Gestion intelligente de réseaux de capteurs

Contexte de recherche et projet SmartSensing

Contexte de recherche

Depuis quelques années, le domaine de l’électronique, des réseaux et de l’informatique ont vu une évolution rapide et importante grâce entre autre à la miniaturisation des circuits programmables et au développement de nouveaux protocoles de communication sans fil, d’équipements mobiles, de la gestion massive de données (BigData en Anglais) et de l’informatique en nuage (Cloud computing en Anglais). Ces avancées technologiques démocratisent aujourd’hui les systèmes embarqués ainsi que ceux utilisant des objets et des capteurs sans fil connectés à Internet (c’est-à-dire les systèmes basés sur l’Internet des Objets (IdO) (Internet of Things (IoT) en Anglais)) et ouvrent de nouvelles perspectives d’usage de l’informatique inimaginables il y a encore quelques années. Selon [4] et [5], les systèmes IdO ont été définis comme étant « des systèmes qui permettent, une omniprésence continue autour de nous, d’une variété de choses ou d’objets – tels que des étiquettes RFID (Identification par Radio Fréquences), des capteurs, des actionneurs, des téléphones portables,. . . – qui, à travers des systèmes d’adressage uniques sont capables d’interagir les uns avec les autres et de coopérer avec leurs voisins pour atteindre des objectifs communs ». Ces objets omniprésents (encore dits pervasifs) peuvent ainsi détecter l’environnement (ou le contexte de l’utilisateur), communiquer avec d’autres objets, détecter, interpréter et comprendre des données portant même sur des situations complexes ou des scénarios difficiles et y apporter des réponses de manière autonome sans aucune intervention humaine. En particulier, une nouvelle catégorie d’usage se concrétise dans les systèmes dits d’assistance intelligente aux usagers. Ceux-ci tout en combinant les différentes technologies IdO permettent, de manière transparente, de collecter de façon continue des données capteurs et d’appliquer des mécanismes de raisonnement et de prise de décision afin d’apporter l’assistance adéquate aux usagers leur permettant de réaliser et pratiquer des activités de tous les jours (c-à-d des activités de travail, de shopping, des activités sportives. . . ) tout en combinant des mondes à la fois physiques, virtuels et intelligents.

Afin d’atteindre ces objectifs, plusieurs travaux de recherches ont été réalisés touchant divers aspects et créant ainsi des visions différentes et conjointes dans le domaine de l’IdO [5] : La vision orientée objets (Things-oriented) qui prend en charge l’utilisation de l’Electronic Product Code (EPC) en conjonction avec la technologie RFID pour la collecte et le suivi des données de capteurs. La vision orientée Internet (Internet-oriented), qui correspond à la construction des protocoles de communication pour permettre aux objets intelligents de communiquer entre eux et/ou de se connecter à Internet. La vision orientée sémantique (Semantic-oriented); celle-ci aborde les problèmes de gestion de la sémantique des données qui surviennent dans le contexte de grandes quantités d’informations échangées par des objets intelligents et des ressources disponibles via le Web. L’idée est qu’il devienne indispensable d’avoir des descriptions standardisées, sémantiques et uniformes pour résoudre le problème de l’interopérabilité et l’hétérogénéité sémantique de toute ressource disponible dans le système ou qui interagit avec celui-ci quelque soit son type physique ou virtuel. Cette dernière vision soulève aussi le problème de l’intelligence de ces objets connectés. En d’autres termes comment représenter cette intelligence et où est ce qu’elle sera implémentée ? Une autre vision hybride qui se base sur les trois autres souligne les problèmes liés à la conception et au développement de tels systèmes et dégage ainsi les problématiques liées aux parties prenantes, leurs différentes compétences, préoccupations et points de vue. Dans nos travaux, nous nous intéressons à cette dernière vision hybride. Plus particulièrement nous nous focalisons, d’une part, sur le problème de conception et développement de tels systèmes et d’autres part, sur leur exploitation, adaptation et reconfiguration pour différents usages, tout en assurant la gestion, la représentation et l’intégration sémantiques des données provenant des divers capteurs composants le système développé.

Le projet SmartSensing

Ce contexte de recherche a été initié dans le cadre du projet SmartSensing et a donc été fortement inspiré par lui. L’objectif de ce projet est de produire des panoplies ou des vêtements dits « intelligents » permettant d’assurer le pilotage (monitoring en Anglais) de l’usager en connexion avec les outils de communication du quotidien. Un vêtement intelligent n’est autre qu’un objet intelligent complexe, comprenant à son tour des micro-capteurs miniaturisés intégrés dans le textile qui peuvent capturer des mesures et des indicateurs physiologiques, des passerelles qui permettent de transmettre ces données via une connexion sans fil et des applications pour collecter, analyser, restituer, afficher et prendre des décisions adéquates à partir de ces données. Une panoplie est formée d’un ensemble de vêtements intelligents ou de systèmes portés (comme par exemple un casque, une montre, . . . ) embarquant des capteurs intelligents disposés en réseaux et offrant à leur usager les services requis. Ces panoplies ou vêtements intelligents représentent une composante importante d’un système IdO destiné à des applications spécifiques centrées usager. Celles-ci sont destinées à offrir des services au porteur du vêtement intelligent ou à toute autre personne concernée par ce dernier. En particulier, dans le cadre du projet SmartSensing, ces vêtements intelligents sont destinés au monde sportif professionnel et grand public. Ils visent à offrir à la fois un moyen d’optimiser les performances des sportifs et de suivre leurs indicateurs de forme pour une meilleure approche de prévention de risques. Cependant, le champ d’application du vêtement intelligent ne se limite pas uniquement au secteur du sport ou du bien-être mais peut couvrir d’autres secteurs comme la santé, l’automobile ou la domotique.

De manière plus générale, différentes applications et différents écosystèmes intégrant cette notion d’objets intelligents (OI) sont actuellement en train de se développer en vue d’exploiter les potentialités offertes par ces OI et de servir différents objectifs.

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Table des matières

Table des matières
Liste des tableaux
Table des figures
1 Introduction
1.1 Méthodologie de recherche
1.2 Contexte de recherche et projet SmartSensing
1.2.1 Contexte de recherche
1.2.2 Le projet SmartSensing
1.2.3 Motivations
1.2.4 Analyse des scénarios
1.2.5 Synthèse
1.3 Problématique, verrous scientifiques et questions de recherche
1.3.1 Problématique
1.3.2 Verrous scientifiques
1.3.3 Questions de recherche
1.4 Axes de recherche et orientations
1.5 Positionnement
1.6 Principales contributions
1.7 Organisation du document
2 Les Frameworks et plateformes IdO basés sur le Web sémantique
2.1 Introduction
2.2 L’Internet des Objets : Définitions et visions
2.3 La Modélisation des connaissances pour l’Internet des objets
2.3.1 Contexte et besoin de la sémantique dans l’Internet des Objets
2.3.2 Les ontologies de capteurs
2.4 Frameworks et méthodologies pour les applications IdO
2.4.1 Les Frameworks pour l’IdO
2.4.2 Les méthodologies pour l’IdO
2.5 Les plateformes IdO pour la re-programmation des capteurs
2.5.1 Intérêt de la re-programmation
2.5.2 Les approches de re-programmation de WSN
2.6 Conclusion
3 Framework sémantique générique de modélisation d’Objets Intelligents
3.1 Introduction
3.2 Définition de la notion d’Objet Intelligent
3.3 Principes et exigences du Framework sémantique de modélisation d’objets intelligents connectés
3.4 La Composante sémantique générique du Framework
3.5 Spécialisation de la composante sémantique du Framework FSMS
3.5.1 Raffinement du Modèle générique d’un OI pour modéliser un vêtement intelligent (VI)
3.5.2 Raffinements du modèle générique du VI pour sa modélisation structurelle et
comportementale
3.5.3 Synthèse de la phase de raffinement : Identification des modules ontologiques
3.6 La composante Méthodologique
3.6.1 Analyse et planification
3.6.2 Conception fonctionnelle
3.6.3 Conception technique
3.7 La composante Processus
3.8 Conclusion
4 L’ontologie SMS
4.1 Introduction
4.2 Principe et méthodologie de conception de l’ontologie SMS
4.3 Spécification et conceptualisation de l’ontologie SMS
4.3.1 Spécification et conceptualisation du module générique de l’ontologie SMS
4.3.2 Spécification et conceptualisation des modules spécifiques de l’ontologie SMS
4.4 Développement de l’ontologie SMS
4.4.1 Le Module s3n :S3NAlgorithm
4.4.2 Le Module s3n :S3NCore
4.4.3 Le Module s3n :S3NSystem
4.4.4 Le Module s3n :S3NProcedure
4.4.5 Le Module s3n :S3NDatasheet
4.4.6 Le Module s3n :S3NThing
4.5 Conclusion
5 Conclusion