Chapitre 2 Objets Communicants Et Internet Des Objets

Master I GIS, UDM, Architectures des Objets communicants
OBJETS COMMUNICANTS
INTERNET DES OBJETS
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I. INTRODUCTION
Les progrès continus des technologies de la microélectronique et des réseaux de

capteurs permettent maintenant d’envisager le déploiement de services sécurisés et
optimisés distribués sur des réseaux d’objets communicants intelligents interconnectés :
c’est la vision de l’Internet des Objets. Nous assistons actuellement au déploiement d’une
nouvelle génération d’objets interconnectés dotés de capacités de communication, de
détection et d’activation (réseaux de transport d’information sans fil, RFID, WSAN, etc.j
pour de nombreuses applications. Ainsi, l’interconnexion d’objets dotés de capacités
avancées de traitement va conduire à une révolution en termes de création et de
disponibilité de service et va profondément changer notre façon d’agir sur notre
environnement. En bref, le monde physique fusionne progressivement avec le monde
virtuel.
Cette vision englobant de simples objets connectés, tels les réseaux de capteurs, jusqu’à
des ensembles d’objets communicants plus complexes et plus intelligents, comme
l’envisage l’Internet des Objets, implique de mettre en œuvre une approche
pluridisciplinaire des nouvelles technologies, des concepts et des modèles
(développement de circuits intégrés, gestion de l’énergie, systèmes et principes de
communication, systèmes embarqués et packaging, acquisition et traitement des
données, expérimentation sur le terrain) et suppose de relever de nombreux défis
scientifiques, techniques et commerciaux. En pratique, les défis scientifiques et
techniques requièrent différentes compétences concernant :
/ L’intégration d’objets intelligents autonomes interconnectés (capteurs, actionneurs,
processeurs, etc.) avec des contraintes fortes en termes de consommation d’énergie,
de durabilité et d’environnement d’utilisation (milieu physique et chimique) ;
/ La taille gigantesque (des milliards d’objets peuvent être interconnectés) des réseaux
communicants sécurisés, dynamiques et flexibles et le concept de l’ubiquité de la
prestation de service ;
/ La fusion des données issues des capteurs, la gestion du réseau et du service, le
traitement de données distribuées et l’intelligence ambiante.
Il est essentiel de lancer des études préalables relatives aux applications et aux marchés
en étroite collaboration entre les mondes académiques et industriels, car les solutions
techniques qui seront adoptées pourront varier fortement d’une application à l’autre. De
plus, l’acceptabilité sociétale, la gouvernance, la standardisation et l’interopérabilité de
ces objets intelligents et applications de l’Internet des Objets doivent être pris en
compte.
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Il existe un consensus dans le monde entier, tant au niveau industriel qu’académique et

au sein des institutions publiques en charge des activités de R& D, sur l’impact
socioéconomique majeur que préfigure l’Internet du futur. Différents points de vue ou
visions existent (cf. < Euro-FGI Vision, An overview on future communications >>, D.
Kofman, Institut Télécom, Décembre 2007), mais ils convergent tous vers le fait que
nous nous dirigeons vers l’ubiquité de services personnalisés et la généralisation de la
connaissance en termes d’environnement, de contexte et de composition de services,
avec une mobilité globale de ces services à l’échelle technologique, administrative et
jusqu’aux frontières des terminaux. L’extension du réseau au travers des paradigmes
avancés de réseaux (réseaux ad hoc, maillés, réseaux véhiculaires) et la fusion des
mondes réel et numérique grâce à des technologies comme les réseaux de capteurs et
d’actionneurs sans fils (WSANs), les prochaines générations de RFID ou de robots
autonomes intelligents, constituent la pierre angulaire de ce qu’on appelle l’Internet du
monde réel ou < Real World Internet >>.
Cette fusion se fonde notamment sur des ruptures technologiques dans deux domaines
principaux : (i) matériel : solutions microélectroniques avancées pour objets
communicants autonomes intelligents (capteurs, actionneurs, processeurs, mémoires,
batteries et récupération de l’énergie, émetteurs/récepteurs — interfaces RF, circuits en
bande de base, etc.), l’encapsulation ou le packaging et l’intégration de ces solutions au
sein d’environnements fonctionnels et de modes de fonctionnement appropriés ; (ii)
Modèles & Logiciels : avec des approches innovantes relatives à l’intelligence
distribuée et aux Interactions Homme-Machine qui sont aujourd’hui limitées par la
flexibilité (configuration, < plug play >>, etc.), l’évolutivité (milliers voire milliards
d’objets devant être reliés entre eux), la sécurité et le respect de la vie privée, les
< business models >>, le droit et l’éthique. Enfin, la complexité des interactions entre les
technologies < hardware >>, les protocoles logiciels et l’environnement de différents
domaines requièrent inévitablement des outils de co-simulation permettant une
évaluation du fonctionnement d’un système avant tout prototypage.
Figure 1 : Comment construire un système ?
Dans un avenir proche, on s’attend à ce que ces objets intelligents aillent bien au-delà
des < simples >> capteurs et modules RFID aujourd’hui utilisés. Ils seront notamment
fondés sur des équipements bas coût, miniaturisés, intégrant des capacités de détection
et/ou d’actionnement accrues, suivant des techniques avancées de traitement de

l’information, et supportant une ou plusieurs interfaces de communication en réseau.
Ces sous-ensembles pourront être intégrés dans la plupart des environnements et
systèmes fonctionnels, à savoir : les terminaux de communication, les véhicules, les
vêtements, les appareils électroniques médicaux ou/et portés sur la personne et la
plupart des appareils électroniques à usage grand public. Ces systèmes offrent une
perception de la réalité augmentée à un utilisateur local ou distant ou à une entité
intelligente qui peut alors agir en conséquence. Grâce à l’intégration au sein d’Internet,
les utilisateurs seront informés de la situation dans des lieux éloignés et seront en
mesure de contrôler à distance un actionneur isolé ou un ensemble d’objets, de
mécanismes et d’environnements. Récemment, ce concept d’intelligence ambiante a été
réhabilité et la terminologie NED (< Networked Embedded Devices >> ou équipements
intégrés dans le réseau) a été utilisée pour identifier cette grande diversité d’appareils
dotés de capacités de calcul et de communication, capables de s’auto-identifier et s’auto-
coordonner pour disposer d’une information collective intégrée dans le réseau.
L’architecture Internet du futur sera donc constituée d’un noyau et de deux
anneaux (figure 2) : le noyau sera composé de l’évolution de l’infrastructure actuelle de
l’Internet (accès cœur et convergence fixe-mobile). Le premier anneau sera composé
d’une nouvelle génération de terminaux avec des capacités de mise en réseau et donc la
possibilité de participer à des réseaux spontanés et auto-organisés. Le deuxième anneau,
fondé non seulement sur ces systèmes intelligents, actifs et sensibles à leur
environnement, mais également sur les technologies sous-jacentes, permettra la fusion
des mondes réels et numériques.
Figure 2 : Internet du Futur - une seule entité ?

Le tableau suivant liste quelques applications représentatives de certains thèmes et donne

les principales caractéristiques et défis des objets interconnectés correspondants.
Tableau 1 : Principales caractéristiques d’objets interconnectés pour certaines applications typiques.
Application Source Transmetteur Taille Coüt Quantite Caracteristiques reseau mode Challenges
d’energie Recepteur d’interaction
à distance
Maison Secteur PLC Découverte du service Interrogation Découverte du
intelligente Débits : <20 < 1€ >100 Auto-configuration Chargement service
Tx: qques kbps cm3 millions Découverte du réseau
Rx : qques kbps
Distance < 0m
Maison Secteur PLC ou Microonde Auto-configuration Activation Efficacité
intelligente ou Débits : <10 <0. € >10 Réseau spontané Interrogation énergétique
batterie cm3 Milliards Adressage et
Tx : qques kbps Codage de réseau
routage
Rx : qques bps
Distance < 100m
Villes Batterie Microonde Auto-configuration Activation Efficacité
intelligentes - ou Débits : <10 <0. € >10 Réseau spontané Interrogation énergétique
Villes propres photo- cm 3 Milliards Adressage et
voltaIque Tx : 100 bps Codage de réseau
routage (meshj
Rx : quelques bps
Distance < 1km
Maison Secteur Microonde/optique Réseau spontané Commande Sécurité
intelligente ou Débits : <20 <10€ >100 Codage de réseau Activation Auto-
/surveillance batterie Tx : 100 kbps cm3 millions configuration
Centralisé/Distribué Transfert
Rx : 1 kbps Données
Distance < 00m
Batterie Microonde/optique Réseau spontané Commande Sécurité
Villes Débits: <20 <10€ >100 Codage de réseau Activation Auto-
intelligentes - Tx : 100 kbps cm3 millions Centralisé/Distribué Transfert configuration
Villes propres / Données
surveillance Rx : 1kbps
Distance < km
L’interface entre les mondes réel et numérique nécessite la capacité pour le monde
numérique de percevoir le monde réel et d’agir en conséquence. L’initiative contribuera
à la conception d’objets intelligents exploitables au niveau du réseau et correspondant à
une nouvelle génération de capteurs et d’actionneurs permettant de répondre aux
exigences multiples imposées par la grande diversité de dispositifs dans lesquels ils
seront intégrés : capacités réduites en termes de puissance de calcul, de mémoire, de
taille, d’exploitation et de stockage d’énergie et enfin d’intégration spécifique dans
l’environnement compte tenu des contraintes propres aux applications visées. Un effort
de recherche sera également porté sur les architectures des dispositifs qui intégreront
ces fonctionnalités et qui, par exemple, effectueront un traitement du signal embarqué,
un traitement de l’information distribué et offriront des possibilités d’agrégation de
données. Des solutions avancées de SoC (System on Chip) seront ainsi conçues.
Les défis autour de l’intelligence nécessaire à intégrer dans ces systèmes seront décrits
et étudiés de concert avec l’analyse de la capacité à communiquer des composantes
devant interagir. Un effort particulier sera porté sur l’exploration des architectures de
réseaux (ad hoc, WSANs, essaims de robots, etc.), ainsi que sur l’exploration des
protocoles correspondants. L’auto-organisation et l’autogestion sont essentielles dans
cet environnement et les principes conceptuels propres à ces nouveaux réseaux, à savoir
l’adressage, le nommage et l’identification des paradigmes, les solutions de routage

adaptées, les solutions de mobilité et d’auto-identification d’éléments, de services
disponibles et de capacité de localisation, ne sont que quelques-unes des exigences
fondamentales de ces nouveaux paradigmes de réseaux. L’initiative se concentrera
également sur l’interfonctionnement des différents systèmes hétérogènes, y compris la
fusion avec les réseaux cellulaires et la gestion du réseau et des services. Les solutions
de sécurité seront élaborées conjointement avec les solutions de réseaux. Ceci se
traduira par une exigence d’architectures auto-organisées et à sécurités adaptables.
Figure 3 : Description des objets connectés à l’Internet des objets et les trois principaux challenges
correspondants : Technologies - Communication - Intelligence.
Les partenaires contribueront à la conception des simulateurs de modèles qui seront

requis, des logiciels, notamment les systèmes d’exploitation, et des solutions de mise à
jour dynamique des éléments logiciels. Cette activité comprendra la conception, la
vérification formelle et le test sur carte des systèmes distribués temps réel étudiés. Des
interfaces Homme-Machine (IHM) spécifiques seront également conçues. Des
architectures de services avancées, comprenant les composants logiciels (middleware)
et les solutions spécifiques pour l’identification des éléments et des services disponibles,
seront également proposées.
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II. D E FIS D E LA C O N C EP TIO N ET DE L ’INTEG RATI O N DES O BJETS

Cette partie est divisée en six points relatifs à l’approche technologique :
/ Gestion de l’énergie au niveau objet ;
/ Packaging, intégration dans les matériaux, intégration des capteurs (et des
actionneurs) ;
/ Déploiement et calibration des capteurs (et des actionneurs) ;
/ Dispositifs de communication ;
/ Confiance, sécurité et robustesse (relatives aux réseaux) ;
/ Matériel et logiciel reconfigurables, co-conception et intégration.
2.1 Gestion d e l’énergie au ni v e au objet

Ces dernières années, de multiples applications impliquant des réseaux de nœuds sans
fil en nombre relativement élevé sont apparues. Chaque nœud réalisait le traitement des
données issues des capteurs et la transmission sans fil de l’information. De ce fait, ces
nœuds devaient être autonomes en énergie, beaucoup d’avantages du réseau de
capteurs sans fil pouvant être perdus en cas d’utilisation d’alimentations externes
(câblées). Cette contrainte a contribué à limiter la prolifération des réseaux sans fil.
Ainsi, si l’on se restreint à des alimentations internes, les piles qu’elles soient primaires
(jetables) ou secondaires (rechargeables) offrent une densité d’énergie élevée à faible
coût. Malheureusement, les progrès en termes de stockage de l’énergie ont été beaucoup
plus lents que dans d’autres domaines comme les performances des circuits intégrés. De
ce fait, au sein d’un dispositif miniaturisé, la pile représente une part importante de la
taille et du poids du dispositif. De plus, il y a d’autres inconvénients associés à
l’utilisation de piles :
/ Des problèmes d’environnement en cas de perte de capteurs ;
/ Des problèmes économiques liés au remplacement de piles primaires ;
/ Sans parler de la difficulté de remplacer les piles implantées dans des matériaux ou
dans le corps humain (les générateurs à base de piles à combustible pâtissent de ce
dernier inconvénient).
Heureusement, on peut éliminer les piles primaires grâce à l’utilisation de la capture
d’énergie ambiante pour ainsi obtenir une durée de vie théoriquement infinie. Deux
options sont envisageables pour cette capture : la récolte d’énergie (source continue) et
la récupération d’énergie (source intermittente). La capture d’énergie est la solution
long terme pour les réseaux sans fil du type < déployer et oublier >> (< deploy and
forget >>).
Cependant, la disponibilité de l’énergie est alors limitée par des contraintes physiques.
Pour un tel réseau autoalimenté, l’énergie est par conséquent un point critique : on doit
donc considérer l’énergie comme un des paramètres les plus importants ou comme un
point de départ de la conception globale des dispositifs (capteurs, traitement du signal
et communication).
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En d’autres termes, les méthodes et les technologies de gestion de l’énergie sont des
verrous critiques. C’est donc un domaine d’innovation en forte croissance, quoique
manquant encore de réels intégrateurs de systèmes industriels qui ne se focaliseraient
plus sur un seul aspect du nœud global.
Les sources de récolte et surtout de récupération d’énergie ne sont caractérisées que par
leur densité de puissance. Elles sont un moyen de capturer l’énergie ambiante comme la
lumière, les flux thermiques et électromagnétiques ou les mouvements mécaniques (ex.
vibrations). Cette énergie primaire durement gagnée doit alors être efficacement
convertie en puissance électrique utilisable. Ceci implique à la fois la conception de
transducteurs qui doivent s’adapter aux conditions toujours spécifiques de leur
environnement, et une adaptation d’impédance appropriée entre la sortie du
transducteur et la charge, quelle que soit sa nature, afin de maximiser le transfert
d’énergie. Si nécessaire, n’importe quel circuit convertisseur basse consommation doit
pouvoir se déconnecter si la puissance capturée passe en dessous de ses propres
besoins. Evidemment, tous les autres dispositifs doivent aussi suivre les règles de
conception et de fonctionnement basse consommation.
Une autre étape dans les solutions d’alimentation serait de gérer plusieurs sources
d’énergie avec des technologies compatibles et avec des ratios de puissance substantiels.
L’autre aspect de l’alimentation est l’autonomie. Pour être autonome, le système doit
avoir une gestion de l’énergie parfaite afin d’optimiser l’alimentation et les
performances. Cet aspect devient crucial pour un système disposant de plusieurs
sources d’alimentation et de solutions de stockage de l’énergie. De l’intelligence est alors
embarquée dans le système pour gérer toutes les contraintes. Comme l’alimentation,
l’autonomie dispose de solutions existantes qui doivent être adaptées ou même
redéveloppées pour se conformer aux micro et nano systèmes.
Un autre point est que pour certaines activités le réseau doit être actif alors que son
environnement n’offre aucune énergie (l’équipement est à l’arrêt, c’est la nuit, ..). Il faut
donc qu’une partie de l’énergie capturée auparavant ait pu être stockée. En pratique, le
stockage peut être réalisé soit à travers des batteries secondaires, soit des (super)
capacités. La première option souffre néanmoins de certains inconvénients des batteries
primaires et nécessite un circuit électronique pour contrôler le profil de charge, ce
circuit impactant en outre négativement la dissipation d’énergie.
Finalement, la conception d’un capteur sans fil économe en énergie exige une approche
globale (holistique) prenant en compte les différents aspects de la consommation
d’énergie. Le défi consiste alors dans le développement d’une architecture de co-
simulation qui inclut des modèles énergétiques précis pour l’analyse et l’optimisation de
l’utilisation de l’énergie dans le nœud d’un réseau de capteurs.
L’énergie opportuniste (les techniques de récolte d’énergie) devra aussi être abordée et
générer ainsi de nouveaux défis concernant les procédures d’optimisation de l’efficience
énergétique. Ce sujet est intrinsèquement lié à la partie < gestion des capteurs au sein du
réseau >> mais demandera aussi des investigations spécifiques sur les types de codage
notamment, afin de converger vers un ratio de consommation bit/Hz/s/DC amélioré.
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2.2 Pack a g in g , intégration d ans les matériaux , intégration d e capteurs (

et d ’ actionneurs )
L’intégration dans les matériaux requiert une percée technologique dans le domaine du
packaging de microsystèmes et sa compatibilité avec la matrice hôte. En général, les
systèmes microélectroniques doivent être manipulés avec précaution. Ils sont souvent
mécaniquement fragiles, sensibles aux décharges électrostatiques et aux agents
chimiques environnants. Par conséquent, leur insertion dans un système hôte entraine
de nombreux problèmes.
Le matériau peut être le site de contraintes mécaniques : ces contraintes peuvent être
concentrées sur les objets insérés conduisant à un haut niveau de stress (analogue à la
concentration de stress autour de trous) à l’interface capteur/support ou, dans le cas
opposé, peuvent être redistribuées ailleurs dans le support hôte, impliquant ainsi
l’apparition de points faibles. De tels phénomènes peuvent aussi altérer les propriétés
intrinsèques des matériaux.
Cet aspect devrait être examiné avec soin, au moins au niveau conception et tests
mécaniques. Dans les matériaux plastiques, des problèmes plus pernicieux peuvent
apparaitre une fois le micro-objet incorporé à l’intérieur d’un matériau plastique chaud
pendant la fabrication. Il peut se produire une redistribution des stress résiduels
pendant la phase de refroidissement qui conduisent à des objets avec des formes finales
hors limites de spécification. L’insertion dans une matrice plastique est un réel défi.
Les procédés industriels courants comme l’extrusion ou le moulage impliquent une
incursion à haute température (typiquement entre 200 et 400°C) et une pression de
l’ordre de 200 bars. Les microsystèmes doivent supporter ces conditions difficiles en
présentant un packaging approprié ou au moins un pré-enrobage pour être compatible
avec les lignes de production industrielles.
Dans les pires cas, le matériau hôte dans lequel on souhaite intégrer des capteurs peut
parfois être un matériau chimiquement agressif : le béton ou le ciment sont des
exemples typiques avec des pH>12. Un contact direct entre le matériau et les puces
conduirait à des problèmes de corrosion et de diffusion de moisissures dans le système.
Dans ce cas, un packaging sera nécessaire.
La définition et la spécification du packaging approprié est un véritable défi car il faut
prendre en compte la compatibilité de l’interface entre le matériau support et le
matériau du packaging tout en s’assurant que le packaging n’altère pas les performances
du microsystème. Il n’existe pas de règles générales de conception car les types de
capteurs et le matériau support peuvent varier d’une application à l’autre. Des défis
similaires existent pour l’intégration des actionneurs dans l’environnement.
2.3 Déploie ment et calibration d es capteurs et d es actionneurs

La phase de calibration qui suit celle de déploiement est une phase fondamentale pour
les réseaux de capteurs, car elle conditionne la mise en œuvre et l’obtention de mesures à
la fois correctes et valides. Puisque les capteurs constituent le moyen par lequel les
systèmes ambiants < connaissent >> leur environnement, et donc élaborent leurs
stratégies opérationnelles, les mesures doivent être justes et fiables. De façon identique,
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comme les actionneurs constituent les < bras >> de ces systèmes ambiants intelligents, il
est crucial de bien prévoir et de bien contrôler leurs comportements.
Le but du système de calibration est d’abord d’identifier les imperfections possibles
d’une mesure, telles que les biais, les dérives et les niveaux de bruit, et ensuite de les
corriger. En effet, ces imperfections qui peuvent engendrer des mesures erronées ou des
dispersions perturbantes, doivent être minimisées. Dans un cas idéal, la calibration
devrait être effectuée en usine. Cependant, plusieurs types de capteurs demandent une
calibration réalisée in situ. Par exemple, les capteurs embarqués dans des matériels
peuvent altérer les caractéristiques (de réponse) d’un capteur particulier d’une façon
spécifique, qui peut ne pas être connue au moment où le capteur est produit. Il peut
aussi arriver que le coût de production ciblé pour le capteur rende impossible sa
caractérisation précise et sa calibration complète. En conséquence, des méthodologies
qui peuvent être appliquées à des capteurs de haut niveau, ne sont en fait pas
applicables à toute la gamme des capteurs utilisés, et de nouvelles techniques d’auto-
calibration sont à développer.
Le déploiement d’infrastructures de capteurs soulève aussi de nombreux problèmes.
Afin de mettre en œuvre un déploiement à un coût raisonnable, le système de capteurs
doit être capable de produire lui-même une évaluation de son état effectivement
déployé, c’est-à-dire qu’il doit être alors capable d’estimer alors son état réel (où sont les
capteurs ? comment peuvent-ils être connectés les uns aux autres ? quelle redondance et
quelle résilience doivent-ils établir ?). Un tel besoin implique l’utilisation de technologies
de base, telle que l’auto-localisation, l’auto-test et les tests croisés coopératifs.
2.4 Dispositifs d e communication

Quand un système est intégré dans un nouveau matériau et un nouvel environnement, la
communication doit utiliser un mode adapté au transport de l’information à travers ces
éléments. Les systèmes de capteurs intégrés peuvent inclure la possibilité de transférer
des données d’un point du réseau à un autre. Un système de capteurs intégrés
communique à travers des matériaux complexes composés d’une structure conductrice
et de différentes couches de matériaux. Beaucoup d’efforts de R&D portent sur le
développement de systèmes et de protocoles de transmission basse consommation. Les
investigations se focalisent sur la consommation énergétique, la taille, la transmission et
la performance afin de répondre aux besoins de l’intégration des capteurs. La fiabilité du
lien radio est essentielle pour certaines applications (automobile, médical, sécurité, ..).
Une approche au niveau système est alors requise pour la garantir grâce, par exemple,
au codage, à la diversité, la coopération et la mise en réseau. Il est aussi évident que le
développement de l’antenne aura un grand impact sur la performance de la
transmission entre microsystèmes. De plus, les signaux radio peuvent être exploités
pour la localisation précise ou approximative de dispositifs communicants, ce qui ouvre
la voie à de nombreuses applications ou services géolocalisés.
Le sans-fil dans la gamme 100 MHz à 10 GHz est le plus polyvalent et a été beaucoup
étudié dans le passé, bien que dans certains cas très spécifiques, d’autres modes comme
le filaire (PLC par exemple) ou l’optique peuvent être utilisés. La conclusion à retenir est
que dans une majorité d’applications, la partie communication du nœud du capteur sans
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fil est le principal contributeur à la consommation globale, bien au-dela des éventuels
sous-systèmes capteur et microcontrôleur.
Néanmoins, la consommation en mode actif à encore un impact sur la gestion de
l’énergie et sur le choix et la conception de la source d’énergie, même si c’est de moins
en moins la première source de diminution d’énergie, puisque le nœud du capteur passe
généralement plus de 99% du temps dans un mode repos pendant lequel il consomme
quelques 100 nA, permettant ainsi une durée de vie de plusieurs années.
Les piles à faible coût, de petite taille, jetables et/ou biocompatibles présentent
typiquement une capacité de courant crête inférieure aux besoins réels instantanés de la
partie radio en transmission ou réception. Par conséquent, l’objectif de réduction de la
consommation en mode actif est toujours pertinent.
Le sous-système communication sans fil doit faire face à de fortes contraintes de
packaging et d’intégration, comme souligné précédemment. Bien que le circuit radio
n’occupe qu’une taille limitée, les lois de la physique pour la conception d’antennes
conduisent à des compromis taille-efficacité poussant la sélection de la fréquence radio
vers de plus hautes valeurs, toutefois moins appropriées aux objectifs de basse
consommation et de faibles courants de fuite du circuit radio en fonctionnement.
Par conséquent, la majorité des capteurs communicants est maintenant dans la gamme
des 00 MHz à 2,4 GHz, bénéficiant de bandes sans licences mais encombrées.
La vision de solutions en rupture consiste :
/ soit dans l’optimisation de chaque brique dans une approche < classique >> d’une
matrice croisée systèmes/compétences, nécessitant une coopération étroite entre
chercheurs de domaines très larges, spécialement pour la mise en place des flots de
modélisation et de conception ;
/ soit dans l’analyse approfondie des besoins applicatifs spécifiques et l’adaptation
d’une solution à ces besoins, en évitant alors les approches génériques, au détriment
de l’optimisation des coûts du fait de l’absence de marchés de masse critiques.
Finalement, le caractère défendable et reconfigurable est fortement souhaité pour de
tels objets et capteurs intelligents du futur, et des investigations sur les
nanotechnologies émergentes sont très attendues, en particulier si on considère
l’environnement, les nouvelles activités de recherche relatives aux capteurs
biocompatibles et les nouveaux actionneurs avec de nouvelles dimensions physiques
(fluidique, thermique, piézoélectrique..).
2.5 Confiance, sécurité e t robustesse

La traçabilité des exigences en matière de sécurité est un besoin réel dans le contexte de
la validation et la certification de systèmes critiques. On doit prouver que les dangers
ont été identifiés et que toute autre exigence de sécurité a été correctement mise en
place. A l’heure actuelle, le travail d’analyse pour la traçabilité lors de la certification se
fait manuellement par des experts qui étudient de vastes ensembles de documents.
Ainsi, la certification est parfois plus onéreuse que le développement du système. Malgré
des progrès récents dans la technologie matérielle, les services omniprésents et
ubiquitaires restent peu nombreux et leurs fonctionnalités sont encore loin de ce qu’on
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pourrait attendre. Une des raisons majeures est que l’on ne fait pas confiance à ces
systèmes. Pour augmenter la confiance, il faudrait garantir que tout service :
/ se comporte comme prévu, sans aucune erreur (correction fonctionnelle) ;
/ est exempt de conditions qui peuvent causer des blessures ou la mort aux utilisateurs,
qui peuvent endommager ou entrainer la perte d’équipements, ou qui posent un
risque pour l’environnement (sécurité) ;
/ est protégé contre des adversaires malveillants qui ont l’intention de pénétrer ou de
détourner le service (sécurité).
Ce type de systèmes présente de nouveaux défis pour sa validation. Certes, pour
l’utilisation pratique de ces services, il est essentiel de pouvoir ajouter d’autres services
de manière dynamique pour qu’ils puissent être adaptés aux différentes configurations
et aux divers besoins des utilisateurs. L’explosion combinatoire provoquée par la
multiplication des services reste un problème difficile. De plus, et puisque les services
peuvent interagir, il faudrait procéder à une validation finale après le déploiement
(validation en ligne).
Les dispositifs intelligents peuvent potentiellement être accessibles de nombreuses
manières par un personnel non-autorisé. Des techniques au niveau matériel, aussi bien
qu’au niveau logiciel/réseau, doivent être développé afin d’assurer un degré convenable
de sécurité, en fonction des exigences applicatives visées.
Les systèmes autonomes sont complexes. Ils englobent un grand nombre de capteurs
contrôlés par logiciel (caméras, sonars, etc.) et d’actionneurs (moteurs, roues, bras,
pinces, pompes, etc.). En outre, ils intègrent des fonctionnalités avancées, basées sur des
donnés provenant de ces capteurs et actionneurs afin de fournir des services de haut
niveau (corrélation stéréoscopique, modélisation de l’environnement, planification de
voyage, évitement d’obstacles, navigation, etc.). Ces fonctionnalités sont mises en place
en tant que composants logiciels.
En plus de cette complexité, ces systèmes sont critiques, et les logiciels de ces systèmes
autonomes doivent aussi gérer l’incertitude et les contraintes temporelles. Les
contraintes temporelles sont critiques parce que le système interagit avec d’autres
systèmes dynamiques dans un environnement dynamique. L’incertitude est due au fait
que l’environnement et ses interactions ne peuvent pas être entièrement et fidèlement
modélisées. En particulier, la sécurité de fonctionnement doit être considérée comme
une préoccupation majeure. En effet, la plupart des systèmes autonomes peuvent être
un danger potentiel pour les personnes. Les composants de systèmes autonomes
doivent disposer de solides capacités pour répondre aux incertitudes de
fonctionnement. Néanmoins, l’incertitude est souvent la source d’événements et
d’interactions inattendus, et peut mettre le système dans un état imprévisible. D’un
point de vue logiciel, un mécanisme doit être prévu pour que ces situations soient sous
contrôle et qu’elles ne conduisent pas à des conséquences catastrophiques pour le
système et/ou l’environnement.
L’objectif est de développer un environnement pour faciliter la conception de systèmes
autonomes à base de composants logiciels. Il doit permettre :
1. la construction de systèmes autonomes complexes à partir de composants logiciels
hétérogènes (synchrones, asynchrones, en temps réel) ;
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2. de fournir une encapsulation complète de propriétés fonctionnelles et extra-

fonctionnelles, et le développement des bases et des méthodes pour que les
composants soient réalisables ;
3. la prévision des principales caractéristiques du système comme la performance et la
robustesse (temporelle et de sécurité), à partir de la caractérisation des composants
systèmes et sans explosion combinatoire.
2.6 Reconfiguration matérielle et logiciel le, c o -conception et intégration

En complément des capacités de traitement embarqué qui leur sont nécessaires, les
objets communicants devront également intégrer la possibilité de se reconfigurer
dynamiquement et ainsi s’adapter aux réseaux ad hoc auxquels ils sont susceptibles
d’être associés :
/ L’insertion d’objets dans un réseau spontané doit idéalement se produire de façon
transparente, c’est-à-dire sans intervention extérieure. Pour cela, l’objet doit avoir la
capacité de scanner son environnement proche et d’y détecter la présence d’objets
communicants, de façon à se reconfigurer pour s’adapter aux protocoles nécessaires à
la communication dans ce réseau (détails dans le paragraphe concerné). Le besoin de
haute flexibilité et de reconfigurabilité requiert le développement d’algorithmes
avancés pour contrôler l’objet. Les techniques utilisées sont tout à fait similaires à
celles couramment employées dans les systèmes à radio cognitive.
/ D’autre part, certains nœuds du réseau peuvent jouer des rôles différents, en fonction
de l’évolution du réseau ad hoc dans lequel ils se trouvent. Ils peuvent simplement
servir de relais ou jouer le rôle de coordinateur pour un sous-réseau. Dans cette
dernière configuration, ils peuvent être amenés à contrôler et synchroniser ce réseau
spontané, à récupérer les données issues des nœuds et guider l’information collectée.
/ L’objet devra embarquer une puissance de calcul suffisante pour piloter ses
ressources, de façon notamment à assurer une bonne gestion de son énergie.
L’exécution de ces algorithmes est réalisée par un processeur embarqué, impliquant des
contraintes liées à l’approche logicielle : la surface de silicium nécessaire et la
consommation énergétique. Cette dernière est particulièrement importante dans le cas
d’objets autonomes. Le budget énergétique d’un circuit intégré programmable est entre
10 fois (DSP) et 100 fois (microprocesseur) supérieur à celui d’un circuit intégré dédié
(ASIC). Cela implique qu’une part significative du traitement doit être implémentée au
niveau de la couche matérielle (ASIC, fonctions dédiées, compromis mesure-service).
L’optimisation de l’architecture de traitement ne devra pas simplement se baser sur des
processeurs < faible consommation >> mais devra aussi prendre en considération la
possibilité d’une reconfiguration au cours du fonctionnement.
Cette notion de reconfigurabilité s’applique à tout type de composants et concerne aussi
bien les circuits analogiques que les circuits numériques. En effet, réduire la
consommation énergétique tout en gardant un maximum de flexibilité, nécessite le
développement de composants analogiques reconfigurables. Par exemple, la conception
de nouvelles fonctions analogiques telles que celles liées à la récupération d’énergie
devrait être abordée lors des toutes premières phases de conception de l’architecture
matérielle. Ces architectures matérielles doivent également s’appuyer sur les
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technologies émergentes comme l’intégration 3D pouvant associer une partie

radiofréquence, voire même les capteurs (ou actionneurs) et le système de gestion de
l’énergie.
Un défi essentiel pour la conception de futurs nœuds consistera à implémenter la
reconfigurabilité et la flexibilité tout en gardant un budget énergétique acceptable. Cela
passera par l’intégration optimisée du matériel, en grande partie basée sur des circuits
analogiques reconfigurables.
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III.DEFIS LI ES A L’I N T ER CON N E XI O N MASSIV E , SECU R I SEE

ET
FLEXIBLE D ’ O B JETS
Cette partie est divisée en quatre sous-thématiques associées à la communication et à la
mise en réseau, en prenant en compte les exigences techniques identifiées au niveau des
objets et des couches de protocoles, ainsi que les aspects liées à la sécurité et la
protection de la vie privée :
/ Les protocoles de communications le routage de l’information dans un
environnement réseau hétérogène ;
/ La Qualité de Service (QoS), recouvrant la convergence des standards, le
dimensionnement, le passage à l’échelle, les modèles et le contrôle ;
/ Les substrats d’intermédiation ;
/ La géo-localisation et la protection de la vie privée (en lien avec le défi de la gestion
des services).
Dans le contexte de l’Internet des Objets, diverses technologies hétérogènes seront
disponibles, depuis les objets connectés jusqu’au réseau. Ainsi, il sera important
d’investiguer les synergies entre ces technologies hétérogènes afin de mieux adresser
différentes fonctionnalités dans le réseau, que ce soient des fonctions classiques telles
que le routage, la mobilité et la sécurité ou de nouvelles fonctions telles que la
connectivité intelligente des objets, l’usage de la radio cognitive, ou de nouvelles
techniques. Les approches dites < cross-layer >> seront d’un fort intérêt, de même que
d’autres qui devront aussi faire l’objet de recherches.
L’internet des Objets n’est pas simplement une évolution de l’Internet actuel pour
connecter des nouveaux < nœuds >>, c’est-à-dire des objets, mais c’est aussi la nécessité
d’introduire de nouveaux paradigmes de communication spécialement conçus pour ces
objets. Dans tous les cas, les problématiques liées à la connectivité, à la transmission
efficace des données, à l’accès simplifié aux services etc. seront essentielles. Les
contraintes ne seront pas seulement associées aux ressources limitées dont disposent
ces objets communicants, mais aussi à l’hétérogénéité des équipements, au passage à
l’échelle en termes de nombre d’objets connectés, et à la sécurité. L’architecture globale
de l’Internet des Objets reste une question ouverte : les objets doivent-ils être intégrés
dans une approche de convergence < tout IP >> et implémenter des piles de protocoles IP
légères (ex. 6Lowpan, voir aussi IPSO: IP for Smart Object Alliance), ou bien doivent ils
être connectés à des sous-réseaux locaux basés sur des techniques de communications
différentes, et interconnectés avec des passerelles spécifiques telles que les passerelles
sémantiques aux réseaux IP d’accès ou cœur ? Il est aujourd’hui difficile de répondre à
cette question, et les deux approches doivent faire l’objet de recherches afin d’essayer de
résoudre les problématiques propres à chacune.
3.1 Protocoles d e communication et routa g e de l ’information d ans

un environnement r é s e a u hétérogène
L’hétérogénéité des objets touche divers aspects : leurs natures et fonctionnalités, leurs
caractéristiques (fixes ou mobilesj, les types de ressources, les médias et modes de
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communications (synchrones, asynchrones, multi-sauts, diffusion) et les types

d’applications.
Au-delà de l’étude des synergies possibles entre technologies hétérogènes, il est
important de classifier les objets connectés hétérogènes : (i) selon leurs fonctionnalités,
leurs propriétés, leurs niveaux de mobilité et leurs ressources ; (ii) selon leurs capacités
en termes de calcul, mémoire ou énergie, selon leur aptitude à supporter les échanges
synchrones ou asynchrones, diffusion ou ad hoc ; (iii) leurs applicabilités au regard des
types de services à supporter.
Concernant les fonctionnalités des objets hétérogènes connectés, il faut identifier et
classifier les nouvelles fonctions qui seront sources de nouveaux trafics dans le réseau.
Pour les objets existant aujourd’hui, on peut par exemple identifier les nouvelles
fonctions suivantes : l’identification pour le suivi des objets, le monitoring de
l’environnement avec des capteurs et actionneurs, etc. Il sera ainsi très intéressant
d’analyser les nouveaux modèles de trafic associés et plus particulièrement leurs
exigences techniques vis-à-vis du réseau.
Sur la base des caractéristiques des objets communicants, le modèle de communication
à mettre en place pour les interconnecter devra nécessairement être capable de
s’adapter aux ressources limitées et à l’hétérogénéité de ces objets. Il devra aussi être
capable de supporter une très forte densité de ces objets dans le réseau et ainsi
permettre le passage à l’échelle. La mise en réseau de ces objets impliquant
l’identification, l’adressage et le nommage de ces objets, renverra nécessairement à
l’époque où l’adressage IP a été mis en place pour permettre l’interconnexion
modulaire/évolutive (< scalable >>) d’un très grand nombre de réseaux hétérogènes.
Toutefois, la technologie IP est relativement < gourmande >> en termes d’utilisation de
ressources alors que celles-ci sont à priori rares dans la plupart des objets
communicants envisagés. Ainsi, concevoir un plan d’identification et d’adressage
< scalable >> et prenant en compte les contraintes en termes de ressources et d’énergie,
est l’un des verrous les plus importants à lever pour permettre une interconnexion
efficace des objets communicants. L’adaptation du plan d’adressage IP (comme proposé
par le groupe de travail 6LOWPAN de l’IETF), la conception de nouveaux adressages,
ainsi que l’interfaçage IP de ces derniers pour permettre l’interconnexion à des réseaux
IP, devront tous faire l’objet de travaux de recherche.
Une fois résolus l’identification et l’adressage des objets communicants, des mécanismes
adaptés devront être conçus pour permettre le démarrage (< bootstrapping >>), l’auto-
configuration et la découverte des objets voisins (< neighbor discovery >>) nécessaires à
l’établissement de la connectivité entre objets et le maintien du réseau d’objets. La
encore, ces mécanismes devront être capables de s’adapter aux contraintes de
ressources et d’énergie.
Ensuite, lorsque les objets communicants disposent d’adresses, ils doivent être capables
de transmettre et relayer le trafic d’un objet vers un autre en direction de la bonne
destination, et ce de manière fiable et < scalable >>. Ici, les recherches devront porter sur
les modèles de transmission/< relayage >> du trafic entre objets tels quel la diffusion
(< broadcasting >>), le routage IP, le routage ad-hoc, le routage tolérant aux délais et
interruptions, etc. La encore, la prise en compte des contraintes en termes de ressources
et d’énergie est nécessaire, de même que pour la gestion de la mobilité des objets
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communicants. Sur ce point, la localisation et le suivi des objets peuvent être exploités
pour un < relayage >> efficace des données. Deux approches principales devraient être
considérées : la première, similaire à l’approche IP, permettra la transmission du trafic
de bout en bout (< end to end >>), et la seconde s’appuiera sur l’utilisation de passerelles,
telles que par exemple des passerelles sémantiques, qui interconnecteront des sous-
réseaux d’objets au reste du réseau et interpréteront et traduiront les communications
d’un sous-réseau à un autre.
En fait la conception du réseau de communication nécessitera de traiter en parallèle la
conception du modèle de communication pour la connectivité entre objets, de même que
le modèle de communication pour la connectivité d’un objet, ou d’un réseau d’objets,
vers un autre réseau tel que l’Internet. Dans le premier cas, les travaux de recherche
pourraient conduire à l’élaboration d’un nouveau modèle de communication exploitant
de nouveaux paradigmes tels que les communications autonomiques, ou conduire à
l’adaptation de modèles de communication existants tels que le modèle Internet. Dans le
second cas, comme mentionné précédemment, les recherches vont poursuivre les
travaux en cours (tels qu’à l’IETF ou IPSO) concernant l’adaptation du modèle IP actuel
dans l’optique d’étendre la connectivité à ces nouveaux nœuds, c.à.d. objets, ou de
concevoir des passerelles protocolaires spécifiques pour interconnecter ces objets à un
réseau cible, c.à.d. l’Internet, et permettre de concevoir et d’accéder à de nouveaux
services construits sur ces objets et accédés à travers un réseau convergeant < tout IP >>.
Ce dernier scénario attire tout particulièrement les acteurs des télécommunications
mobiles.
Pour conclure, le modèle de communication qui sera conçu, aussi bien entre les objets
que des objets vers le réseau global tel que l’Internet, devra intégrer les nécessaires
mécanismes de sécurité, la encore adaptés à des ressources et niveaux d’énergie limités,
pour assurer la confidentialité de l’information et le respect de la vie privée.
3.2 Qualité de Service ( QoS ) , convergence de s standards, pre

stations, dimensionnement, modularité, m o d è les e t contrôle
De nos jours, nous expérimentons une nouvelle évolution d’Internet. Des milliards
d’équipements connectés à Internet fourniront de l’intelligence numérique et de la
connectivité pour presque tous les produits et les appareils commerciaux et industriels,
étendant l’emprise d’Internet sur la plupart des aspects de notre vie. C’est le concept de
la dissémination d’Internet. Internet évolue progressivement vers une infrastructure
globale de communication offrant de nouveaux services temps réel en complément des
applications traditionnelles de recherche de documents.
Avec Internet devenant de plus en plus présent dans nos activités quotidiennes, les
interruptions de service du réseau ou même les dégradations significatives de la qualité
de service deviennent plus critiques. Pour éviter l’engorgement du réseau et les
dégradations de service qui en résulteraient, les fournisseurs de services internet
doivent correctement dimensionner le cœur du réseau et les interconnections donnant à
l’abonné l’accès à Internet. Dans le contexte actuel de concurrence, ils ne peuvent pas se
permettre d’installer des capacités excédentaires et de ce fait ont besoin de méthodes de
planification efficaces. Le but de ces méthodes est d’assurer un réseau solide qui pourra
croitre pour faire face aux futurs besoins.
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L’évolution des réseaux actuels vers des solutions < tout-IP >>, vers l’Internet des Objets,
prend différentes formes, alors que les grands groupes de télécommunications
traditionnels (telcos) migrent vers les réseaux de nouvelle génération à partir des
recommandations de l’ITU et de l’ETSI, tandis que les fournisseurs de services Internet
(ISP) développent leurs réseaux IP orientés vers des réseaux multi-services, s’appuyant
davantage sur les spécifications IETF. Les principales caractéristiques des réseaux de
nouvelle génération sont une séparation des fonctions (contenu, service, transport) et
l’utilisation d’un réseau par paquet pour fournir des services multiples, avec l’ouverture
et la convergence sur la couche IP.
Afin d’avoir un réseau ouvert capable de transporter des flots multiples et différents
services, et qui devrait aussi permettre de connecter toutes sortes d’équipements dans
le monde, y compris toutes les séries de capteurs, tout en conservant l’interactivité, il est
nécessaire de s’assurer qu’un ensemble minimum de conditions relatives à la Qualité de
Service (QoS) sont remplies. Par exemple, le débit, le retard maximum, le < jitter >> et la
perte en ligne doivent être correctement conçus ou garantis pour un grand nombre de
sessions multimédia d’un bout à l’autre.
Des mécanismes pour assurer le QoS permettraient aux ISP de fournir de nouveaux
services et aux Fournisseurs de Réseaux de construire des voies de QoS. Cependant, le
QoS peut conduire à des problèmes complexes dans les réseaux IP, bien que les réseaux
telcos historiques aient été conçus pour fournir un niveau garanti de QoS, au contraire
de l’Internet actuel qui ne fournit qu’une connectivité < au mieux >> (< Best Effort >>j.
Perte de paquets, délai de latence et < jitter >> sont les principaux paramètres de QoS,
décrivant ainsi la performance du réseau et donc les caractéristiques de qualité du trafic
IP. Trois stratégies et approches fondamentales existent pour maitriser le QoS sur
Internet, solutions très différentes dans leurs principes, mécanismes, architectures,
déploiement et difficulté :
/ la première approche suppose que les réseaux sous-jacents sont capables de fournir
la QoS demandée : rien n’est à faire dans l’architecture internet pour ce qui relève de
la QoS. C’est la solution technique la plus simple basée sur l’hypothèse que, quel que
soit le trafic envoyé, l’infrastructure du réseau et son équipement fourniront toujours
une QoS suffisante. Ceci signifie que le réseau doit être mis à jour et amélioré, autant
et dès que nécessaire, de façon telle que le réseau fournisse toujours la QoS
nécessaire pour tout le monde. Cette supposition repose sur l’expérience que jusqu’à
ce jour la technologie matérielle du réseau continue à s’améliorer en ligne avec la
demande. C’est une solution statistique et long terme, implantée par le gestionnaire
du trafic avec l’espoir d’être capable de garantir que presque tous les liens seront en
sous-charge la plupart du temps. Ainsi, en réalisant un monitoring sur des périodes
suffisamment courtes, les liens qui approchent de la saturation devront être détectés
et mis à jour. Evidemment, les recherches en monitoring, en gestion du trafic, en
optimisation de la topologie et en déploiement à temps des mises à jour, sont
nécessaires.
/ La deuxième approche reconnait que les réseaux actuels ne peuvent pas fournir de la
QoS dans tous les cas, mais elle suppose que des améliorations de l’Internet actuel
peuvent être ajoutées pour fournir une QoS acceptable. Cette approche part de
l’Internet < Best Effort >> actuel et développe différents mécanismes d’optimisation.
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Comme quelques réseaux existants ne peuvent garantir une QoS, des améliorations
sont nécessaires et ainsi de nouvelles conceptions et solutions doivent permettre
d’améliorer l’Internet actuel < Best Effort >> en introduisant des solutions
d’optimisation. Cette approche satisfera les besoins en QoS de l’utilisateur dans
certains cas, mais le résultat de ces mécanismes d’optimisation dépendra toujours des
capacités maximales de QoS des réseaux sous-jacents. Ici encore par conséquent, on
fait appel à une solution statistique, moins coûteuse mais aussi sujette à des
problèmes de conflit. Afin de minimiser ces problèmes, les fournisseurs de réseaux
peuvent réaliser un monitoring afin de définir de manière adéquate leur capacité
d’utilisation acceptable avant toute mise à jour. Par conséquent, dans notre vision, la
recherche sur les mécanismes nouveaux ou optimisés, protocole et architecture (i.e.
respectivement ECN.., DCCP.., proxys..) et une comparaison (partielle) des modèles
est nécessaire.
/ La dernière approche propose de construire une nouvelle architecture de réseaux qui
doit être capable de fournir aux utilisateurs de réseau n’importe quelle QoS
demandée. Les utilisateurs recevront la QoS qu’ils demandent. La conception d’une
telle solution n’est pas une tâche facile puisqu’elle demanderait d’utiliser l’IP et, en
même temps, d’être aussi générique et ouverte que l’Internet actuel. De plus, il est
nécessaire d’être capable de suivre et gérer toutes les demandes et ressources
Internet. En clair, concevoir, développer et déployer une telle solution conduit à une
grande complexité, d’une part pour définir une solution, et d’autre part pour montrer
que le coût de son déploiement est raisonnable. En particulier, il est nécessaire de
signaler le passage de l’information entre éléments afin de réserver les ressources, de
réaliser le contrôle de l’admission et le routage des paquets vers certaines voies, de
gérer les priorités de trafic et d’utiliser les protocoles de transport adéquats, ce signal
permettant les transferts d’information entre utilisateurs et différents Systèmes
Autonomes (AS) ou entre AS sans fournir de fonctionnalité pour gérer les priorités
d’utilisation des ressources du réseau.
Le degré de difficulté s’accroit pour chacune de ces approches, la plus difficile étant la
dernière qui doit être aussi générique et ouverte que l’Internet actuel, alors qu’en même
temps, il faut être capable de garantir une réponse à toutes les requêtes et gérer toutes
les ressources. Dans notre vision, une proposition pour de nouvelles solutions peut être
faite dans les domaines de l’architecture QoS, de la qualité d’expérience et des
préférences utilisateur, du plan de contrôle, des protocoles QoS, des signaux et de la
synchronisation inter domaines, des abstractions et mappings multi-technologies, de
l’optimisation des réservations hôte à hôte (< host-to-host >>j , de modularité en modèles
complets d’architecture et de déploiement de classes de services.
3.3 Substrat d’intermédiation

Une condition préalable pour le déploiement de services provenant de différents objets
communicants basés sur des technologies hétérogènes et interconnectés de façon
hétérogène est un < substrat d’intermédiation >> qui permettra l’auto-découverte, la
connectivité, l’échange d’informations entre les objets — réseaux — et — utilisateurs, ainsi
que la traçabilité des transactions qui seront nécessaires dans un environnement
sécurisé.
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Il faudra résoudre un certain nombre de questions techniques, parmi lesquelles :

/ La capacité d’auto-découverte d’objets selon différents niveaux sémantiques (services
aux utilisateurs, protocoles, etc.) ;
/ L’interopérabilité entre les protocoles hétérogènes basés sur diverses technologies
suivant les environnements (bâtiments, infrastructures, réseaux de
télécommunications, etc.) ;
/ Les solutions techniques pour gérer de bout en bout la chaine de confiance (à travers
les différents opérateurs ayant une responsabilité administrative pour gérer les
objets), ce qui garantirait à l’utilisateur la fiabilité des services, la protection des
données sensibles privées, les mécanismes d’authentification simples et sûrs et la
traçabilité des opérations ;
/ La combinaison d’applications avec différents niveaux critiques (par exemple la
sécurité et les applications de divertissement fonctionnant sur un même objetj, tout
en tenant compte des capacités limitées de traitement.
Les études au niveau des architectures doivent également être effectuées, en particulier
les questions relatives aux interactions entre architectures centralisées et distribuées.
Les applications requerront des objets en mobilité tout en garantissant une connectivité
au travers d’infrastructures réseau d’opérateurs et/ou, le cas échéant, par le biais de
réseaux ad hoc spontanés entre les objets.
3.4 Géo- localisation et protection d e la vie privée

La géo-localisation consiste à repérer la position géographique d’un objet équipé d’un
système GPS (< Global Positioning System >>j tel qu’un téléphone portable, un ordinateur
ou encore un véhicule. Ces objets étant la plupart du temps associés à des individus
identifiés, la géo-localisation peut conduire à une divulgation d’informations
personnelles vers des entités non autorisées et, par voie de conséquence, à une intrusion
dans la vie privée. Dans un contexte de multiplication de systèmes ubiquitaires, la < géo-
privacy >> (souvent appelée < locational privacy >>j vise à concilier géo-localisation et
respect de la vie privée pour des applications liées à l’utilisation de données spatio-
temporelles d’un individu. Même si elle n’en est encore qu’à un stade primitif, la géo-
privacy cherche à empêcher une entité non-désirée de connaitre la localisation
géographique passée, présente et future d’un individu. Les méthodes permettant de
préserver la géo-privacy peuvent être classées selon trois dimensions principales :
/ Moment et lieu de la protection : il s’avère nécessaire de préserver la confidentialité
d’un utilisateur, qu’il soit en ligne (physiquement connecté) ou hors ligne (lors d’un
accès futur aux données enregistrées) ;
/ But de la protection : selon le contexte, il est important de garantir la confidentialité
d’une personne ou d’un groupe de personnes impliquées dans une application géo-
localisée ;
/ Technique de protection : la préservation des données spatio-temporelles d’un
individu peut se faire par différentes techniques telles que la perturbation de la géo-
localisation, l’utilisation d’algorithmes de cryptographie ou de protocoles de calcul
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distribué sécuritaires multiparties, ou enfin l’accès contrôlé à l’information (ex. accès

aux données géo-localisées via un serveur surveillant les requêtes).
La géo-privacy peut être assurée en utilisant des attaques d’inférence, des mesures
d’utilité et de protection des données personnelles, des méthodes d’assainissement
(< sanitisation >> en anglais) ou un contrôle d’accès.
Une attaque d’inférence utilise des données géo-localisées, complétées éventuellement
d’informations auxiliaires, permettant de produire une connaissance supplémentaire.
Une attaque d’inférence peut, à partir de traces de mobilité et de contact mesurées par
un téléphone, permettre l’identification de points d’intérêts caractérisant un individu
tels que sa maison, son lieu et ses horaires de travail, son itinéraire... Puisque les
attaques d’inférence peuvent être utilisées contre les données recueillies (contexte hors-
ligne) ou contre une application géo-localisée permettant d’obtenir des informations
privées en ligne, elles peuvent également permettre d’évaluer le niveau de protection
offert par un ensemble de données ou un système à ses utilisateurs.
Une autre façon de quantifier le niveau de protection de la vie privée consiste à utiliser
des métriques plus générales telles que la mesure d’entropie conditionnelle dans un
ensemble de données ou le calcul des statistiques globales. Malgré plusieurs solutions
proposées dans la littérature, le problème de définition de la mesure du niveau de
confidentialité reste encore ouvert. Ceci soulève une interrogation fondamentale : que
signifie avoir une < bonne >> protection de la vie privée dans un contexte de géo-
localisation ? Une personne cachée dans une foule rassemblée dans un espace restreint
est-elle mieux < protégée >> qu’une personne seule au milieu d’un vaste désert ? Peut-être
est-il nécessaire de définir la vie privée selon la différenciation qu’il est possible de faire
entre le comportement d’un individu et celui de ses congénères ?
Il faut noter que les méthodes de protection de la vie privée peuvent avoir un impact sur
l’utilité (et donc sur la facilité d’utilisation) des données géo-localisées et des systèmes.
En effet, si trop d’informations sont supprimées par assainissement, si les algorithmes
de cryptographie utilisés sont trop coûteux ou si le contrôle d’accès impacte les
performances et l’accessibilité, l’utilité globale du système est alors remise en cause.
Cela conduit souvent à un compromis entre le niveau de protection de la vie privée et
l’utilité du système. Par conséquent, il est important de pouvoir évaluer l’utilité du
système global et, désormais, de mesurer l’impact des méthodes de protection de la vie
privée sur l’utilité. Un processus d’assainissement ajoute de l’incertitude aux données et
élimine certaines informations sensibles de manière à protéger les données géo-
localisées d’un individu. L’utilisation d’un pseudonyme généré aléatoirement
remplaçant l’identifiant d’un individu n’est souvent pas suffisante en tant que telle pour
assurer un haut niveau de confidentialité. Les méthodes les plus avancées
d’assainissement comprennent, en particulier, le sous-échantillonnage, la perturbation,
l’agrégation, la couverture spatiale ou le < mix-zone >> rendant plus difficile la traçabilité
des actions d’un individu.
En utilisant des algorithmes de cryptographie, les systèmes ubiquitaires peuvent
effectuer de manière sécurisée des calculs sur les données géo-localisées qu’ils
collectent et dont seul le résultat final est connu. Les procédures de contrôle d’accès
peuvent être utilisées pour analyser la manière dont une entité externe accède aux
données géo-localisées d’individus au sein d’un système. En auditant les requêtes, le
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système peut alors décider s’il doit ou non divulguer davantage d’informations, au
risque de causer une violation de la confidentialité.
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IV.DEFIS LI ES A LA GES T ION DES SE RVICES

La présente partie est divisée en sous-parties traitant de l’approche < service >> :
/ La fusion locale de données ;
/ La gestion distribuée du traitement de l’information et l’hétérogénéité ;
/ L’intelligence ambiante ;
/ Les environnements et outils pour la création, la composition et l’orchestration de
services ;
/ Les interfaces utilisateurs.
4.1 Fusion locale de données

La fusion de données est une technique de traitement de l’information qui vise
l’association, la combinaison, l’agrégation, l’intégration et la fusion de données multiples
provenant de capteurs le plus souvent hétérogènes. Il s’agit d’extraire des connaissances
à partir de toutes les informations délivrées par ces capteurs considérés comme des
ensembles et non pris individuellement.
Le problème de l’agrégation et de l’utilisation simultanée des données et de
l’information de sources multiples peut être trouvé dans beaucoup de champs
d’application souvent liés au besoin d’observer un environnement par exemple avec des
sondes plus ou moins fiables, plus ou moins précises et plus ou moins efficaces. La fusion
de données est un concept plus général qui recouvre de vastes secteurs de traitement
des données : elle inclut la fusion des sources d’information, provenant de capteurs de
systèmes de navigation, de diverses bases de données (données de carte, documentaires,
modèles numériques de terrain, règles d’expertise) et l’analyse des données comme la
fouille des données.
Les problèmes induits par la fusion de données dépendent du domaine d’application :
par exemple, comment placer les capteurs dans l’environnement considéré de sorte que
l’information résultant de la fusion de données soit optimale ? Quels capteurs choisir et
pour quelle fonction ? Comment assurer une bonne couverture de l’environnement
observé et des interactions dans cet environnement ? La linéarisation de la couverture
d’un environnement par un réseau de capteurs est une question cruciale. Cette question
demeure fortement liée à la communication, à la détection, aux capacités de calcul et
d’énergie des capteurs déployés.
4.2 Traitement distribué de l ’information et manage ment hétérogène

+ Traitement distribué de l’information
Augmenter le nombre de capteurs permet d’obtenir un maillage plus fin de
l’environnement observé. Cette augmentation est associée à un accroissement
significatif de la quantité de données à traiter. Le traitement de ces données peut être
considéré soit au niveau d’un nœud central ou dans un mode distribué au niveau de
différents capteurs. Une autre approche consiste à regrouper les capteurs dans
plusieurs groupes, chacun dirigé par le capteur disposant des ressources de calcul les
plus significatives. Une telle approche permet une meilleure gestion des ressources
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énergétiques dans le réseau. Une architecture arborescente peut alors être adoptée
de manière dynamique.
Deux niveaux de fusion de données peuvent être envisagés : la fusion de la décision
ou des mesures. Dans le premier cas, les capteurs échangent avec leurs capteurs
voisins ou avec un nœud central une décision locale, tandis que dans le second cas, ils
partagent leurs mesures. En termes de coût de communication, le transfert de
mesures brutes est généralement plus coûteux qu’une décision. Dans le cas des
réseaux suffisamment denses, une approche hybride peut être considérée, offrant un
meilleur compromis entre le coût des communications et la qualité de l’estimation ou
de la décision.
Lorsque la décision est prise à un nœud central, les erreurs locales sont généralement
facilement détectées et supprimées. Toutefois, l’existence d’un nœud central crée un
goulot d’étranglement au niveau du réseau. Selon l’application, il peut être nécessaire
d’utiliser un traitement hautement décentralisé. Une telle approche est plus adaptée
en termes de dimensionnement et de mise à l’échelle et plus tolérante à l’ajout ou à la
suppression d’un nœud ou à des changements dynamiques dans le réseau.
De plus, le développement d’un processus de fusion de données dans un réseau de
capteurs doit tenir compte de l’asynchronisme entre les capteurs, la perte possible de
paquets en particulier dans le cas de la communication sans fil et les perturbations
locales. Les algorithmes de fusion de données doivent être insensibles aux pertes de
paquets, ou du moins être en mesure de s’adapter efficacement lorsque la perte de
données est partielle ou totale.
+ < Plug play >>, auto-déploiement et management hétérogène
De minuscules dispositifs de détection sont de plus en plus présents dans les
applications qui exigent une qualité de service accrue avec la capacité d’adaptation et
des propriétés de reconfigurabilité. Cependant, le grand nombre et l’hétérogénéité
des dispositifs de détection rendent difficile la gestion avec des outils classiques. En
outre, la nature < temps réel >> des systèmes de détection impose des actions de
gestion critique en termes de temps de ces systèmes fortement dynamiques. L’auto-
gestion est donc une propriété essentielle pour les systèmes de détection en réseau.
Plusieurs défis points-clés doivent être posés :
/ Le déploiement de capteurs : ce problème a été rencontré par exemple par la
communauté Télécom. Cependant, il semble qu’aucun travail n’existe encore
aujourd’hui sur le déploiement optimal d’un capteur/actionneur. Au niveau du
réseau les indicateurs doivent être définis. La plupart du temps, les capteurs sont
placés la où ils peuvent être placés en raison de contraintes externes, et non la où
ils devraient être fixés selon les exigences de l’application. Des modèles de type
< Building Information Models >> seraient utiles pour prendre de telles décisions.
/ Configuration et déploiement automatique du logiciel : ce sont des éléments
importants pour les systèmes de détection flexibles car l’utilisateur final n’est ni un
expert ni un spécialiste de l’outil logiciel. Tout ce qu’on peut demander à
l’utilisateur à ce niveau est une interaction via un navigateur Web. Idéalement, on
pourrait s’attendre à ce que le système s’auto-configure sans intervention
humaine, en réponse aux changements dynamiques de son environnement. La
mise à jour du microprogramme de l’appareil, la fourniture de nouveaux services
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et la mise à jour des applications sont nécessaires pour les systèmes extensibles.
Un logiciel de gestion autonome, sans intervention humaine, serait une étape vers
une véritable prise d’autonomie des systèmes de détection. A cette fin, un
mécanisme d’événement est nécessaire afin d’informer les acteurs qui sont
impliqués dans la prise de décisions sur le déploiement de nouveaux logiciels ou la
mise à jour des versions existantes. Le consortium a notamment souligné ce besoin
au niveau < Hardware >> et < Software >> dans le paragraphe < matériel
reconfigurable et logiciel, co-design et l’intégration >>.
/ Le suivi des performances et l’entretien de ces réseaux de capteurs/actionneurs
sont essentiels. Comme les capteurs peuvent être placés à des endroits qui sont
difficilement accessibles, la télésurveillance et l’entretien revêtent une importance
particulière. Par exemple, quand un ensemble de capteurs ou d’actionneurs est
soupçonné d’être défectueux, plusieurs scénarios peuvent être envisagés. Le
premier est le cas idéal oü la pièce défectueuse est répliquée. Cependant, ce n’est
pas toujours possible et une dégradation tolérable pourrait être une réponse. Une
dégradation tolérable consiste à ne pas assurer le service complet, mais un service
dégradé (par exemple un nombre de données d’entrée réduit, un ralentissement
du traitement). Dans certains cas, ceci pourrait être suffisant pour s’assurer que le
système offre un mode de fonctionnement alternatif acceptable.
L’objectif global est de fournir un système de détection/d’écoute < plug play >>
(PnPj. L’utilisateur devrait pouvoir, à partir d’un capteur disponible sur le marché,
le brancher sur le système et le dispositif serait alors auto-découvert, auto-
configuré, automatiquement mis à jour avec la dernière composante logicielle, et
suivi pendant l’ensemble de son cycle de vie. Le domaine de l’informatique
autonome travaille sur des questions similaires. Toutefois, les concepts existants
doivent être repensés et adaptés aux ressources limitées des appareils en réseau
dotés de système de détection, considérant de surcroit les contraintes sévères
sous-jacentes, notamment du point de vue temps-réel, et avec par exemple des
questions liées à la sécurité ou au système de commande.
4.3 Intelligence ambiante et coopérative

+ Intelligence ambiante et coopérative :
Les réseaux actuels sont composés d’un grand nombre d’éléments (NEsj tels que des
routeurs, des pare-feux, et des passerelles chacun d’eux exécutant un ensemble de
fonctions élémentaires liées au routage, à la gestion de la sécurité, à la réservation de
ressources, à la gestion de la qualité de service, etc. Les fonctions plus sophistiquées
comme la configuration des NEs, l’optimisation des tables de routage, ou la gestion
des incidents sont principalement gérées d’une manière centralisée, demandant le
plus souvent l’intervention humaine.
Cependant, les réseaux doivent faire face aux changements rapides de situations et à
des configurations de plus en plus complexes qu’il devient de plus en plus difficile de
gérer de façon centralisée et de manière adéquate en raison principalement des
contraintes de délai (la collecte et le traitement d’informations prennent du temps) et
des enjeux de complexité (centralisation/globalisation des réseaux).
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L’idée de l’intelligence ambiante et coopérative est de piloter l’Internet des objets en

utilisant des outils provenant du domaine de l’intelligence artificielle. Une plateforme
basée sur des agents intelligents distribués permet d’effectuer de manière
décentralisée un nombre de fonctions de gestion, en gérant localement des situations
simples d’une manière plus réactive.
Chaque agent distribué associé à chaque NE est capable de percevoir et d’observer
des évènements et des changements dans son environnement. Les agents
communiquent avec leurs voisins afin d’améliorer leur connaissance à partir de celle
du voisinage, pour ainsi consolider et coordonner les décisions à l’intérieur d’un
espace du réseau.
Les caractéristiques des agents sont les suivantes :
/ Décentralisation : aucun agent n’a la vision globale du système et les décisions sont
prises d’une manière totalement distribuée ;
/ Réactivité : un agent fait partie de son environnement et ses décisions sont basées
sur ce qu’il perçoit de son environnement et sur son état courant. Il prend la vue
locale de son environnement (appelée également < vue située >>j ;
/ Pro-activité : ce terme regroupe la capacité à définir ses buts et à les réaliser ;
/ Sociabilité : c’est la capacité de distribuer l’intelligence entre les différents agents
et de coopérer avec les autres agents du système.
En distribuant les agents dans le réseau, les problèmes sont traités localement, de
manière plus rapide et de façon plus simple que dans une approche centralisée,
soumise à la latence. Par exemple, un agent peut changer immédiatement la
configuration de son NE pour réagir à un problème de charge locale.
Au-delà des problèmes locaux, les agents coopèrent avec leurs voisins pour traiter
des problèmes de voisinage : un problème de connectivité peut être détecté par
divers agents qui peuvent coopérer pour caractériser le problème de manière plus
précise et fournir un rapport synthétique au centre de contrôle du réseau.
Chaque agent maintient sa propre vue du réseau sur les bases de l’information
obtenue (i) directement de l’observation locale de son NE et (ii) du reste du réseau en
échangeant des informations avec ses voisins. Cette vue centré sur l’agent et orientée
sur l’environnement proche de l’agent est appelée la vue située.
Le principe de la vue située repose sur le fait que les évènements survenant dans
l’environnement de l’agent sont de plus grande importance pour l’agent que les
évènements survenant dans une partie éloignée du réseau. Le fait que l’évènement
local soit connu plus tôt et soit plus documenté et de manière plus pertinente dans la
vue située facilite une réaction rapide et appropriée de l’agent.
Les agents vérifient régulièrement les modifications importantes survenant dans la
vue située et donc dans l’environnement réseau tel qu’il est vu par chaque agent,
peuvent décider d’adapter automatiquement certains paramètres de leur propre NE
et demander aux agents voisins de faire de même avec leurs propres NEs. Si un agent
détecte localement un problème de sécurité potentiel, il peut renforcer cette
information en vérifiant des informations similaires dans son voisinage et ainsi
décider d’ajuster une politique de sécurité et/ou de déclencher une alarme de
sécurité.
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L’utilisation de la vue située implique une coopération implicite entre les agents qui
s’influencent les uns les autres au travers de la connaissance qu’ils partagent. La
coopération implicite est le mode élémentaire de la coopération. Ce mode est simple,
particulièrement robuste et bien adapté aux environnements se modifiant
dynamiquement, car il n’implique pas l’établissement d’un dialogue explicite et une
synchronisation stricte entre les agents.
Ce qu’un agent est capable de faire est défini dans un ensemble de comportements.
Chacun de ces comportements peut être considéré comme une fonction spécialisée
avec des capacités expertes, capable de traiter des aspects spécifiques du travail à
accomplir par l’agent. Les comportements ont accès à la vue située qui fonctionne en
chaque agent comme un tableau blanc partagé par tous les comportements agent.
L’activation, le paramétrage dynamique et l’ordonnancement des comportements au
sein de l’agent sont réalisés par un module de planification dynamique. Celui-ci
décide du comportement à activer, du moment où il doit l’être et avec quels
paramètres. Ce module détecte les changements dans la vue située et l’apparition
d’évènements internes ou externes. A partir de la, il peut orchestrer la réaction de
l’agent aux changements de l’environnement réseau.
Les éléments décrits ci dessus proviennent de la société GINKGO NETWORKS et de la
plateforme proposée par cette société. La plateforme fournit des moyens simples et
décentralisés pour traiter la complexité croissante des réseaux modernes et de leurs
besoins qui sont de plus en plus difficiles à traiter avec les systèmes centralisés
classiques.
+ Environnement et outils pour la création, l’agencement et la mise en œuvre de
services, et l’interaction avec l’utilisateur :
L’intelligence ambiante est appelée à impacter tous les aspects de la vie quotidienne ;
elle constitue un vecteur puissant de développement et d’innovation. Il est nécessaire
de fournir des services et des équipements adaptés à toute circonstance, à tout
moment et en tout lieu, pour satisfaire les besoins individuels et répondre à des
enjeux sociétaux, dans des domaines d’activité très diversifiés.
Il ne s’agit plus seulement d’augmenter les gains de productivité des individus et des
organisations mais également de développer des dispositifs technologiques qui
améliorent la qualité de vie à l’échelle des individus, des communautés et de la
société, et qui, subséquemment, contribue à la sauvegarde de la planète. Il ne s’agit
plus de produire des ordinateurs prêts à l’emploi (aux niveaux logiciel et matériel)
mais de permettre aux citoyens et aux compagnies de devenir les architectes de leurs
propres services. Ces services seront idéalement (rejconfigurables de manière
illimitée, en accord avec les règles de sécurité, la législation et les valeurs du plus
grand nombre.
Les enjeux adressés :
/ La mobilité (incluant la persistance et la continuité dans la communication), le
déplacement d’objets communicants (avec une connexion intermittente), la
sensibilisation et l’apprentissage de l’informatique ubiquitaire, la téléprésence
d’individus ou la présence partielle (segments corporels) ;
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/ L’identification et la gestion de l’identité d’objets divers sachant qu’au-delà d’un

certain nombre d’éléments, l’identité d’un objet perd de son efficacité ;
/ Les propriétés-clés des objets communicants : sécurité, transparence des
fonctions, non-intrusivité, reprise de contrôle ;
/ Les interfaces multimodales et les interactions hétérogènes dans l’assemblage et la
composition de différents ensembles dans les architectures des systèmes, les
négociations ;
/ L’intégration, la coopération (planifiée ou opportuniste) et la capacité
d’apprentissage à différents niveaux de granularité ; la gestion de la complexité en
résultant ;
/ Les dimensions transversales d’utilisation prenant en compte une approche
pluridisciplinaire.
Les enjeux non-techniques couvrent un large spectre de points critiques relatifs à :
/ La < convivialité >>, l’interaction intuitive (au-delà des critères habituels
d’utilisabilité) ;
/ Les phénomènes psychologiques de rejet de dispositifs dédiés à l’assistance des
seniors ;
/ Les aspects légaux : sécurité des robots, propriété intellectuelle, droits d’accès à
une entité numérique, droits à < l’oubli >> (parmi l’ensemble des éléments
enregistrés par les dispositifs numériques), dispositions légales relatives aux
objets physiques ;
/ La dimension éthique : respect de la vie privée, dignité numérique ;
/ La dimension politique : droits d’expression des citoyens dans des espaces semi-
privés.
Un environnement de déploiement de services comporte trois dimensions :
/ Evaluation des services, en termes technique et d’usage (cf. < matériel et logiciels
reconfigurables, co-design et intégration >>j ;
/ Création de services : les systèmes < machine-to-machine >> (M2M —
communication entre machines) seront incontournables. Ces systèmes hautement
interactifs créent des liens entre terminaux mobiles (PDA, smart phones,
capteurs,..j et utilisateurs de manière à réaliser des tâches collaboratives dans un
contexte d’informatique < pervasive >> et ubiquitaire. Du fait de leurs
caractéristiques intrinsèques, ils doivent reposer sur des architectures logicielles
fortement dynamiques et auto-reconfigurables. Par exemple, dans le domaine de
l’automatisation des espaces domestiques, l’introduction de processeurs
communicants dans la maison génère un ensemble important d’informations et de
ressources de calcul. En termes d’énergie, l’information et les ressources
techniques constituent des données potentiellement utilisables pour l’optimisation
de la consommation en regard des exigences écologiques. En termes de confort, de
sécurité et d’assistance à la personne (seniors, malades,..j les besoins sociétaux
sont d’ores et déja considérables et connaitront une croissance continue au cours
des années à venir. Cependant, les technologies actuellement disponibles ne
permettent pas de concevoir des services domestiques qui satisfassent aux
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attentes des utilisateurs. Un des problèmes réside dans le fait que la configuration
de chaque espace domestique est différente, que les dispositifs fournissent
différents services, et que la multiplicité des dispositifs peut être à l’origine de
conflits et d’incompatibilités difficilement détectables à priori.
Le premier enjeu est de parvenir à concevoir des services de haut niveau formés de
services composites et de vérifier que l’équipement de l’espace domestique
fournisse des services en accord avec les attentes exprimées.
Le second enjeu réside dans la gestion du comportement dynamique inhérent à ce
type d’application : les services sont créés, interconnectés, et supprimés durant
leur exécution. Le caractère de dynamicité répond aux contraintes d’adaptabilité
des applications distribuées et à la mobilité de ses utilisateurs. Dans le cas
d’architectures statiques, des modèles ont été proposés mais ces approches ne
sont pas utilisables et il est donc nécessaire de se baser sur des formalismes de
modélisation puissants, par exemple les grammaires de graphes qui traitent
l’évolution dynamique des architectures logicielles par des transformations de
graphes.
/ Accès aux services, interfaces, interfaces Homme-Machine (IHMj : les services
fournis doivent non seulement être accessibles à l’utilisateur mais ces derniers
doivent également être capables de les surveiller et de les contrôler. Il est donc
nécessaire de rester attentif aux questions d’usage et d’ergonomie, par le biais
notamment de la conception d’IHM adaptées qui permettent à l’utilisateur de
< rester dans la boucle de contrôle >>, de façon à ce que les systèmes soient plus
facilement acceptés. La recherche de solutions innovantes dans le domaine des
IHM doit se traduire par des solutions qui permettent aux utilisateurs d’avoir accès à
l’état courant du système technique, notamment à la logique qui sous-tend une
action système, de façon à ce que ce dernier ne constitue pas une < boite noire >>.
L’utilisateur doit ainsi garder le contrôle et être en mesure à tout moment de
passer outre aux décisions du système (exception faite des contraintes de
sécuritéj. Dans le domaine de la maitrise de la consommation d’énergie, l’objectif
poursuivi est que l’utilisateur puisse être conscient de son empreinte énergétique,
de manière à, dans la mesure du possible, modifier son comportement grâce à un
retour en temps réel de l’impact de ses actions.
Il existe plusieurs types d’IHM qui peuvent être distingués selon le contenu de
l’information véhiculée et le dispositif d’affichage et de contrôle. Elles doivent être
adaptées à l’usage qu’en font les utilisateurs. On considérera différents types
d’IHM : traditionnelles, tangibles, multimodales, centralisées ou distribuées,
mobiles, semi-mobiles ou statiques.
Enfin, les facteurs déterminants pour la mise en oeuvre des services peuvent être
exprimés en termes de qualité du service (telle que discutée dans la partie < modèles
et contrôle, dimensionnement, extensibilité, convergence et standards de Qualité de
service >> QoSj ainsi qu’en relation à l’existence du < substrat d’intermédiation >> pour
la conception de services appropriés.
(point de contact)
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Master I GIS, UDM, Architectures des Objets communicants

INTERNET DES OBJETS

Les progrès continus des technologies de la microélectronique et des réseaux de

Il existe un consensus dans le monde entier, tant au niveau industriel qu’académique et

Figure 1 : Comment construire un système ?

et/ou d’actionnement accrues, suivant des techniques avancées de traitement de

Figure 2 : Internet du Futur - une seule entité ?

Le tableau suivant liste quelques applications représentatives de certains thèmes et donne

Tableau 1 : Principales caractéristiques d’objets interconnectés pour certaines applications typiques.

l’adressage, le nommage et l’identification des paradigmes, les solutions de routage

Les partenaires contribueront à la conception des simulateurs de modèles qui seront

II. D E FIS D E LA C O N C EP TIO N ET DE L ’INTEG RATI O N DES O BJETS

2.1 Gestion d e l’énergie au ni v e au objet

2.2 Pack a g in g , intégration d ans les matériaux , intégration d e capteurs (

2.3 Déploie ment et calibration d es capteurs et d es actionneurs

2.4 Dispositifs d e communication

2.5 Confiance, sécurité e t robustesse

2. de fournir une encapsulation complète de propriétés fonctionnelles et extra-

2.6 Reconfiguration matérielle et logiciel le, c o -conception et intégration

technologies émergentes comme l’intégration 3D pouvant associer une partie

III.DEFIS LI ES A L’I N T ER CON N E XI O N MASSIV E , SECU R I SEE

3.1 Protocoles d e communication et routa g e de l ’information d ans

communications (synchrones, asynchrones, multi-sauts, diffusion) et les types

3.2 Qualité de Service ( QoS ) , convergence de s standards, pre

3.3 Substrat d’intermédiation

Il faudra résoudre un certain nombre de questions techniques, parmi lesquelles :

3.4 Géo- localisation et protection d e la vie privée

distribué sécuritaires multiparties, ou enfin l’accès contrôlé à l’information (ex. accès

IV.DEFIS LI ES A LA GES T ION DES SE RVICES

4.1 Fusion locale de données

4.2 Traitement distribué de l ’information et manage ment hétérogène

4.3 Intelligence ambiante et coopérative

L’idée de l’intelligence ambiante et coopérative est de piloter l’Internet des objets en

/ L’identification et la gestion de l’identité d’objets divers sachant qu’au-delà d’un

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