La démocratisation des objets communicants fixes ou mobiles pose de nombreux défis concernant leur intégration dans des processus métiers afin de développer des services intelligents. Dans le contexte de l’Internet des objets, les objets connectés sont des entités hétérogènes et dynamiques qui englobent des fonctionnalités et propriétés cyber-physiques et interagissent via différents protocoles de communication. Pour pallier aux défis d’interopérabilité et d’intégration, il est primordial d’avoir une vue unifiée et logique des différents objets connectés afin de définir un ensemble de langages, outils et architectures permettant leur intégration et manipulation à grande échelle. L'artéfact métier a récemment émergé comme un modèle d’objet (métier) autonome qui encapsule ses données, un ensemble de services, et manipulant ses données ainsi qu'un cycle de vie à base d’états. Le cycle de vie désigne le comportement de l’objet et son évolution à travers ses différents états pour atteindre son objectif métier. La modélisation des objets connectés sous forme d’artéfact métier étendu nous permet de construire un paradigme intuitif pour exprimer facilement des processus d’intégration d’objets connectés dirigés par leurs données. Face aux changements contextuels et à la réutilisation des objets connectés dans différentes applications, les processus dirigés par les données, (appelés aussi « artifacts » au sens large) restent relativement invariants vu que leurs structures de données ne changent pas. Or, les processus centrés sur les services requièrent souvent des changements dans leurs flux d'exécution. Cette thèse propose un cadre d'intégration de processus centré sur les artifacts et leur application aux objets connectés. Pour cela, nous avons construit une vue logique unifiée et globale d’artéfact permettant de spécifier, définir et interroger un très grand nombre d'artifacts distribués, ayant des fonctionnalités similaires (maisons intelligentes ou voitures connectées, …). Le cadre d'intégration comprend une méthode de modélisation conceptuelle des processus centrés artifacts, des des algorithmes d'appariement inter-artifacts et une algèbre de définition et de manipulation d’artifacts. Le langage déclaratif, appelé AQL (Artifact Query Language) permet en particulier d’interroger des flux continus d’artifacts. Il s'appuie sur une syntaxe de type SQL pour réduire les efforts d'apprentissage. Nous avons également développé un prototype pour valider nos contributions et mener des expériences dans le contexte de l’Internet des objets. / The emergence of fixed or mobile communicating objects poses many challenges regarding their integration into business processes in order to develop smart services. In the context of the Internet of Things, connected devices are heterogeneous and dynamic entities that encompass cyber-physical features and properties and interact through different communication protocols. To overcome the challenges related to interoperability and integration, it is essential to build a unified and logical view of different connected devices in order to define a set of languages, tools and architectures allowing their integrations and manipulations at a large scale. Business artifact has recently emerged as an autonomous (business) object model that encapsulates attribute-value pairs, a set of services manipulating its attribute data, and a state-based lifecycle. The lifecycle represents the behavior of the object and its evolution through its different states in order to achieve its business objective. Modeling connected devices and smart objects as an extended business artifact allows us to build an intuitive paradigm to easily express integration data-driven processes of connected objects. In order to handle contextual changes and reusability of connected devices in different applications, data-driven processes (or artifact processes in the broad sense) remain relatively invariant as their data structures do not change. However, service-centric or activity-based processes often require changes in their execution flows. This thesis proposes a framework for integrating artifact-centric processes and their application to connected devices. To this end, we introduce a logical and unified view of a "global" artifact allowing the specification, definition and interrogation of a very large number of distributed artifacts, with similar functionalities (smart homes or connected cars, ...). The framework includes a conceptual modeling method for artifact-centric processes, inter-artifact mapping algorithms, and artifact definition and manipulation algebra. A declarative language, called AQL (Artifact Query Language) aims in particular to query continuous streams of artifacts. The AQL relies on a syntax similar to the SQL in relational databases in order to reduce its learning curve. We have also developed a prototype to validate our contributions and conducted experimentations in the context of the Internet of Things.

Le traitement de flux de données est au cœur des problématiques actuelles liées au Big Data. Face à de grandes quantités de données (Volume) accessibles de manière éphémère (Vélocité), des solutions spécifiques tels que les systèmes de gestion de flux de données (SGFD) ont été développés. Ces SGFD reçoivent des flux et des requêtes continues pour générer de nouveaux résultats aussi longtemps que des données arrivent en entrée. Dans le contexte de cette thèse, qui s’est réalisée dans le cadre du projet ANR Socioplug (ANR-13-INFR-0003), nous considérons une plateforme collaborative de traitement de flux de données à débit variant en termes de volume et de distribution des valeurs. Chaque utilisateur peut soumettre des requêtes continues et contribue aux ressources de traitement de la plateforme. Cependant, chaque unité de traitement traitant les requêtes dispose de ressources limitées ce qui peut engendrer la congestion du système en fonction des variations des flux en entrée. Le problème est alors de savoir comment adapter dynamiquement les ressources utilisées par chaque requête continue par rapport aux besoins de traitement. Cela soulève plusieurs défis : i) comment détecter un besoin de reconfiguration ? ii) quand reconfigurer le système pour éviter sa congestion ? Durant ces travaux de thèse, nous nous sommes intéressés à la gestion automatique de la parallélisation des opérateurs composant une requête continue. Nous proposons une approche originale basée sur une estimation des besoins de traitement dans un futur proche. Ainsi, nous pouvons adapter le niveau de parallélisme des opérateurs de manière proactive afin d’ajuster les ressources utilisées aux besoins des traitements. Nous montrons qu’il est possible d’éviter la congestion du système mais également de réduire significativement la consommation de ressources à performance équivalente. Ces différents travaux ont été implémentés et validés dans un SGFD largement utilisé avec différents jeux de tests reproductibles. / In a Big Data context, stream processing has become a very active research domain. In order to manage ephemeral data (Velocity) arriving at important rates (Volume), some specific solutions, denoted data stream management systems (DSMSs),have been developed. DSMSs take as inputs some queries, called continuous queries,defined on a set of data streams. Acontinuous query generates new results as long as new data arrive in input. In many application domains, data streams haveinput rates and distribution of values which change over time. These variations may impact significantly processingrequirements for each continuous query.This thesis takes place in the ANR project Socioplug (ANR-13-INFR-0003). In this context, we consider a collaborative platformfor stream processing. Each user can submit multiple continuous queries and contributes to the execution support of theplatform. However, as each processing unit supporting treatments has limited resources in terms of CPU and memory, asignificant increase in input rate may cause the congestion of the system. The problem is then how to adjust dynamicallyresource usage to processing requirements for each continuous query ? It raises several challenges : i) how to detect a need ofreconfiguration ? ii) when reconfiguring the system to avoid its congestion at runtime ?In this work, we are interested by the different processing steps involved in the treatment of a continuous query over adistributed infrastructure. From this global analysis, we extract mechanisms enabling dynamic adaptation of resource usage foreach continuous query. We focus on automatic parallelization, or auto-parallelization, of operators composing the executionplan of a continuous query. We suggest an original approach based on the monitoring of operators and an estimation ofprocessing requirements in near future. Thus, we can increase (scale-out), or decrease (scale-in) the parallelism degree ofoperators in a proactive many such as resource usage fits to processing requirements dynamically. Compared to a staticconfiguration defined by an expert, we show that it is possible to avoid the congestion of the system in many cases or to delay itin most critical cases. Moreover, we show that resource usage can be reduced significantly while delivering equivalentthroughput and result quality. We suggest also to combine this approach with complementary mechanisms for dynamic adaptation of continuous queries at runtime. These differents approaches have been implemented within a widely used DSMS and have been tested over multiple and reproductible micro-benchmarks.

La prolifération des objets communicants fixes et mobiles soulève la question de leur intégration dans les environnements quotidiens, par exemple dans le cadre de la e-santé ou de la domotique. Les principaux défis soulevés relèvent de l’interconnexion et de la gestion de la masse de donnée produite par ces objets intelligents. Notre premier objectif est d’adopter une démarche des couches basses vers les couches hautes pour faciliter l’intégration de ces objets à des services intelligents. Afin de développer celle-ci, il est nécessaire de d’étudier le processus de conception des objets intelligents indépendamment de considérations matérielles et logicielles, au travers de la considération de leur propriétés cyber-physiques. Pour mener à bien la réalisation de services intelligents à partir d’objets connectés, les deux axes de recherche suivant seront développés : la définition d’une méthode de conception orientée service pour les objets connectés intégrant une dimension formelle ainsi de valider le comportement de ceux-ci, l’auto-adaptation intelligente dans un contexte évolutif permettant aux objets de raisonner sur eux même au travers d’un langage déclaratif pour spécifier les stratégies d’adaptation. La validation de ces contributions s’effectuera par le biais du développement et de l’expérimentation à grandeur nature d’un service de diagnostic médical continu basé sur la collecte de données médicales en masse par des réseaux non-intrusifs de capteurs biomédicaux portables sur le corps humain. / The rapid growth of fixed and mobile smart objects raises the issue of their integration in everyday environment, e.g. in e-health or home-automation contexts. The main challenges of these objects are the interoperability, the handling of the massive amount of data that they generate, and their limited resources. Our goal is to take a bottom-up approach in order to improve the integration of smart devices to smart services. To ensure the efficient development of our approach, we start with the study of the design process of such devices regardless of specific hardware or software through the consideration of their cyber-physical properties. We thus develop two research directions: the specification of a service-oriented design method for smart devices with formal considerations in order to validate their behavior, and the proposal of a self-adaptation framework in order to handle changing operating context through self-reasoning and the definition of a declarative self-adaptation objectives specification language. The testing of these contributions will be realized through the development of a large-scale experimental framework based on a remote diagnostics case-study relying on non-invasive wearable biomedical sensors.

Malgré de nombreuses années de travail en robotique, il existe toujours un manque d’architecture logicielle et de middleware stables pour les systèmes multi-robot. Un intergiciel robotique devrait être conçu pour faire abstraction de l’architecture matérielle de bas niveau, faciliter la communication et l’intégration de nouveaux logiciels. Cette thèse se concentre sur le middleware pour systèmes multi-robot et sur la façon dont nous pouvons améliorer les frameworks existantes dans un contexte multi-robot en ajoutant des services de coordination multi-robot, des outils de développement et de déploiement massif. Nous nous attendons à ce que les robots soient de plus en plus utiles car ils peuvent tirer profit des données provenant d’autres périphériques externes dans leur prise de décision au lieu de simplement réagir à leur environnement local (capteurs, robots coopérant dans une flotte, etc.). Cette thèse évalue d’abord l’un des intergiciels les plus récents pour robot(s) mobile(s), Robot operating system (ROS), suivi par la suite d’un état de l’art sur les middlewares couramment utilisés en robotique. Basé sur les conclusions, nous proposons une contribution originale dans le contexte multi-robots, appelé SDfR (Service discovery for Robots), un mécanisme de découverte des services pour les robots. L’objectif principal est de proposer un mécanisme permettant aux robots de garder une trace des pairs accessibles à l’intérieur d’une flotte tout en utilisant une infrastructure ad-hoc. A cause de la mobilité des robots, les techniques classiques de configuration de réseau pair à pair ne conviennent pas. SDfR est un protocole hautement dynamique, adaptatif et évolutif adapté du protocole SSDP (Simple Service Discovery Protocol). Nous conduisons un ensemble d’expériences, en utilisant une flotte de robots Turtlebot, pour mesurer et montrer que le surdébit de SDfR est limité. La dernière partie de la thèse se concentre sur un modèle de programmation basé sur un automate temporisé. Ce type de programmation a l’avantage d’avoir un modèle qui peut être vérifié et simulé avant de déployer l’application sur de vrais robots. Afin d’enrichir et de faciliter le développement d’applications robotiques, un nouveau modèle de programmation basé sur des automates à états temporisés est proposé, appelé ROSMDB (Robot Operating system Model Driven Behaviour). Il fournit une vérification de modèle lors de la phase de développement et lors de l’exécution. Cette contribution est composée de plusieurs composants : une interface graphique pour créer des modèles basés sur un automate temporisé, un vérificateur de modèle intégré basé sur UPPAAL et un générateur de squelette de code. Enfin, nous avons effectué deux expériences : une avec une flotte de drones Parrot et l’autre avec des Turtlebots afin d’illustre le modèle proposé et sa capacité à vérifier les propriétés. / Despite many years of work in robotics, there is still a lack of established software architecture and middleware for multi-robot systems. A robotic middleware should be designed to abstract the low-level hardware architecture, facilitate communication and integration of new software. This PhD thesis is focusing on middleware for multi-robot system and how we can improve existing frameworks for fleet purposes by adding multi-robot coordination services, development and massive deployment tools. We expect robots to be increasingly useful as they can take advantage of data pushed from other external devices in their decision making instead of just reacting to their local environment (sensors, cooperating robots in a fleet, etc). This thesis first evaluates one of the most recent middleware for mobile robot(s), Robot operating system (ROS) and continues with a state of the art about the commonly used middlewares in robotics. Based on the conclusions, we propose an original contribution in the multi-robot context, called SDfR (Service discovery for Robots), a service discovery mechanism for Robots. The main goal is to propose a mechanism that allows highly mobile robots to keep track of the reachable peers inside a fleet while using an ad-hoc infrastructure. Another objective is to propose a network configuration negotiation protocol. Due to the mobility of robots, classical peer to peer network configuration techniques are not suitable. SDfR is a highly dynamic, adaptive and scalable protocol adapted from Simple Service Discovery Protocol (SSDP). We conduced a set of experiments, using a fleet of Turtlebot robots, to measure and show that the overhead of SDfR is limited. The last part of the thesis focuses on programming model based on timed automata. This type of programming has the benefits of having a model that can be verified and simulated before deploying the application on real robots. In order to enrich and facilitate the development of robotic applications, a new programming model based on timed automata state machines is proposed, called ROSMDB (Robot Operating system Model Driven Behaviour). It provides model checking at development phase and at runtime. This contribution is composed of several components: a graphical interface to create models based on timed automata, an integrated model checker based on UPPAAL and a code skeleton generator. Moreover, a ROS specific framework is proposed to verify the correctness of the execution of the models and to trigger alerts. Finally, we conduct two experiments: one with a fleet of Parrot drones and second with Turtlebots in order to illustrates the proposed model and its ability to check properties.

Actuellement les smartphones possèdent un grand éventail de fonctionnalités. Ces objets tout en un, sont constamment connectés. Il est l'appareil favori plébiscité par les utilisateurs parmi tous les dispositifs de communication existants. Les applications actuelles développées pour les smartphones doivent donc faire face à une forte augmentation de la demande en termes de fonctionnalités tandis que - dans un même temps - les smartphones doivent répondre à des critères de compacité et de conception qui les limitent en énergie et à un environnement d'exécution pauvre en ressources. Utiliser un système riche en ressource est une solution classique introduite en informatique dans les nuages mobiles (Mobile Cloud Computing), celle-ci permet de contourner les limites des appareils mobiles en exécutant à distance, toutes ou certaines parties des applications dans ces environnements de nuage. Certaines architectures émergent, mais peu d'algorithmes existent pour traiter les propriétés dynamiques de ces environnements. Dans cette thèse, nous focalisons notre intérêt sur la conception d'ACOMMA (Ant-inspired Collaborative Offloading Middleware for Mobile Applications), un interlogiciel d'exécution déportée collaborative inspirée par le comportement des fourmis, pour les applications mobiles. C'est une architecture orientée service permettant de décharger dynamiquement des partitions d'applications, de manière simultanée, sur plusieurs clouds éloignés ou sur un cloud local créé spontanément, incluant les appareils du voisinage. Les principales contributions de cette thèse sont doubles. Si beaucoup d'intergiciels traitent un ou plusieurs défis relatifs à l'éxecution déportée, peu proposent une architecture ouverte basée sur des services qui serait facile à utiliser sur n'importe quel support mobile sans aucun exigence particulière. Parmi les principaux défis il y a les questions de quoi et quand décharger dans cet environnement très dynamique. A cette fin, nous développons des algorithmes de prises de décisions bio-inspirées : un processus de prise de décision bi-objectif dynamique avec apprentissage et un processus de prise de décision en collaboration avec les autres dispositifs mobiles du voisinage. Nous définissons un mécanisme de dépôt d'exécution avec une méthode de partitionnement grain fin de son graphe d'appel. Nous utilisons les algorithmes des colonies de fourmis pour optimiser bi-objectivement la consommation du CPU et le temps total d'exécution, en incluant la latence du réseau. Nous montrons que les algorithmes des fourmis sont plus facilement re-adaptables face aux modifications du contexte, peuvent être très efficaces en ajoutant des algorithmes de cache par comparaison de chaîne (string matching caching) et autorisent facilement la dissémination du profil de l'application afin de créer une exécution déportée collaborative dans le voisinage. / Not bounded by time and place, and having now a wide range of capabilities, smartphones are all-in-one always connected devices - the favorite devices selected by users as the most effective, convenient and neces- sary communication tools. Current applications developed for smartphones have to face a growing demand in functionalities - from users, in data collecting and storage - from IoT device in vicinity, in computing resources - for data analysis and user profiling; while - at the same time - they have to fit into a compact and constrained design, limited energy savings, and a relatively resource-poor execution environment. Using resource- rich systems is the classic solution introduced in Mobile Cloud Computing to overcome these mobile device limitations by remotely executing all or part of applications to cloud environments. The technique is known as application offloading. Offloading to a cloud - implemented as geographically-distant data center - however introduces a great network latency that is not acceptable to smartphone users. Hence, massive offloading to a centralized architecture creates a bottleneck that prevents scalability required by the expanding market of IoT devices. Fog Computing has been introduced to bring back the storage and computation capabilities in the user vicinity or close to a needed location. Some architectures are emerging, but few algorithms exist to deal with the dynamic properties of these environments. In this thesis, we focus our interest on designing ACOMMA, an Ant-inspired Collaborative Offloading Middleware for Mobile Applications that allowing to dynamically offload application partitions - at the same time - to several remote clouds or to spontaneously-created local clouds including devices in the vicinity. The main contributions of this thesis are twofold. If many middlewares dealt with one or more of offloading challenges, few proposed an open architecture based on services which is easy to use for any mobile device without any special requirement. Among the main challenges are the issues of what and when to offload in a dynamically changing environment where mobile device profile, context, and server properties play a considerable role in effectiveness. To this end, we develop bio-inspired decision-making algorithms: a dynamic bi-objective decision-making process with learning, and a decision-making process in collaboration with other mobile devices in the vicinity. We define an offloading mechanism with a fine-grained method-level application partitioning on its call graph. We use ant colony algorithms to optimize bi-objectively the CPU consumption and the total execution time - including the network latency.

Le principe de l'Internet des objets (IdO) est d'interconnecter non seulement les capteurs, les appareils mobiles et les ordinateurs, mais aussi les particuliers, les maisons, les bâtiments intelligents et les villes, ainsi que les réseaux électriques, les automobiles et les avions, pour n'en citer que quelques-uns. Toutefois, la réalisation de la connectivité étendue de l'IdO tout en assurant la sécurité et la confidentialité des utilisateurs reste un défi. Les systèmes IdO présentent de nombreuses caractéristiques non conventionnelles, telles que l'évolutivité, l'hétérogénéité, la mobilité et les ressources limitées, qui rendent les solutions de sécurité Internet existantes inadaptées aux systèmes basés sur IdO. En outre, l'IdO préconise des réseaux peer-to-peer où les utilisateurs, en tant que propriétaires, ont l'intention d'établir des politiques de sécurité pour contrôler leurs dispositifs ou services au lieu de s'en remettre à des tiers centralisés. En nous concentrant sur les défis scientifiques liés aux caractéristiques non conventionnelles de l'IdO et à la sécurité centrée sur l'utilisateur, nous proposons une infrastructure sécurisée de l'IdO activée par la technologie de la chaîne de blocs et pilotée par des réseaux peer-to-peer sans confiance. Notre infrastructure sécurisée IoT permet non seulement l'identification des individus et des collectifs, mais aussi l'identification fiable des objets IoT par leurs propriétaires en se référant à la chaîne de blocage des réseaux peer-to-peer sans confiance. La chaîne de blocs fournit à notre infrastructure sécurisée de l'IdO une base de données fiable, immuable et publique qui enregistre les identités individuelles et collectives, ce qui facilite la conception du protocole d'authentification simplifié de l'IdO sans dépendre des fournisseurs d'identité tiers. En outre, notre infrastructure sécurisée pour l'IdO adopte un paradigme d'IdO socialisé qui permet à toutes les entités de l'IdO (à savoir les individus, les collectifs, les choses) d'établir des relations et rend l'IdO extensible et omniprésent les réseaux où les propriétaires peuvent profiter des relations pour définir des politiques d'accès pour leurs appareils ou services. En outre, afin de protéger les opérations de notre infrastructure sécurisée de l'IdO contre les menaces de sécurité, nous introduisons également un mécanisme autonome de détection des menaces en complément de notre cadre de contrôle d'accès, qui peut surveiller en permanence le comportement anormal des opérations des dispositifs ou services. / The premise of the Internet of Things (IoT) is to interconnect not only sensors, mobile devices, and computers but also individuals, homes, smart buildings, and cities, as well as electrical grids, automobiles, and airplanes, to mention a few. However, realizing the extensive connectivity of IoT while ensuring user security and privacy still remains a challenge. There are many unconventional characteristics in IoT systems such as scalability, heterogeneity, mobility, and limited resources, which render existing Internet security solutions inadequate to IoT-based systems. Besides, the IoT advocates for peer-to-peer networks where users as owners intend to set security policies to control their devices or services instead of relying on some centralized third parties. By focusing on scientific challenges related to the IoT unconventional characteristics and user-centric security, we propose an IoT secure infrastructure enabled by the blockchain technology and driven by trustless peer-to-peer networks. Our IoT secure infrastructure allows not only the identification of individuals and collectives but also the trusted identification of IoT things through their owners by referring to the blockchain in trustless peer-to-peer networks. The blockchain provides our IoT secure infrastructure with a trustless, immutable and public ledger that records individuals and collectives identities, which facilitates the design of the simplified authentication protocol for IoT without relying on third-party identity providers. Besides, our IoT secure infrastructure adopts socialized IoT paradigm which allows all IoT entities (namely, individuals, collectives, things) to establish relationships and makes the IoT extensible and ubiquitous networks where owners can take advantage of relationships to set access policies for their devices or services. Furthermore, in order to protect operations of our IoT secure infrastructure against security threats, we also introduce an autonomic threat detection mechanism as the complementary of our access control framework, which can continuously monitor anomaly behavior of device or service operations.