Ce travail de thèse, réalisé au sein de l'entreprise MONDECA et du laboratoire de recherche INSERM, est né du besoin de disposer d'un serveur capable de supporter le processus éditorial de Systèmes d'Organisation de Connaissances (SOC) et soulève la problématique suivante: comment harmoniser la représentation des SOC et de leurs correspondances afin de proposer des services unifiés qui supportent l'édition, la publication et l'utilisation efficaces des connaissances de ces référentiels? Pour répondre à cette problématique, nous soutenons la thèse que l'élaboration d'un modèle de représentation commune de SOC est une solution adaptée pour (i) pallier l'hétérogénéité de ces référentiels, (ii) favoriser l'interopérabilité sémantique au sein d'un Système d'Information et (iii) proposer des services unifiés quel que soit le SOC. Nous utilisons pour cela des méthodes propres à l'Ingénierie des Connaissances couplées à celles de l'Ingénierie des modèles. Les contributions présentées se concentrent sur trois axes. Dans un premier axe, nous souhaitons obtenir une solution de modélisation de SOC la plus générique possible et qui puisse être étendue pour prendre en compte les spécificités de chacun des référentiels. Nous proposons donc un modèle extensible commun de représentation, nommé UniMoKR, construit à partir des standards, recommandations et projets existants. Notre modèle a été proposé et intégré en partie dans la future norme ISO 25964 qui porte sur la représentation des terminologies. Nous avons également soumis deux patrons de modélisation d'ontologie au portail Ontology Design Pattern. Le second axe est consacré à la proposition de services unifiés qui reposent sur cette modélisation. Parmi ces services nous distinguons l'export de tout ou partie de SOC dans un format standard d'échange ou encore des services Web de gestion de terminologies. Pour mettre ces services à disposition, nous préconisons la méthode de transformation de modèles qui utilise le langage SPARQL pour l'expression des règles de transformation. Dans un troisième axe, nous présentons l'application de notre solution testée et commercialisée pour divers projets dans différents domaines d'applications. Nous montrons ici la faisabilité de notre approche, ainsi que l'amélioration que la représentation formelle de notre modèle apporte à la qualité des informations. Ces implémentations ont permis d'effectuer une validation en condition d'utilisation.

Qualité, Fouille et Gestion des Connaissances Lorem ipsum dolor sit amet, consectetuer adipiscing elit. Sed non risus. Suspendisse lectus tortor, dignissim sit amet, adipiscing nec, ultricies sed, dolor. Cras elementum ultrices diam. Maecenas ligula massa, varius a, semper congue, euismod non, mi. Proin porttitor, orci nec nonummy molestie, enim est eleifend mi, non fermentum diam nisl sit amet erat. Duis semper. Duis arcu massa, scelerisque vitae, consequat in, pretium a, enim. Pellentesque congue. Ut in risus volutpat libero pharetra tempor. Cras vestibulum bibendum augue. Praesent egestas leo in pede. Praesent blandit odio eu enim. Pellentesque sed dui ut augue blandit sodales

Nous évaluons dans cette thèse deux performances temporelles des architectures d automatisation distribuées sur Ethernet commuté et utilisant un modèle de coopération client/serveur : Le temps de réponse entre une occurrence d un événement d entrée et l occurrence de l événement de sortie correspondant ; Le temps de cycle réeseau pour la scrutation par un contrôleur de l ensemble de ses modules d entrées / sorties déportées. La conjonction de trois mécanismes de consommation de temps rend ces deux performances variables et difficiles à déterminer de manière analytique. Par conséquent, la méthode proposée se base sur la simulation d un modèle en réseau de Petri temporisé et coloré du comportement dynamique de l architecture complète. Les résultats obtenus sur six architectures test permettent de : Montrer que les architectures multi-contrôleurs utilisant le modèle de coopération client / serveur donnent des temps de cycle réseau plus rapide que celles basées sur les modèles maître / esclave et producteur / consommateur ; Quantifier l influence du réseau et des mécanismes de consommation du temps.

L'objectif de cette thèse est d'apporter une réponse à la problématique d'adaptation automatique et dynamique des services numériques au sein des réseaux du futur (NGN). Pour cela, notre contribution s'articule autour d'un intergiciel qui prend en charge les fonctions de gestion du contexte pour les services numériques ; ceci pour permettre l'émergence de services numériques sensibles au contexte dans les réseaux du futur. L'originalité de ces travaux dans les NGN se situe dans le modèle de conception pour des services numériques sensibles au contexte où l'on découple la logique métier du service numérique de la logique de gestion du contexte. Plus spécifiquement nous définissons la notion de signature de contexte, propre à chaque service numérique, qui permet d'identifier les situations d'usage du service numérique et accompagne l'intergiciel dans le choix de la modalité d'exécution la plus performante. Elle est liée au service numérique sensible au contexte dès sa conception. Lors du déploiement du service dans le serveur d'applications, la signature de contexte est désolidarisée de la logique métier et se voit insérée dans la base de connaissance de l'intergiciel. La signature fait ainsi le lien entre l'intergiciel et le service numérique. Elle permet d'activer l'ensemble des fonctions de traitement du contexte que nous avons modélisées sous la forme d'une chaîne de traitement du contexte. Cette approche assure une séparation des deux logiques qui composent un service numérique sensible au contexte. Les concepteurs de tels services peuvent alors se concentrer sur le développement de la logique métier sans se soucier des fonctions de gestion du contexte

La demande croissante pour les services de cloud computing encourage les opérateurs à optimiser l’utilisation des ressources dans les grappes d’ordinateurs. Cela motive le développement de nouvelles technologies qui rendent plus flexible la gestion des ressources. Cependant, exploiter cette flexibilité pour réduire le nombre d’ordinateurs nécessite aussi des algorithmes de gestion des ressources efficaces et dont la performance est prédictible sous une demande stochastique. Dans cette thèse, nous concevons et analysons de tels algorithmes en utilisant le formalisme de la théorie des files d’attente.Notre abstraction du problème est une file multi-serveur avec plusieurs classes de clients. Les capacités des serveurs sont hétérogènes et les clients de chaque classe entrent dans la file selon un processus de Poisson indépendant. Chaque client peut être traité en parallèle par plusieurs serveurs, selon des contraintes de compatibilité décrites par un graphe biparti entre les classes et les serveurs, et chaque serveur applique la politique premier arrivé, premier servi aux clients qui lui sont affectés. Nous prouvons que, si la demande de service de chaque client suit une loi exponentielle indépendante de moyenne unitaire, alors la performance moyenne sous cette politique simple est la même que sous l’équité équilibrée, une extension de processor-sharing connue pour son insensibilité à la loi de la demande de service. Une forme plus générale de ce résultat, reliant les files order-independent aux réseaux de Whittle, est aussi prouvée. Enfin, nous développons de nouvelles formules pour calculer des métriques de performance.Ces résultats théoriques sont ensuite mis en pratique. Nous commençons par proposer un algorithme d’ordonnancement qui étend le principe de round-robin à une grappe où chaque requête est affectée à un groupe d’ordinateurs par lesquels elle peut ensuite être traitée en parallèle. Notre seconde proposition est un algorithme de répartition de charge à base de jetons pour des grappes où les requêtes ont des contraintes d’affectation. Ces deux algorithmes sont approximativement insensibles à la loi de la taille des requêtes et s’adaptent dynamiquement à la demande. Leur performance peut être prédite en appliquant les formules obtenues pour la file multi-serveur. / The growing demand for cloud-based services encourages operators to maximize resource efficiency within computer clusters. This motivates the development of new technologies that make resource management more flexible. However, exploiting this flexibility to reduce the number of computers also requires efficient resource-management algorithms that have a predictable performance under stochastic demand. In this thesis, we design and analyze such algorithms using the framework of queueing theory.Our abstraction of the problem is a multi-server queue with several customer classes. Servers have heterogeneous capacities and the customers of each class enter the queue according to an independent Poisson process. Each customer can be processed in parallel by several servers, depending on compatibility constraints described by a bipartite graph between classes and servers, and each server applies first-come-first-served policy to its compatible customers. We first prove that, if the service requirements are independent and exponentially distributed with unit mean, this simple policy yields the same average performance as balanced fairness, an extension to processor-sharing known to be insensitive to the distribution of the service requirements. A more general form of this result, relating order-independent queues to Whittle networks, is also proved. Lastly, we derive new formulas to compute performance metrics.These theoretical results are then put into practice. We first propose a scheduling algorithm that extends the principle of round-robin to a cluster where each incoming job is assigned to a pool of computers by which it can subsequently be processed in parallel. Our second proposal is a load-balancing algorithm based on tokens for clusters where jobs have assignment constraints. Both algorithms are approximately insensitive to the job size distribution and adapt dynamically to demand. Their performance can be predicted by applying the formulas derived for the multi-server queue.

La demande croissante pour les services de cloud computing encourage les opérateurs à optimiser l’utilisation des ressources dans les grappes d’ordinateurs. Cela motive le développement de nouvelles technologies qui rendent plus flexible la gestion des ressources. Cependant, exploiter cette flexibilité pour réduire le nombre d’ordinateurs nécessite aussi des algorithmes de gestion des ressources efficaces et dont la performance est prédictible sous une demande stochastique. Dans cette thèse, nous concevons et analysons de tels algorithmes en utilisant le formalisme de la théorie des files d’attente.Notre abstraction du problème est une file multi-serveur avec plusieurs classes de clients. Les capacités des serveurs sont hétérogènes et les clients de chaque classe entrent dans la file selon un processus de Poisson indépendant. Chaque client peut être traité en parallèle par plusieurs serveurs, selon des contraintes de compatibilité décrites par un graphe biparti entre les classes et les serveurs, et chaque serveur applique la politique premier arrivé, premier servi aux clients qui lui sont affectés. Nous prouvons que, si la demande de service de chaque client suit une loi exponentielle indépendante de moyenne unitaire, alors la performance moyenne sous cette politique simple est la même que sous l’équité équilibrée, une extension de processor-sharing connue pour son insensibilité à la loi de la demande de service. Une forme plus générale de ce résultat, reliant les files order-independent aux réseaux de Whittle, est aussi prouvée. Enfin, nous développons de nouvelles formules pour calculer des métriques de performance.Ces résultats théoriques sont ensuite mis en pratique. Nous commençons par proposer un algorithme d’ordonnancement qui étend le principe de round-robin à une grappe où chaque requête est affectée à un groupe d’ordinateurs par lesquels elle peut ensuite être traitée en parallèle. Notre seconde proposition est un algorithme de répartition de charge à base de jetons pour des grappes où les requêtes ont des contraintes d’affectation. Ces deux algorithmes sont approximativement insensibles à la loi de la taille des requêtes et s’adaptent dynamiquement à la demande. Leur performance peut être prédite en appliquant les formules obtenues pour la file multi-serveur. / The growing demand for cloud-based services encourages operators to maximize resource efficiency within computer clusters. This motivates the development of new technologies that make resource management more flexible. However, exploiting this flexibility to reduce the number of computers also requires efficient resource-management algorithms that have a predictable performance under stochastic demand. In this thesis, we design and analyze such algorithms using the framework of queueing theory.Our abstraction of the problem is a multi-server queue with several customer classes. Servers have heterogeneous capacities and the customers of each class enter the queue according to an independent Poisson process. Each customer can be processed in parallel by several servers, depending on compatibility constraints described by a bipartite graph between classes and servers, and each server applies first-come-first-served policy to its compatible customers. We first prove that, if the service requirements are independent and exponentially distributed with unit mean, this simple policy yields the same average performance as balanced fairness, an extension to processor-sharing known to be insensitive to the distribution of the service requirements. A more general form of this result, relating order-independent queues to Whittle networks, is also proved. Lastly, we derive new formulas to compute performance metrics.These theoretical results are then put into practice. We first propose a scheduling algorithm that extends the principle of round-robin to a cluster where each incoming job is assigned to a pool of computers by which it can subsequently be processed in parallel. Our second proposal is a load-balancing algorithm based on tokens for clusters where jobs have assignment constraints. Both algorithms are approximately insensitive to the job size distribution and adapt dynamically to demand. Their performance can be predicted by applying the formulas derived for the multi-server queue.

La demande croissante pour les services de cloud computing encourage les opérateurs à optimiser l’utilisation des ressources dans les grappes d’ordinateurs. Cela motive le développement de nouvelles technologies qui rendent plus flexible la gestion des ressources. Cependant, exploiter cette flexibilité pour réduire le nombre d’ordinateurs nécessite aussi des algorithmes de gestion des ressources efficaces et dont la performance est prédictible sous une demande stochastique. Dans cette thèse, nous concevons et analysons de tels algorithmes en utilisant le formalisme de la théorie des files d’attente.Notre abstraction du problème est une file multi-serveur avec plusieurs classes de clients. Les capacités des serveurs sont hétérogènes et les clients de chaque classe entrent dans la file selon un processus de Poisson indépendant. Chaque client peut être traité en parallèle par plusieurs serveurs, selon des contraintes de compatibilité décrites par un graphe biparti entre les classes et les serveurs, et chaque serveur applique la politique premier arrivé, premier servi aux clients qui lui sont affectés. Nous prouvons que, si la demande de service de chaque client suit une loi exponentielle indépendante de moyenne unitaire, alors la performance moyenne sous cette politique simple est la même que sous l’équité équilibrée, une extension de processor-sharing connue pour son insensibilité à la loi de la demande de service. Une forme plus générale de ce résultat, reliant les files order-independent aux réseaux de Whittle, est aussi prouvée. Enfin, nous développons de nouvelles formules pour calculer des métriques de performance.Ces résultats théoriques sont ensuite mis en pratique. Nous commençons par proposer un algorithme d’ordonnancement qui étend le principe de round-robin à une grappe où chaque requête est affectée à un groupe d’ordinateurs par lesquels elle peut ensuite être traitée en parallèle. Notre seconde proposition est un algorithme de répartition de charge à base de jetons pour des grappes où les requêtes ont des contraintes d’affectation. Ces deux algorithmes sont approximativement insensibles à la loi de la taille des requêtes et s’adaptent dynamiquement à la demande. Leur performance peut être prédite en appliquant les formules obtenues pour la file multi-serveur. / The growing demand for cloud-based services encourages operators to maximize resource efficiency within computer clusters. This motivates the development of new technologies that make resource management more flexible. However, exploiting this flexibility to reduce the number of computers also requires efficient resource-management algorithms that have a predictable performance under stochastic demand. In this thesis, we design and analyze such algorithms using the framework of queueing theory.Our abstraction of the problem is a multi-server queue with several customer classes. Servers have heterogeneous capacities and the customers of each class enter the queue according to an independent Poisson process. Each customer can be processed in parallel by several servers, depending on compatibility constraints described by a bipartite graph between classes and servers, and each server applies first-come-first-served policy to its compatible customers. We first prove that, if the service requirements are independent and exponentially distributed with unit mean, this simple policy yields the same average performance as balanced fairness, an extension to processor-sharing known to be insensitive to the distribution of the service requirements. A more general form of this result, relating order-independent queues to Whittle networks, is also proved. Lastly, we derive new formulas to compute performance metrics.These theoretical results are then put into practice. We first propose a scheduling algorithm that extends the principle of round-robin to a cluster where each incoming job is assigned to a pool of computers by which it can subsequently be processed in parallel. Our second proposal is a load-balancing algorithm based on tokens for clusters where jobs have assignment constraints. Both algorithms are approximately insensitive to the job size distribution and adapt dynamically to demand. Their performance can be predicted by applying the formulas derived for the multi-server queue.

Réseaux locaux, quelques structures. Principes du mecanisme de communication. Implémentation du mecanisme de communication. Réalisation du coupleur

Cette thèse souhaite fournir des outils pour qu’un utilisateur puisse contribuer activement à la sécurité de son usage d’un système informatique. Les activités de sensibilités différentes d’un utilisateur nécessitent tout d’abord d’être cloisonnées dans des domaines dédiés, par un contrôle d’accès s’ajustant aux besoins de l’utilisateur. Afin de conserver ce cloisonnement, celui-ci doit être en mesure d’identifier de manière fiable les domaines avec lesquels il interagit, à partir de l’interface de sa machine. Dans une première partie, nous proposons un nouveau mécanisme de cloisonnement qui peut s’adapter de manière transparente aux changements d’activité de l’utilisateur, sans altérer le fonctionnement des contrôles d’accès existants, ni dégrader la sécurité du système. Nous en décrivons une première implémentation, nommée StemJail, basée sur les espaces de noms de Linux. Nous améliorons ce cloisonnement en proposant un nouveau module de sécurité Linux, baptisé Landlock, utilisable sans nécessiter de privilèges. Dans un second temps, nous identifions et modélisons les propriétés de sécurité d’une interface homme-machine (IHM) nécessaires à la compréhension fiable et sûre du système par l’utilisateur. En particulier, il s’agit d’établir un lien entre les entités avec lesquelles l’utilisateur pense communiquer, et celles avec lesquelles il communique vraiment. Cette modélisation permet d’évaluer l’impact de la compromission de certains composants d’IHM et d’aider à l’évaluation d’une architecture donnée. / This thesis aims to provide end users with tools enhancing the security of the system they use. First, user activities of different sensitivities require to be confined in dedicated domains by an access control fitting the user’s needs. Next, in order to maintain this confinement, users must be able to reliably identify the domains they interact with, from their machine’s interface. In the first part, we present a new confinement mechanism that seamlessly adapts to user activity changes, without altering the behavior of existing access controls nor degrading the security of the system. We also describe a first implementation named StemJail, based on Linux namespaces. We improve this confinement tool by creating a new Linux security module named Landlock which can be used without requiring privileges. In a second step, we identify and model the security properties a human-computer interface (HCI) requires for the reliable and secure understanding of the system by the user. Precisely, the goal is to establish a link between the entities with which the users think they communicate, and those with which they actually communicate. This model enables to evaluate the impact of HCI components jeopardization and helps assessing a given architecture.

L’objectif de cette thèse est d’apporter une réponse à la problématique d’adaptation automatique et dynamique des services numériques au sein des réseaux du futur (NGN). Pour cela, notre contribution s’articule autour d’un intergiciel qui prend en charge les fonctions de gestion du contexte pour les services numériques ; ceci pour permettre l’émergence de services numériques sensibles au contexte dans les réseaux du futur. L’originalité de ces travaux dans les NGN se situe dans le modèle de conception pour des services numériques sensibles au contexte où l’on découple la logique métier du service numérique de la logique de gestion du contexte. Plus spécifiquement nous définissons la notion de signature de contexte, propre à chaque service numérique, qui permet d’identifier les situations d’usage du service numérique et accompagne l’intergiciel dans le choix de la modalité d’exécution la plus performante. Elle est liée au service numérique sensible au contexte dès sa conception. Lors du déploiement du service dans le serveur d’applications, la signature de contexte est désolidarisée de la logique métier et se voit insérée dans la base de connaissance de l’intergiciel. La signature fait ainsi le lien entre l’intergiciel et le service numérique. Elle permet d’activer l’ensemble des fonctions de traitement du contexte que nous avons modélisées sous la forme d’une chaîne de traitement du contexte. Cette approche assure une séparation des deux logiques qui composent un service numérique sensible au contexte. Les concepteurs de tels services peuvent alors se concentrer sur le développement de la logique métier sans se soucier des fonctions de gestion du contexte / The era of fixed-mobile convergence is imminent, thanks to the Next Generation Network (NGN) paradigm. Such approaches encompass converged networks where users can use any kind of terminals and network access technologies.An utmost issue for NGN is to provide multimodal digital services, since the user’s terminal or network access are expected to change over time during his own session. This means services must be able to shift from one form of service delivery to another according to context updates. We propose to implement context awareness for digital services in NGNs by providing context-awareness to application servers hosted in a NGN. These services running on applications servers (AS) are consumed through a network using the client-server paradigm. In this situation, the context is composed of information about the network and features of the end-user terminal. We explain and implemente a novel architecture that makes AS taking into account the context-awareness of the digital service they host. The architecture employs application ontology in order to monitor the applications’ context. Moreover, when a new context-aware application is deployed on the application server, its context-logic (a set of SWRL rules which rely the domain ontology called context signature) is extracted from the application bundle. Each SWRL rule encodes a context-aware threshold for the application. When a rule is triggered at runtime, the application server notifies the application, so that the application change its service delivery modality, as the current context favors another service delivery modality different than the current one