in Digital Twins for Smart Farming (EDTconf)
• CodeLL: A Lifelong Learning Dataset to Support the Co-Evolution of Data and Language Models of Code (MSR)

2023

• Toward Optimal Psychological Functioning in AI-Driven Software Engineering Tasks (IEEE Software)
• Polyglot Software Development: Wait, What? (IEEE Software)
• MoTrans-BDI: Leveraging the Beliefs-Desires-Intentions Agent Architecture for Collaborative Model Transformation by Example (Journal of Computer Languages)
• Fingerprinting and Building Large Reproducible Datasets (ACM REP)
• Towards Using Few-Shot Prompt Learning for Automating Model Completion (ICSE NIER)
• Co-Simulation for Controlled Environment Agriculture (ANNSIM)
• On the Usage of Continual Learning for Out-of-Distribution Generalization in Pre-Trained Language Models of Code (ESEC/FSE)
• Digital Twins for Cyber-Biophysical Systems: Challenges and Lessons Learned (MODELS, Best Paper Award)
• A Multi-Step Learning Approach to Assist Code Review (SANER)

2022

• Promoting Social Diversity for the Automated Learning of Complex MDE Artefacts (SoSyM)
• Learning from Code Repositories to Recommend Model Classes (JOT)
• Recommending Metamodel Concepts during Modeling Activities with Pre-Trained Language Models (SoSyM)
• A Generic Approach to Detect Design Patterns in Model Transformations Using a String-Matching Algorithm (SoSyM)
• Better Modeling the Programming World with Code Concept Graphs-Augmented Multi-Modal Learning (ICSE NIER)
• Towards Automatically Extracting UML Class Diagrams from Natural Language Specifications (MDE Intelligence)
• Fine-Grained Analysis of Similar Code Snippets (ICSR)
• Fighting Evil Is Not Enough When Refactoring Metamodels: Promoting the Good Also Matters (SAC)
• Global Decision Making Over Deep Variability in Feedback-Driven Software Development (ASE NIER)
• AST-Probe: Recovering Abstract Syntax Trees from Hidden Representations of Pre-Trained Language Models (ASE)

2021

• A Hitchhiker’s Guide to Model-Driven Engineering for Data-Centric Systems (IEEE Software)
• Fixing Multiple Type Errors in Model Transformations with Alternative Oracles to Test Cases (JOT)
• Metamodel Refactoring Using Constraint Solving: A Quality-Based Perspective (SAM)
• Automated Patch Generation for Fixing Semantic Errors in ATL Transformation Rules (MODELS)
• Understanding High-Level Behavior with a Light-Traces Visualization Metaphor (VISSOFT)
• Checking Temporal Patterns of API Usage Without Code Execution (FormaliSE)

2020

• Towards Assisting Developers in API Usage by Automated Recovery of Complex Temporal Patterns (Information and Software Technology)
• Opportunities in Intelligent Modeling Assistance (SoSyM)
• ReSIde: Reusable Service Identification from Software Families (Journal of Systems and Software)