Les entités physiques prises en compte par les applications dites M2M dans les télécoms sont aujourd'hui de plus en plus hétérogènes. Le défi adressé par ce travail est donc l'intégration, et la configuration automatiques de toutes ces différentes variétés d'entités physiques d'une façon homogène dans les systèmes M2M, en généralisant les approches de configuration automatique déjà connues et utilisées pour les objets communicants numériques. Cette thèse présente un cadre théorique général et des mécanismes de base pour l'identification de modèles de telles entités physiques dans les systèmes d'information embarqués répartis, en englobant dans une même approche les équipements et les sous-ensembles de l'espace, faisant se rejoindre les points de vue "internet des objets" et "environnement interactif" dans une nouvelle vision unifiée de l'intelligence ambiante. Ce travail, motivé initialement par les applications à la gestion d'énergie domestique, cherche à intégrer au réseau local de la maison des entités physiques qui ont un impact énergétique mais ne sont dotés d'aucune connexion réseau, ce qui correspond à une extension qualitative du périmètre de l'Internet des Objets. Cette intégration se fait de manière tout à fait similaire à ce qui est fait classiquement pour des équipements numériques état de l'art, c'est-à-dire par des mécanismes de découverte et configuration spontanés. Ces mécanismes comportent les étapes suivantes : détection de la présence d'une entité physique par analyse de la coïncidence d'évènements significatifs reçus de capteurs ; sélection d'un premier modèle générique représentatif de l'entité physique détectée depuis une ontologie de référence en analysant des données reçues les capteurs ; création d'un composant logiciel représentant l'entité physique détectée, à partir du modèle sélectionné, et associant les capteurs et actionneurs utiles ; supervision et contrôle de l'entité cible par l'intermédiaire de ce composant logiciel ; mise à jour incrémentale du modèle de l'entité identifiée par analyse des données issues des capteurs associés. Ce travail est parti d'applications dans l'environnement de la maison, pour lesquelles il a été validé et mis en œuvre. Mais notre approche a vocation à être généralisée et étendue à des environnements comme les bâtiments ou la ville, en offrant suivant le même principe une infrastructure partagée pour toutes les applications M2M dans ces environnements

Les entités physiques prises en compte par les applications dites M2M dans les télécoms sont aujourd’hui de plus en plus hétérogènes. Le défi adressé par ce travail est donc l’intégration, et la configuration automatiques de toutes ces différentes variétés d’entités physiques d’une façon homogène dans les systèmes M2M, en généralisant les approches de configuration automatique déjà connues et utilisées pour les objets communicants numériques. Cette thèse présente un cadre théorique général et des mécanismes de base pour l’identification de modèles de telles entités physiques dans les systèmes d’information embarqués répartis, en englobant dans une même approche les équipements et les sous-ensembles de l’espace, faisant se rejoindre les points de vue ”internet des objets” et ”environnement interactif” dans une nouvelle vision unifiée de l’intelligence ambiante. Ce travail, motivé initialement par les applications à la gestion d’énergie domestique, cherche à intégrer au réseau local de la maison des entités physiques qui ont un impact énergétique mais ne sont dotés d’aucune connexion réseau, ce qui correspond à une extension qualitative du périmètre de l’Internet des Objets. Cette intégration se fait de manière tout à fait similaire à ce qui est fait classiquement pour des équipements numériques état de l’art, c’est-à-dire par des mécanismes de découverte et configuration spontanés. Ces mécanismes comportent les étapes suivantes : détection de la présence d’une entité physique par analyse de la coïncidence d’évènements significatifs reçus de capteurs ; sélection d’un premier modèle générique représentatif de l’entité physique détectée depuis une ontologie de référence en analysant des données reçues les capteurs ; création d’un composant logiciel représentant l’entité physique détectée, à partir du modèle sélectionné, et associant les capteurs et actionneurs utiles ; supervision et contrôle de l’entité cible par l’intermédiaire de ce composant logiciel ; mise à jour incrémentale du modèle de l’entité identifiée par analyse des données issues des capteurs associés. Ce travail est parti d’applications dans l’environnement de la maison, pour lesquelles il a été validé et mis en œuvre. Mais notre approche a vocation à être généralisée et étendue à des environnements comme les bâtiments ou la ville, en offrant suivant le même principe une infrastructure partagée pour toutes les applications M2M dans ces environnements / The physical entities which are taken into account by Machine to Machine (M2M) telecom applications are more and more heterogeneous. The challenge addressed by our research is the automatic integration and configuration of all these types of physical entities in M2M systems, with a homogeneous solution that generalizes self-configuration approaches used for networked digital devices. This thesis presents a general theoretical framework and basic mechanisms for the identification and configuration of such physical entity models in distributed embedded information systems. Our approach deals jointly with equipment and space entities encompassing the ”Internet of Things” (IoT) and ”interactive environment” viewpoints in a renewed interpretation of ambient intelligence. This work has been motivated initially by home energy management applications, trying to integrate into the Home Area Network all home entities that play a role in energy management, but do not have a networked interface of their own. This corresponds to a qualitative extension of the perimeter of the Home Area Network. This integration is achieved in a way similar to what is done for state of the art digital devices, through a spontaneous discovery and configuration mechanism, with the following stages: detection of the presence of a physical entity by analyzing the coincidence of significant events detected by sensors; selection of the first generic model corresponding to the detected physical entity from a reference ontology, on the basis of received sensors data; creation of a software component representing the detected physical entity, based on the selected model, associated with relevant sensors and actuators; provision of application interface for monitoring and control of the target entity through this intermediate software component; iterative update of the identified entity model on the basis of data from associated sensors. The proposed approach has been validated and implemented in home environments, but it is intended to be generalized and expanded to environments such as buildings or cities, offering a similarly shared infrastructure for all M2M applications in these environments