Cette thèse propose une approche générique pour automatiser des expériences sur des réseaux quelle que soit la technologie utilisée ou le type de plate-forme d'évaluation. L'approche proposée est basée sur l'abstraction du cycle de vie de l'expérience en étapes génériques à partir desquelles un modèle d'expérience et des primitives d'expérimentation sont dérivés. Une architecture générique d'expérimentation est proposée, composée d'un modèle d'expérience générique, d'une interface pour programmer des expériences et d'un algorithme d'orchestration qui peux être adapté aux simulateurs, émulateurs et bancs d'essai de réseaux. La faisabilité de cette approche est démontrée par la mise en œuvre d'un framework capable d'automatiser des expériences sur toute combinaison de ces plateformes. Trois aspects principaux du framework sont évalués : son extensibilité pour s'adapter à tout type de plate-forme, son efficacité pour orchestrer des expériences et sa flexibilité pour permettre des cas d'utilisation divers, y compris l'enseignement, la gestion des plate-formes et l'expérimentation avec des plates-formes multiples. Les résultats montrent que l'approche proposée peut être utilisée pour automatiser efficacement l'expérimentation sur les plates-formes d'évaluation hétérogènes et pour un éventail de scénarios variés. / This thesis proposes a generic approach to automate network experiments for scenarios involving any networking technology on any type of network evaluation platform. The proposed approach is based on abstracting the experiment life cycle of the evaluation platforms into generic steps from which a generic experiment model and experimentation primitives are derived. A generic experimentation architecture is proposed, composed of an experiment model, a programmable experiment interface and an orchestration algorithm that can be adapted to network simulators, emulators and testbeds alike. The feasibility of the approach is demonstrated through the implementation of a framework capable of automating experiments using any combination of these platforms. Three main aspects of the framework are evaluated: its extensibility to support any type of platform, its efficiency to orchestrate experiments and its flexibility to support diverse use cases including education, platform management and experimentation with multiple platforms. The results show that the proposed approach can be used to efficiently automate experimentation on diverse platforms for a wide range of scenarios.

Les grandes évolutions de la technique de systèmes embarqués au cours des dernières années ont permis avec succès la combinaison de la détection, le traitement des données, et diverses technologies de communication sans fil tout en un nœud. Les réseaux de capteurs sans fil (WSN) qui se composent d'un grand nombre de ces nœuds ont attiré l'attention du monde entier sur les établissements scolaires et les communautés industrielles, puisque leurs applications sont très répandues dans des domaines tels que la surveillance de l'environnement, le domaine militaire, le suivi des événements et la détection des catastrophes. En raison de la dépendance sur la batterie, la consommation d'énergie des réseaux de capteurs a toujours été la préoccupation la plus importante. Dans cet article, une méthode mixte est utilisée pour l'évaluation précise de l'énergie sur les réseaux de capteurs, ce qui inclut la conception d'un environnement de SystemC simulation base au niveau du système et au niveau des transactions pour l'exploration de l'énergie, et la construction d'une plate-forme de mesure d'énergie pour les mesures de nœud banc d'essai dans le monde réel pour calibrer et valider à la fois le modèle de simulation énergétique de nœud et le modèle de fonctionnement. La consommation d'énergie élaborée de plusieurs différents réseaux basés sur la plate-forme de nœud sont étudiées et comparées dans différents types de scénarios, et puis des stratégies globales d'économie d'énergie sont également données après chaque scénario pour les développeurs et les chercheurs qui se concentrent sur la conception des réseaux de capteurs efficacité énergétique. Un cadre de l'optimisation basée sur un algorithme génétique est conçu et mis en œuvre à l'aide de MATLAB pour les réseaux de capteurs conscients de l'énergie. En raison de la propriété de recherche global des algorithmes génétiques, le cadre de l'optimisation peut automatiquement et intelligemment régler des centaines de solutions possibles pour trouver le compromis le plus approprié entre la consommation d'énergie et d'autres indicateurs de performance. Haute efficacité et la fiabilité du cadre de la recherche des solutions de compromis entre l'énergie de nœud, la perte de paquets réseau et la latence ont été prouvés par réglage paramètres de l'algorithme CSMA / CA de unslotted (le mode non-beacon de IEEE 802.15.4) dans notre simulation basé sur SystemC via une fonction de coût de la somme pondérée. En outre, le cadre est également disponible pour la tâche d'optimisation basée sur multi-scénarios et multi-objectif par l'étude d'une application médicale typique sur le corps humain.