L’argent associé aux colloïdes de titane est connu depuis longtemps pour produire un effet photochrome réversible. Le changement de couleur est dû à la réduction des sels d’argent en nanoparticules métalliques sous lumière UV et à l’oxydation de ces dernières sous lumière visible. Récemment, une nouvelle fonctionnalité induisant du photochromisme multicolore a été rapportée dans des matériaux nanocomposites constitués de nanoparticules d’argent introduites dans des films nanoporeux d’oxyde de titane. Dans cette thèse, nous étudions l’influence d’une matrice mésoporeuse d’oxyde de titane avec des tailles de pores contrôlées sur le comportement photochrome de tels films. Nous montrons que la porosité des films permet de contrôler la taille des particules formées sous insolations UV et qu’il est possible de blanchir les motifs photo-induits avec une lumière monochromatique visible bien qu’habituellement ce type d’insolation colore le film. L’utilisation de ces matériaux permet aussi d’améliorer sensiblement la stabilité temporelle des inscriptions photo-induites, ce qui permet de les utiliser comme support de données reconfigurables. Nous démontrons aussi qu’au-delà d’un seuil en intensité, il est possible d’inscrire des motifs permanents avec une lumière UV ou visible, ce qui permet l’utilisation de ces films comme support de données permanentes. Enfin, dans une dernière partie, nous montrons qu’il est possible de photo-inscrire en lumière visible des couleurs dichroïques fortement réfléchissantes sans aucune réduction préalable des sels d’argent / Silver species adsorbed on colloidal titania have been known for a long time to exhibit photochromism. The color change is due to the reduction of silver salts from metallic nanoparticles under UV illumination and oxidation of these latters under visible illumination. Recently, a new functionality inducing multicolor photochromism has been reported in nanocomposite materials constituted by silver nanoparticles introduced in nanoporous titania film. In this dissertation, we study the influence of mesoporous titania matrix with controlled pores sizes on the photochromisrn behavior of such films. We show that the films porosity allows to control the formed particles under UV illumination and that is possible to bleach the photo-induced patterns with a monochromatic visible light although usually this type of illumination color the film. The utilization of these materials allows also to sensibly improve the temporal stability of photo-induced inscriptions, which allows to use them as rewritable data carriers. We demonstrate also that above an intensity threshold, it is possible to inscribe permanent pattern with an UV or visible illumination, which allows to use these films like permanent data carriers. Finally, in the last part, we show that it is possible to photo-induce in visible light dichroic color highly reflective without prior reduction of silver salts

Cette thèse s'intéresse aux systèmes de stockage répartis pour grappes de serveurs. Les solutions existantes sont généralement monolithiques et peu (re)configurables. Elles limitent la réutilisation de code, compliquent l'administration et le développement de systèmes robustes et autonomes. Nous proposons un canevas logiciel visant à lever ces contraintes. Un service de stockage est construit à partir d'un assemblage de composants et fournit une représentation explicite des flux de contrôle et de données. L'architecture permet un paramétrage fin des propriétés du système, y compris au niveau des protocoles de communication et des stratégies de transfert des données. L'infrastructure d'exécution offre, de plus, des mécanismes de reconfiguration dynamique du code, des paramètres et de la structure du système. Un prototype, implémenté au niveau bloc, montre qu'une approche modulaire est conciliable avec de bonnes performances et permet de construire des services flexibles et spécialisés.

Dans cette thèse, nous nous intéressons à cette gestion des données dans les réseaux de capteurs sans fil intégrés dans un contexte IoT. Plus précisément, nous aborderons la problématique du stockage des données au sein même du réseau de capteurs en se posant la question suivante : Comment stocker provisoirement les données dans le réseau de capteurs de sorte que ces données soient facilement accessible par les consommateurs tout en assurant le meilleur compromis entre la fiabilité de livraison des donnés et la préservation des ressources énergétiques des capteurs ?Il s'agit dans un premier temps de proposer un système fiable de stockage de données basé sur la théorie du codage réseau et sur le modèle de communication « Publish/Subscribe ». Le système proposé est adapté à l'architecture des réseaux de capteurs ainsi qu'aux besoins des applications et services IoT localisés. Pour démontrer la validité du système de stockage proposé, des évaluations de performances au travers d'une analyse mathématique et de simulations sont conduites. Celles-ci montrent clairement une augmentation de la fiabilité de la livraison des données aux consommateurs avec un taux de livraison des paquets de 80% en moyenne. Afin d'améliorer encore plus les performances du système de stockage de données, nous proposons, dans un second temps, l'optimisation du système afin que celui-ci puisse réaliser le stockage des données de manière adaptative et autonome, tout en assurant le meilleur compromis entre fiabilité et coût. Ce dernier se traduit par l'impact du système de stockage sur la consommation d'énergie du réseau de capteurs sans fil. À notre connaissance, notre système est le premier à proposer d'assurer la fiabilité du stockage des données en fonction des demandes des services et des conditions du réseau. L'évaluation des performances, par simulation, de notre système de stockage adaptatif et autonome montre que l'optimisation du stockage des données (formulée sous forme d'un processus de décision Markovien (MDP)) selon les conditions de fonctionnement du réseau permet l'accès à 70% de données en plus comparativement au système non-adaptatif proposé précédemment. Ce résultat est obtenu tout en augmentant la durée de vie du réseau de 43%.Après avoir travaillé sur l'aspect quantitatif des performances du réseau à travers une étude sur le compromis coût - consommation énergétique, nous nous intéresserons dans la troisième contribution de cette thèse à l'utilisation de notre système de stockage dans des réseaux de capteurs sans fil disposant de cycles de services (cycle d'endormissement-réveil) variables. Aujourd'hui, les réseaux de capteurs reposant sur le standard 802.15.4 peuvent utiliser des cycles de services variables et avoir recours à l'endormissement des nœuds dans le but d'économiser leur énergie. Dans une première partie de cette contribution, nous avons ainsi proposé une amélioration du mécanisme de gestion du cycle de service (duty cycle) du standard 802.15.4 afin de le rendre dynamique et adaptable au trafic réseau. L'évaluation des performances par simulations de l'amélioration proposée montre que celle-ci aboutit à une économie d'énergie très significative tout en permettant au réseau de capteurs sans fil de remplir sa mission de prise en charge du trafic généré. Dans une seconde partie de cette contribution, nous évaluons les performances de notre système de stockage de données dans le but d'évaluer si un tel mécanisme pourrait cohabiter positivement avec un mécanisme de cycle de service variable (condition d'exploitation réaliste du réseau). L'évaluation des performances montre que l'activation d'un cycle de service variable dans le réseau de capteurs n'apporte aucune amélioration au niveau de la consommation énergétique mais que le compromis optimal entre la fiabilité et la consommation énergétique obtenu par notre système de stockage adaptatif et autonome n'est pas non plus affecté, celui-ci est maintenu / Wireless Sensor Networks (WSN) are made up of small devices limited in terms of memory, processing and energy capacity. They work interconnected and autonomously in order to monitoring a region or an object of interest. The evolution in the development of devices more powerful (with new capability such as energy harvesting and acting) and less expensive made the WSNs a crucial element in the emergence of Internet of Things (IoT). Nonetheless, assuming the new applications and services offered in the IoT scenario, new issues arise in the data management performed in the WSNs. Indeed, in this new context, WSNs have to deal with a large amount of data, now consumed on-demand, while ensure a good trade-off between its reliability and retrievability, and the energy consumption. In the scope of this thesis, we are interested in the data management in the WSN in the context of IoT realm. Specifically, we approach the problem of in-network data storage by posing the following question: How to store data for a short term in the WSNs so that the data could be easily retrieved by the consumers while ensuring the best trade-off between data reliability and conservation of energy resources? Foremost, we propose a reliable data storage scheme based on coding network, and assuming a communication model defined by the Publish/Subscribe paradigm. We validate the efficiency of our proposal by a theoretical analyses that is corroborate by a simulation evaluation. The results show that our scheme achieves a reliability of 80% in data delivery with the best cost-benefit compared to other data storage scheme. Aiming to further improve the performance of the data storage scheme proposed in our first contribution, we propose its optimization (modeling it as a Markov Decision Process (MDP)) in order to store data with optimal trade-off between reliability and communication overhead (in this context, also seen as energy consumption), and in an autonomously and adaptive way. For the best of our knowledge, our optimized data storage scheme is the only to ensure data reliability while adapt itself according to the service requirements and network condition. In addition, we propose a generalization of the mathematical model used in our first contribution, and a system model that defines the integration of WSNs performing our data storage scheme in the context for which it was envisaged, the IoT realm. Our performance evaluation shows that our optimization allows the consumers to retrieve up to 70% more packets than a scheme without optimization whereas increase the network lifetime of 43%.Finally, after being interested in finding the best trade-off between reliability and cost, we now focus on an auxiliary way to reduce the energy consumption in the sensor nodes. As our third contribution, we propose a study, in two parts, to measure how much a node activity scheduling can save energy. First, we propose an improvement in the duty cycle mechanism defined in the 802.15.4. Then, we propose a duty cycle mechanism introduced into our data storage scheme aiming at saving energy in the storage nodes. The simulation results show that our solution to the duty cycle mechanism in 802.15.4 led in considerable saving in energy costs. However, regarding duty cycle in our data storage scheme, it did not end up in more energy saving. Actually, as our optimized scheme already saves as much resource energy as possible while ensuring high reliability, the duty cycle mechanism can not improve the energy saving without compromise the data reliability. Nonetheless, this result corroborates that our scheme, indeed, performs under the optimal trade-off between reliability and communication overhead (consumption energy)

Les systèmes pair-à-pair à grande échelle ont été proposés comme un moyen fiable d'assurer un stockage de données à faible coût. Pour assurer la pérennité des données sur une période très longue, ces systèmes codent les données des utilisateurs comme un ensemble de fragments redondants qui sont distribués entre différents pairs du réseau. Un mécanisme de réparation est nécessaire pour faire face au comportement dynamique et non fiable des pairs. Ce mécanisme reconstruit en permanence les fragments de redondance manquants. Le système dépend de nombreux paramètres de configuration qui doivent être bien réglés, comme le facteur de redondance, sa politique de placement et la fréquence de réparation des données. Ces paramètres affectent la quantité de ressources, telles que la bande passante et l'espace de stockage, nécessaires pour obtenir un niveau souhaité de fiabilité, c'est-à-dire, une certaine probabilité de perdre des données. Cette thèse vise à fournir des outils permettant d'analyser et de prédire la performance de systèmes de stockage de données à grande échelle en général. Nous avons utilisé ces outils pour analyser l'impact de différents choix de conception du système sur différentes mesures de performance. Par exemple, la consommation de bande passante, l'espace de stockage et la probabilité de perdre des données, doivent être aussi faibles que possible. Différentes techniques sont étudiées et appliquées. Tout d'abord, nous décrivons un modèle simple par chaîne de Markov qui exploit la dynamique d'un système de stockage sous l'effet de défaillance des pairs et de réparation de données. Puis nous établissons des formules mathématiques closes qui donnent de bonnes approximations du modèle. Ces formules nous permettent de comprendre les interactions entre les paramètres du système. En effet, un mécanisme de réparation paresseux (lazy repair) est étudié et nous décrivons comment régler les paramètres du système pour obtenir une utilisation efficace de la bande passante. Nous confirmons en comparant à des simulations que ce modèle donne des approximations correctes du comportement moyen du système, mais ne parvient pas à capturer ses importantes variations au fil du temps. Nous proposons ensuite un nouveau modèle stochastique basé sur une approximation fluide pour saisir les écarts par rapport au comportement moyen. Ces variations qui sont généralement négligées par les travaux antérieurs, sont très im- portants pour faire une bonne estimation des ressources nécessaires au système. De plus, nous étudions plusieurs autres aspects d'un système de stockage distribué: nous utilisons un modèle de files d'attente pour calculer le temps de réparation pour un système avec bande passante limitée; nous étudions un système de codage hybride: en mixant les codes d'éffacement avec la simple réplication des données; enfin, nous étudions l'impact des différentes façons de distribuer des fragments de données entre les pairs, i.e., les stratégies des placements.

L'objet de cette thèse est l'étude de l'interaction d'un laser femtoseconde avec un support photosensible particulier : un verre phosphate dopé à l'argent appelé verre photo-luminescent (PL). Une nouvelle approche permettant de réaliser en trois dimensions dans un verre PL des nanostructures d'argent aux dimensions bien inférieures à la limite de diffraction est tout d'abord présentée. La mesure des propriétés optiques et structurales pour différentes échelles (spatiales et temporelles) a permis de proposer un mécanisme de formation des structures photo-induites qui est basé sur un jeu subtil entre les phénomènes d'absorption non-linéaire et de thermo-diffusion. La deuxième partie de cette thèse sera rientée sur les propriétés optiques (linéaires et non-linéaires) et les applications des ces nanostructures d'argent. En particulier, l'exaltation des propriétés non-linéaires des agrégats d'argent sera exploitée pour stocker optiquement de l'information en trois dimensions.

L'importante augmentation de la quantité d'informations sur Internet a contribué à une forte demande pour un stockage persistant des données. Les architectures centralisées de stockage de données sont financièrement onéreuses, faiblement évolutives et vulnérables aux attaques car elles constituent un point unique de défaillance du système. Ces dernières années, les architectures pair-à-pair ont mergé comme une alternative pour la mise en place d'une architecture de stockage persistant des données. Les systèmes pair-à-pair sont fondamentalement évolutifs et moins chers que les modèles client-serveur. Cependant, pour construire des systèmes de stockage persistant en utilisant le modèle pair-à-pair, deux défis fondamentaux doivent être abordés. i) Faire face à la dynamique des pairs, en raison de leur connectivité transitoire. ii) Réduire l'impact du comportement malicieux des pairs. La réplication est une technique régulièrement utilisée pour faire face à la connectivité transitoire des systèmes de stockage pair-à-pair. Toutefois, selon le ratio d'arrivées et de départs des pairs dans le système, cette technique présente un impact négatif en termes de stockage et de bande passante. Les réseaux pair-à-pair qui offrent la tolérance aux fautes byzantins, font généralement l'hypothèse que seulement une fraction limitée des pairs dans le système sont des pairs de comportements malveillants. Toutefois, l'estimation de la proportion de pairs malveillants dans un système pair-à-pair est une opération peu fiable. Ainsi, créer une architecture qui fournit le stockage persistant de données fiables et qui permet de faire face à tous ces problèmes est une contribution souhaitable. Dans cette thèse, nous proposons Datacube. Datacube est une architecture pair-à-pair de stockage de données scalable et efficace qui fournit un stockage persistant en utilisant un schéma de redondance hybride sur un réseau overlay structuré basée sur des clusters. Le schéma de redondance hybride proposé par Datacube assure la persistance et l'intégrité des données garantissant une forte résilience aux arrivées et départs de pairs même en présence de pairs malveillants. Datacube repose sur les propriétés des codes fontaines pour mettre en place son schéma de redondance hybride. Les valuations analytiques ont montré que Datacube est notamment performant en termes de disponibilité, de surcharge de stockage et de bande passante. Nous avons aussi effectué des évaluations pratiques concernant les performances de deux types de codes fontaines dans le contexte de systèmes de stockage pair-à-pair. Ces évaluations ont aidé à comprendre l'impact des paramètres de codage sur les performances de Datacube. À notre connaissance, ceci est la première étude complète qui permet aux développeurs d'applications de trouver les valeurs des paramètres de codage adaptés au contexte des réseaux pair-à-pair.

De nos jours, Le nombre de dispositifs ne cesse d’augmenter ce qui induit une forte demande des applications en données multimédia. Cependant gérer des données massives générées et consommées par les utilisateurs mobiles dans une zone urbaine reste une problématique de taille pour les réseaux cellulaires existants qui sont à la fois limités en termes de cout et de bande passante mais aussi due à la nature de telles données centrées- connexion. D’autre part, l’avancée technologique en matière de véhicules autonomes permet de constituer une infrastructure prometteuse capable de prendre en charge le traitement, la sauvegarde, et la communication de ces données. En effet, Il est maintenant possible de recruter des véhicules intelligents pour des fins de collecte, de stockage, et de partage des données hétérogènes en provenance d’un réseau routier afin de répondre aux demandes des citoyens via des applications. Par conséquent, nous tirons profit de l'évolution récente en « information Centric Networking » ICN afin d'introduire deux nouvelles approches de collecte et de stockage de contenu par les véhicules, nommées respectivement VISIT et SAVING, plus efficaces et plus proches de l'utilisateur mobile en zone urbaine ainsi nous remédions aux problèmes liés à la bande passante et le coût. VISIT est une plate-forme qui définit de nouvelles mesures de centralité basées sur l'intérêt social des citoyens afin d’identifier et de sélectionner l'ensemble approprié des meilleurs véhicules candidats pour la collecte des données urbaines. SAVING est un système de stockage de données sociales, qui présente une solution de mise en cache des données d’une façon collaborative entre un ensemble de véhicules parmi d’autres désignés et recrutés selon une stratégie des théorie des jeux basée sur les réseaux complexes. Nous avons testé ces deux méthodes VISIT et SAVING sur des données simulées pour environ 2986 véhicules avec des traces de mobilité réalistes en zone urbaine, et les résultats ont prouvés que les deux méthodes permettent non seulement une collecte et un stockage efficaces mais aussi bien scalables / The growth in the number of mobile devices today result in an increasing demand for large amount of rich multimedia content to support numerous applications. It is however challenging for the current cellular networks to deal with such increasing demand, both in terms of cost and bandwidth for the ``massive'' content generated and consumed by mobile users in an urban environment due to its connection-centric nature. The technological advancement in modern vehicles allow us to harness their computing, caching and communication capabilities to supplement infrastructure network. It is now possible to recruit smart vehicles to collect, store and share heterogeneous data on urban streets in order to provide citizens with different services. Therefore, we leverage the recent shift towards Information Centric Networking (ICN) to introduce two schemes, VISIT and SAVING for the efficient collection and storage of content at vehicles, closer to the urban mobile user to avoid bandwidth and cost. VISIT is a platform which defines novel centrality metrics based on the social interest of urban users to identify and select the appropriate set of best candidate vehicles to perform urban data collection. SAVING is a social-aware data storage system which exploits complex networks to present game-theoretic solutions for finding and recruiting vehicles adequate to perform collaborative content caching in an urban environment. VISIT and SAVING are simulated for around 2986 vehicles with realistic urban mobility traces and comparison results with other schemes in literature suggest both not only efficient but also scalable data collection and storage systems

La capacité des systèmes de stockage de données ne cesse de croître pour atteindre actuellement l’échelle de l’exaoctet, ce qui a un réel impact sur la robustesse des systèmes de stockage. En effet, plus le nombre de disques contenus dans un système est grand, plus il est probable d’y avoir une défaillance. De même, le temps de la reconstruction d’un disque est proportionnel à sa capacité. La simulation permet le test de nouveaux mécanismes dans des conditions quasi réelles et de prédire leur comportements. Open and Generic data Storage system Simulation tool (OGSSim), l’outil que nous proposons, supporte l’hétérogénéité et la taille importante des systèmes actuels. Sa décomposition modulaire permet d’entreprendre chaque technologie de stockage, schéma de placement ou modèle de calcul comme des briques pouvant être combinées entre elles pour paramétrer au mieux la simulation. La robustesse étant un paramètre critique dans ces systèmes, nous utilisons le declustered RAID pour assurer la distribution de la reconstruction des données d’un disque en cas de défaillance. Nous proposons l’algorithme Symmetric Difference of Source Sets (SD2S) qui utilise le décalage des blocs de données pour la création du schéma de placement. Le pas du décalage est issu du calcul de la proximité des ensembles de provenance logique des blocs d’un disque physique. Pour évaluer l’efficacité de SD2S, nous l’avons comparé à la méthode Crush, exemptée des réplicas. Il en résulte que la création du schéma de placement, aussi bien en mode normal qu’en mode défaillant, est plus rapide avec SD2S, et que le coût en espace mémoire est également réduit (nul en mode normal). En cas de double défaillance, SD2S assure la sauvegarde d’une partie, voire de la totalité, des données / Capacity of data storage systems does not cease to increase to currently reach the exabyte scale. This observation gets a real impact on storage system robustness. In fact, the more the number of disks in a system is, the greater the probability of a failure happening is. Also, the time used for a disk reconstruction is proportional to its size. Simulation is an appropriate technique to test new mechanisms in almost real conditions and predict their behavior. We propose a new software we callOpen and Generic data Storage system Simulation tool (OGSSim). It handles the heterogeneity andthe large size of these modern systems. Its modularity permits the undertaking of each storage technology, placement scheme or computation model as bricks which can be added and combined to optimally configure the simulation.Robustness is a critical issue for these systems. We use the declustered RAID to distribute the data reconstruction in case of a failure. We propose the Symmetric Difference of Source Sets (SD2S) algorithmwhich uses data block shifhting to achieve the placement scheme. The shifting offset comes from the computation of the distance between logical source sets of physical disk blocks. To evaluate the SD2S efficiency, we compared it to Crush method without replicas. It results in a faster placement scheme creation in normal and failure modes with SD2S and in a significant reduced memory space cost (null without failure). Furthermore, SD2S ensures the partial, if not total, reconstruction of data in case of multiple failures.

Depuis deux décennies, la révolution technologique est avant tout numérique entrainant une forte croissance de la quantité de données à stocker. Le rythme de cette croissance est trop importante pour les solutions de stockage matérielles, provoquant une augmentation du coût de l'octet. Il est donc nécessaire d'apporter une amélioration des solutions de stockage ce qui passera par une augmentation de la taille des réseaux et par la diminution des copies de sauvegarde dans les centres de stockage de données. L'objet de cette thèse est d'étudier l'utilisation des codes en graphe dans les réseaux de stockage de donnée. Nous proposons un nouvel algorithme combinant construction de codes en graphe et allocation des noeuds de ce code sur le réseau. Cet algorithme permet d'atteindre les hautes performances des codes MDS en termes de rapport entre le nombre de disques de parité et le nombre de défaillances simultanées pouvant être corrigées sans pertes (noté R). Il bénéficie également des propriétés de faible complexité des codes en graphe pour l'encodage et la reconstruction des données. De plus, nous présentons une étude des codes LDPC Spatiallement-Couplés permettant d'anticiper le comportement de leur décodage pour les applications de stockage de données.Il est généralement nécessaire de faire des compromis entre différents paramètres lors du choix du code correcteur d'effacement. Afin que ce choix se fasse avec un maximum de connaissances, nous avons réalisé deux études théoriques comparatives pour compléter l'état de l'art. La première étude s'intéresse à la complexité de la mise à jour des données dans un réseau dynamique établi et déterminons si les codes linéaires utilisés ont une complexité de mise à jour optimale. Dans notre seconde étude, nous nous sommes intéressés à l'impact sur la charge du réseau de la modification des paramètres du code correcteur utilisé. Cette opération peut être réalisée lors d'un changement du statut du fichier (passage d'un caractère hot à cold par exemple) ou lors de la modification de la taille du réseau. L'ensemble de ces études, associé au nouvel algorithme de construction et d'allocation des codes en graphe, pourrait mener à la construction de réseaux de stockage dynamiques, flexibles avec des algorithmes d'encodage et de décodage peu complexes. / For two decades, the numerical revolution has been amplified. The spread of digital solutions associated with the improvement of the quality of these products tends to create a growth of the amount of data stored. The cost per Byte reveals that the evolution of hardware storage solutions cannot follow this expansion. Therefore, data storage solutions need deep improvement. This is feasible by increasing the storage network size and by reducing data duplication in the data center. In this thesis, we introduce a new algorithm that combines sparse graph code construction and node allocation. This algorithm may achieve the highest performance of MDS codes in terms of the ratio R between the number of parity disks and the number of failures that can be simultaneously reconstructed. In addition, encoding and decoding with sparse graph codes helps lower the complexity. By this algorithm, we allow to generalize coding in the data center, in order to reduce the amount of copies of original data. We also study Spatially-Coupled LDPC (SC-LDPC) codes which are known to have optimal asymptotic performance over the binary erasure channel, to anticipate the behavior of these codes decoding for distributed storage applications. It is usually necessary to compromise between different parameters for a distributed storage system. To complete the state of the art, we include two theoretical studies. The first study deals with the computation complexity of data update and we determine whether linear code used for data storage are update efficient or not. In the second study, we examine the impact on the network load when the code parameters are changed. This can be done when the file status changes (from a hot status to a cold status for example) or when the size of the network is modified by adding disks. All these studies, combined with the new algorithm for sparse graph codes, could lead to the construction of new flexible and dynamical networks with low encoding and decoding complexities.

L'émergence de l'informatique dans les nuages met en avant de nombreux défis qui pourraient limiter l'adoption du paradigme Cloud. Tandis que la taille des données traitées par les applications Cloud augmente exponentiellement, un défi majeur porte sur la conception de solutions efficaces pour la gestion de données. Cette thèse a pour but de concevoir des mécanismes d'auto-adaptation pour des systèmes de gestion de données, afin qu'ils puissent répondre aux exigences des services de stockage Cloud en termes de passage à l'échelle, disponibilité et sécurité des données. De plus, nous nous proposons de concevoir un service de données qui soit à la fois compatible avec les interfaces Cloud standard dans et capable d'offrir un stockage de données à haut débit. Pour relever ces défis, nous avons proposé des mécanismes génériques pour l'auto-connaissance, l'auto-protection et l'auto-configuration des systèmes de gestion de données. Ensuite, nous les avons validés en les intégrant dans le logiciel BlobSeer, un système de stockage qui optimise les accès hautement concurrents aux données. Finalement, nous avons conçu et implémenté un système de fichiers s'appuyant sur BlobSeer, afin d'optimiser ce dernier pour servir efficacement comme support de stockage pour les services Cloud. Puis, nous l'avons intégré dans un environnement Cloud réel, la plate-forme Nimbus. Les avantages et les désavantages de l'utilisation du stockage dans le Cloud pour des applications réelles sont soulignés lors des évaluations effectuées sur Grid'5000. Elles incluent des applications à accès intensif aux données, comme MapReduce, et des applications fortement couplées, comme les simulations atmosphériques.