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

Internet des objets (IoT) est actuellement à notre portée. De nombreux domaines ont bénéficié de cette technologie. Cela va d'une application simple, comme l'identification d'un objet jusqu'à la gestion d'un système plus complexe. L'identification par radiofréquence (RFID) est l'une des technologies a une part importante dans l’IoT aujourd'hui. C’est une technologie embarqué, pas cher et ne nécessite aucune source d'alimentation supplémentaire dans le cas de tag passif. Avec sa fonctionnalité omniprésente, cette technologie permet de positionner un objet dans une zone spécifique. L’Assistance et l'Autonomie des personnes à Domicile (AAL) est l'un des nombreux domaines qui bénéficient de l'IoT. Il vise à aider les personnes âgées dans leurs routines quotidiennes en fournissant de nouveaux services d'assistance dans les maisons intelligentes (smart home). La présence de RFID dans une maison intelligente sont d'une grande aide pour une personne âgée et/ou déficiente, par exemple, pour l’aider à trouver un objet dans son environnement quotidien. Cependant, même avec tous ces avantages d’assistance dans notre vie, il est malheureusement à double tranchant où l'avantage qu'il apporte à un objet pourrait à son tour se tourner contre lui-même. En effet, pour pouvoir aider les personnes âgées à localiser un objet, le système nécessite certaines données relatives au positionnement de l'objet, tout au moins son identification. Étant donné que la couverture de l'étiquette RFID passive est très faible, une fois sa présence détectée, il est difficile de la cacher. La capacité de cette technologie à localiser des objets donne l'occasion à une tierce personne de profiter du système. Parallèlement au besoin persistant et constant de confidentialité par les utilisateurs, l'objectif de cette thèse consiste à améliorer la confidentialité dans la localisation d'un objet grâce à un nouveau protocole basé sur la deuxième génération de RFID passive. Le protocole proposé doit pouvoir empêcher un objet d'être identifié et localisé par des parties non autorisées ou par un lecteur malveillant. La première contribution de ce travail est l'évaluation de la gestion anti-collision RFID. Elle est réalisée par la création d'un modèle OMNET++, construit sur la base de la dernière norme RFID développée par GS1 et adaptée par ISO / IEC appelé Gen2V2 (RFID classe 2 Génération 2 Version 2). Dans cette norme une étiquette RFID passive ne nécessite aucune source d'alimentation interne. Il communique en utilisant la fréquence UHF. La norme Gen2V2 propose une liste de suites cryptographiques qui peuvent être utilisées comme méthodes pour authentifier une étiquette et un lecteur. Cette nouvelle génération d'étiquettes est soutenue par une alliance de fabricants appelée RAIN (RAdio frequency IdentifatioN) qui favorise l'adoption du Gen2V2. Nous évaluons les performances globales du protocole anti-collision et nous comparons ensuite quatre de ses suites cryptographiques, à savoir PRESENT80, XOR, AES128 et cryptoGPS pour garantir l’authentification lecteur/tag. Parmi les performances évaluées dans ce modèle, nous nous sommes intéressé au nombre de collisions et à la durée requise pour interroger un groupe d'étiquettes. Nous avons intégré en fonctionnalité de localisation dans le modèle en s’appuyant sur les messages échangés avant l’authentification, ce qui peut conduire à une localisation malveillante d'un objet. Pour augmenter la confidentialité de la localisation au sein des applications AAL, nous proposons donc une deuxième contribution qui est une nouvelle méthode de localisation basée sur les échanges standard Gen2V2 en anonymisant l'identité de l'étiquette. / Internet of things (IoT) is currently on our doorsteps. Numerous domains have beneted from this technology. It ranges from a simple application such as identifying an object up to handling a more complex system. The Radio Frequency IDentication (RFID) is one of the enabling technologies that drive the IoT to its position today. It is small, cheap and does not require any additional power sources. Along with its ubiquitous functionality, this technology enables the positioning of an object within a specic area. Ambient Assisted Living (AAL) is one of the many domains that benet from the IoT. It aims at assisting elderly people in their daily routines by providing new assistive services in smart homes for instance. RFIDs in a smart home come as a great help to an elderly person, for example, to nd an object that they misplaced. However, even with all its benets in simplifying our lives, it is unfortunately double-edged where the advantage that it brings to an object could in turn go against itself. Indeed to be able to help the older adults to locate an object, the system requires certain data in relation to the positioning of the object and its identication. As the passive RFID tag coverage is very small, once its presence is detected, it is dicult to hide it. The ability of this technology in localizing objects gives an opportunity to a third person to take an advantage of the system. In parallel with the persistent and constant need of privacy and secrecy by the users, the objective of this thesis consists of improving the privacy in localizing an object through a new protocol based on the latest version of the RFID second generation passive tag. The proposed protocol must be able to prevent an object from being identied and located by unauthorized parties or a malicious reader. The rst contribution of this work is the assessment of the RFID anti collision management. It is performed through the creation of an OMNET++ framework, modelled and built based on the latest RFID standard developed by GS1 and incorporated by ISO/IEC called Gen2V2 (RFID class 2 Generation 2 Version 2). It is a passive RFID tag that does not require any internal power sources to operate. It communicates using the UHF frequency. The Gen2V2 standard provides a list of cryptographical suites that can be used as a method to authenticate a tag and a reader. This new generation of tags is supported by an alliance of manufacturers called RAIN (RAdio frequency IdenticatioN) that promotes the adoption of the Gen2V2. The anti collision management overall performance is then compared with its theoretical value and four of its cryptographical suites namely PRESENT80, XOR, AES128 and cryptoGPS. Among the performances evaluated within the framework is the number of collisions and the duration required to interrogate a group of tags. Note that an addition of a localization functionality within the framework reveals that exchanged messages through wireless channel prior to the authentication can lead to a malicious localization of an object. To increase the localization privacy within AAL application, we propose therefore a second contribution which is a new localization method that is based on the current Gen2V2 standard exchanges by anonymizing the tag identity.

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