Les travaux de recherche effectués dans le cadre de cette thèse ont été guidés par le manque d’information et une compréhension limitée des mécanismes épidémiologiques à l’origine de l’émergence et de la diffusion de la grippe aviaire hautement pathogène, souche H5N1 en Chine du Sud, aussi reconnue comme l’épicentre potentiel de l’émergence des virus influenza aviaires à caractères pandémiques. <p>Dans ce cadre, des données spatio-temporelles relatives aux foyers de la maladie ainsi que des données de surveillance virologiques (isolement du virus effectué dans le cadre du système de surveillance nationale) ont été collectées sur une période de quatre ans et analysées afin d’éxplorer les facteurs de risque relatifs à l’émergence et persistence de la maladie dans certaine zones de production du sud de la Chine. Les analyses ainsi effectuées ont permis d’identifier, à travers l’utilisation de méthodes statistiques robustes ayant fait leur preuve dans le domaine de la santé ou de l’écologie (la régression logistique classique et les arbres de regression logistique), des facteurs de risque liés à certains types de production de volailles (canards élevés en plein air, zones riches en eau et par extension associées à la riziculture) ou des facteurs associés à l’activité humaine. A travers une représentation cartographique des facteurs ainsi identifiés, des cartes de risque ont été produites permettant ainsi de visualiser d’une part les zones à haut risque de persistence de l’infection virale et d’autre part les zones vulnérables à l’apparition de foyers de la maladie, donnant aux autorités nationales la possibilité de mieux cibler leurs politiques de surveillance et de contrôle. <p>Dans un second temps, notre étude s’est portée sur les marchés à volailles traditionnels du sud de la Chine qui représentent un risque permanent de persistence, d’évolution et de diffusion des virus influenza aviaires, ainsi qu’un risque important en matière de santé publique. La dynamique de ces marchés et les liens qui les unissent ont été étudiés à travers des outils d’analyse empruntés à la sociologie tels que l’Analyse des Réseaux Sociaux (Social Network Analysis). Grace à cette approche, l’importance de l’hygiène de ces marchés et notamment du nettoyage et de la désinfection des cages dans la persistence du virus a été mise en évidence. Enfin, des enquêtes effectuées auprès des vendeurs de volailles ont permis d’identifier l’origine et la destination des animaux vendus et de reconstruire des réseaux plus ou moins intriqués de liens commerciaux qui unissent ces marchés entre eux dans trois provinces du sud de la Chine. L’analyse de ces réseaux et de leurs configurations ont permis d’identifier des marchés à plus haut risque de persistence de l’infection du fait de leur position centrale au sein de ces réseaux. De même qu’il est indispensable de cibler la surveillance et le contrôle de la maladie dans des zones écologiquement favorables à la persistence des virus influenza aviaires, cette étude révèle l’importance de certaines pratiques hygiéniques et commerciales dans la persistence de la maladie et la nécessité de cibler la surveillance et le contrôle au niveau de certains de ces marchés situés au centre d’un réseau dense et connecté, pour pouvoir in fine mieux contrôler la maladie au niveau national.<p> / Doctorat en Sciences agronomiques et ingénierie biologique / info:eu-repo/semantics/nonPublished

Une grande partie de ces données volumineuses ont plus de valeur lorsqu'elles sont analysées rapidement, au fur et à mesure de leur génération. Dans plusieurs scénarios d'application émergents, tels que les villes intelligentes, la surveillance opérationnelle de grandes infrastructures et l'Internet des Objets (Internet of Things), des flux continus de données doivent être traités dans des délais très brefs. Dans plusieurs domaines, ce traitement est nécessaire pour détecter des modèles, identifier des défaillances et pour guider la prise de décision. Les données sont donc souvent rassemblées et analysées par des environnements logiciels conçus pour le traitement de flux continus de données. Ces environnements logiciels pour le traitement de flux de données déploient les applications sous-la forme d'un graphe orienté ou de dataflow. Un dataflow contient une ou plusieurs sources (i.e. capteurs, passerelles ou actionneurs); opérateurs qui effectuent des transformations sur les données (e.g., filtrage et agrégation); et des sinks (i.e., éviers qui consomment les requêtes ou stockent les données). Nous proposons dans cette thèse un ensemble de stratégies pour placer les opérateurs dans une infrastructure massivement distribuée cloud-edge en tenant compte des caractéristiques des ressources et des exigences des applications. En particulier, nous décomposons tout d'abord le graphe d'application en identifiant quelques comportements tels que des forks et des joints, puis nous le plaçons dynamiquement sur l'infrastructure. Des simulations et un prototype prenant en compte plusieurs paramètres d'application démontrent que notre approche peut réduire la latence de bout en bout de plus de 50% et aussi améliorer d'autres métriques de qualité de service. L'espace de recherche de solutions pour la reconfiguration des opérateurs peut être énorme en fonction du nombre d'opérateurs, de flux, de ressources et de liens réseau. De plus, il est important de minimiser le coût de la migration tout en améliorant la latence. Des travaux antérieurs, Reinforcement Learning (RL) et Monte-Carlo Tree Searh (MCTS) ont été utilisés pour résoudre les problèmes liés aux grands nombres d’actions et d’états de recherche. Nous modélisons le problème de reconfiguration d'applications sous la forme d'un processus de décision de Markov (MDP) et étudions l'utilisation des algorithmes RL et MCTS pour concevoir des plans de reconfiguration améliorant plusieurs métriques de qualité de service. / A large part of this big data is most valuable when analysed quickly, as it is generated. Under several emerging application scenarios, such as in smart cities, operational monitoring of large infrastructure, and Internet of Things (IoT), continuous data streams must be processed under very short delays. In multiple domains, there is a need for processing data streams to detect patterns, identify failures, and gain insights. Data is often gathered and analysed by Data Stream Processing Engines (DSPEs).A DSPE commonly structures an application as a directed graph or dataflow. A dataflow has one or multiple sources (i.e., gateways or actuators); operators that perform transformations on the data (e.g., filtering); and sinks (i.e., queries that consume or store the data). Most complex operator transformations store information about previously received data as new data is streamed in. Also, a dataflow has stateless operators that consider only the current data. Traditionally, Data Stream Processing (DSP) applications were conceived to run in clusters of homogeneous resources or on the cloud. In a cloud deployment, the whole application is placed on a single cloud provider to benefit from virtually unlimited resources. This approach allows for elastic DSP applications with the ability to allocate additional resources or release idle capacity on demand during runtime to match the application requirements.We introduce a set of strategies to place operators onto cloud and edge while considering characteristics of resources and meeting the requirements of applications. In particular, we first decompose the application graph by identifying behaviours such as forks and joins, and then dynamically split the dataflow graph across edge and cloud. Comprehensive simulations and a real testbed considering multiple application settings demonstrate that our approach can improve the end-to-end latency in over 50% and even other QoS metrics. The solution search space for operator reassignment can be enormous depending on the number of operators, streams, resources and network links. Moreover, it is important to minimise the cost of migration while improving latency. Reinforcement Learning (RL) and Monte-Carlo Tree Search (MCTS) have been used to tackle problems with large search spaces and states, performing at human-level or better in games such as Go. We model the application reconfiguration problem as a Markov Decision Process (MDP) and investigate the use of RL and MCTS algorithms to devise reconfiguring plans that improve QoS metrics.

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