Thèse en cours

Découverte des règles d'association floues dans un contexte IoT : application aux Bâtiments Intelligents
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Auteur / Autrice : Abdellah Daissaoui
Direction : Ahmed LbathAzedine Boulmakoul
Type : Projet de thèse
Discipline(s) : Informatique
Date : Inscription en doctorat le 15/04/2019
Etablissement(s) : Université Grenoble Alpes
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale mathématiques, sciences et technologies de l'information, informatique
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique de Grenoble
Equipe de recherche : MRIM - Modélisation et recherche d'information multimédia.

Mots clés

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Résumé

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L'Internet des objets, également nommé en anglais Internet of Things (IOT) représente de plus en plus une technologie incontournable du marché du numérique. Elle est aussi au cœur des enjeux scientifiques majeurs. Les problèmes liés à l'IOT sont pluridisciplinaires et ouvrent plusieurs champs de recherche et d'innovation. Il y a un intérêt de plus en plus croissant pour les Villes intelligentes, les Bâtiments intelligents et les objets connectés. Cependant, le stockage et la fouille des données massives en temps réel constituent une tâche laborieuse. Le travail de cette thèse consiste à : - définir un écosystème de gestion d'événements complexes dans un contexte IoT/Smart Building. La solution en termes d'ingénierie sera fondée, entre autres, sur les Framework libres (Kafka, Spark Mlib/GraphX, ...). La partie analytique des données massives portera sur l'extraction des règles d'association floues. - proposer une solution ‘'intelligente'' d'acquisition des flux en filtrant les flux ‘'pertinents'' à la lumière de la capitalisation d'expérience (apprentissage) à partir de la phase d'analyse massive des donnée. Enfin, une première phase du travail de thèse sera dédiée à la formalisation de la problématique et la mise en évidence de questions scientifiques et de questions d'ingénierie ainsi qu'à la réalisation d'un état de l'art.