Les systèmes d'information actuels, qu'il s'agisse de réseaux d'entreprises, deservices en ligne ou encore d'organisations gouvernementales, reposent trèssouvent sur des systèmes distribués, impliquant un ensemble de machinesfournissant des services internes ou externes. La sécurité de tels systèmesd'information est construite à plusieurs niveaux (défense en profondeur). Lors de l'établissementde tels systèmes, des politiques de contrôle d'accès, d'authentification, defiltrage (firewalls, etc.) sont mises en place afin de garantir lasécurité des informations. Cependant, ces systèmes sont très souventcomplexes, et évoluent en permanence. Il devient alors difficile de maintenirune politique de sécurité sans faille sur l'ensemble du système (quand bienmême cela serait possible), et de résister aux attaques auxquelles ces servicessont quotidiennement exposés. C'est ainsi que les systèmes de détectiond'intrusions sont devenus nécessaires, et font partie du jeu d'outils desécurité indispensables à tous les administrateurs de systèmes exposés enpermanence à des attaques potentielles.Les systèmes de détection d'intrusions se classifient en deux grandes familles,qui diffèrent par leur méthode d'analyse: l'approche par scénarios et l'approchecomportementale. L'approche par scénarios est la plus courante, et elle estutilisée par des systèmes de détection d'intrusions bien connus tels queSnort, Prélude et d'autres. Cette approche consiste à reconnaître des signaturesd'attaques connues dans le trafic réseau (pour les IDS réseau) et des séquencesd'appels systèmes (pour les IDS hôtes). Il s'agit donc de détecter descomportements anormaux du système liés à la présence d'attaques. Bien que l'onpuisse ainsi détecter un grand nombre d'attaques, cette approche ne permet pasde détecter de nouvelles attaques, pour lesquelles aucune signature n'estconnue. Par ailleurs, les malwares modernes emploient souvent des techniquesdites de morphisme binaire, afin d'échapper à la détection parsignatures.L'approche comportementale, à l'inverse de l'approche par signature, se basesur la modélisation du fonctionnement normal du système. Cette approche permetainsi de détecter de nouvelles attaques tout comme des attaques plus anciennes,n'ayant recours à aucune base de données de connaissance d'attaques existantes.Il existe plusieurs types d'approches comportementales, certains modèles sontstatistiques, d'autres modèles s'appuient sur une politique de sécurité.Dans cette thèse, on s'intéresse à la détection d'intrusions dans des systèmesdistribués, en adoptant une approche comportementale basée sur une politique desécurité. Elle est exprimée sous la forme d'une politique de flux d'information. Les fluxd'informations sont suivis via une technique de propagation de marques (appeléeen anglais « taint marking ») appliquées sur les objets du systèmed'exploitation, directement au niveau du noyau. De telles approchesexistent également au niveau langage (par exemple par instrumentation de lamachine virtuelle Java, ou bien en modifiant le code des applications), ou encoreau niveau de l'architecture (en émulant le microprocesseur afin de tracer lesflux d'information entre les registres, pages mémoire etc.), etpermettent ainsi une analyse fine des flux d'informations. Cependant, nous avons choisi de nous placer au niveau du système d'exploitation, afin de satisfaire les objectifs suivants:• Détecter les intrusions à tous les niveaux du système, pas spécifiquement au sein d'une ou plusieurs applications.• Déployer notre système en présence d'applications natives, dont le code source n'est pas nécessairement disponible (ce qui rend leur instrumentation très difficile voire impossible).• Utiliser du matériel standard présent sur le marché. Il est très difficile de modifier physiquement les microprocesseurs, et leur émulation a un impact très important sur les performances du système. / Modern organisations rely intensively on information and communicationtechnology infrastructures. Such infrastructures offer a range of servicesfrom simple mail transport agents or blogs to complex e-commerce platforms,banking systems or service hosting, and all of these depend on distributedsystems. The security of these systems, with their increasing complexity, isa challenge. Cloud services are replacing traditional infrastructures byproviding lower cost alternatives for storage and computational power, butat the risk of relying on third party companies. This risk becomesparticularly critical when such services are used to host privileged companyinformation and applications, or customers' private information. Even in thecase where companies host their own information and applications, the adventof BYOD (Bring Your Own Device) leads to new security relatedissues.In response, our research investigated the characterization and detection ofmalicious activities at the operating system level and in distributedsystems composed of multiple hosts and services. We have shown thatintrusions in an operating system spawn abnormal information flows, and wedeveloped a model of dynamic information flow tracking, based on taintmarking techniques, in order to detect such abnormal behavior. We trackinformation flows between objects of the operating system (such as files,sockets, shared memory, processes, etc.) and network packetsflowing between hosts. This approach follows the anomaly detection paradigm.We specify the legal behavior of the system with respect to an informationflow policy, by stating how users and programs from groups of hosts areallowed to access or alter each other's information. Illegal informationflows are considered as intrusion symptoms. We have implemented this modelin the Linux kernel (the source code is availableat http://www.blare-ids.org), as a Linux Security Module (LSM), andwe used it as the basis for practical demonstrations. The experimentalresults validated the feasibility of our new intrusion detection principles.

Nos travaux se positionnent dans le cadre de l'algorithmique distribuée et plus particulièrement des réseaux ad hoc. Les réseaux ad hoc sont auto-organisés en permettant des échanges directs entre nœuds mobiles et ne reposent sur aucune infrastructure. Chaque nœud peut se déplacer librement et indépendamment des autres impliquant une modification perpétuelle de la topologie. Dans ce contexte, la probabilité que des défaillances surviennent dans le réseau est importante. Ces défaillances gênent le bon fonctionnement du réseau et peuvent même entrainer une paralysie de celui-ci. C'est pourquoi la conception de solutions pour de tels réseaux nécessitent des mécanismes de gestion de fautes. Parmi ceux-ci, l'approche d'auto-stabilisation permet à un système de gérer les fautes transitoires. Nous étendons cette approche pour répondre aux principaux problèmes liés à la mobilité des nœuds. Notre objectif est de répondre à un double besoin d'auto-organisation du réseau et d'optimisation du nombre de messages échangés. Notre approche consiste à découper le réseau en clusters afin de lui donner une structure hiérarchique. Cette dernière rend l'utilisation du réseau plus efficace et plus performante. L'algorithme que nous avons développé à cet effet est auto-stabilisant et n'est basé que sur des connaissances locales. Nous exploitons cette solution pour proposer deux utilisations efficaces : la diffusion d'informations dans le réseau et le routage. La diffusion d'informations exploite un arbre couvrant inter-clusters, construit sans surcoût, en parallèle de la clusterisation. Le routage quant à lui exploite cet arbre pour permettre à la fois d'optimiser le délai de bout en bout et le nombre de messages échangés. / Our work relies in the domain of distributed system, more preciselly ad hoc networks. Ad hoc networks are self-organized allowing direct exchanges between mobile nodes and do not rely on any infrastruture. Each node can move freely and independently of each others involving continuous topology variability. In this context, the probability that a failure occurs in the network is high. These failures hinder the proper functioning of the network and even causes its paralysis. Therefore, designing solutions for such networks requires fault management mechanisms. Among these, a self-stabilizating approach allows the system to withstand transient faults. We extend this approach to answer the problems induced by nodes mobility. We have two main objectives: a self-organizing network and optimizing number of exchanged messages. Our approach consists in dividing the network into clusters in order to give it a hierarchical structure. This solution allows a more efficient and effective network use. The algorithm that we developed for this purpose is a self-stabilizing algorithm based only on local informations. Based on this solution, we propose two efficient use cases: Information broadcast and a routing protocol. Information broadcast uses an inter-cluster spanning tree, generated without any overhead. In the same time as the clustering process. The routing protocol uses this tree for both round trip and number of exchanged messages optimization.

Les in silico expérimentations scientifiques à grande échelle contiennent généralement plusieurs activités de calcule pour traiter big data. Workflows scientifiques (SWfs) permettent aux scientifiques de modéliser les activités de traitement de données. Puisque les SWfs moulinent grandes quantités de données, les SWfs orientés données deviennent un problème important. Dans un SWf orienté donnée, les activités sont liées par des dépendances de données ou de contrôle et une activité correspond à plusieurs tâches pour traiter les différentes parties de données. Afin d’exécuter automatiquement les SWfs orientés données, Système de management pour workflows scientifiques (SWfMSs) peut être utilisé en exploitant High Perfmance Comuting (HPC) fournisse par un cluster, grille ou cloud. En outre, SWfMSs génèrent des données de provenance pour tracer l’exécution des SWfs.Puisque le cloud fournit des services stables, diverses ressources, la capacité de calcul et de stockage virtuellement infinie, il devient une infrastructure intéressante pour l’exécution de SWf. Le cloud données essentiellement trois types de services, i.e. Infrastructure en tant que Service (IaaS), Plateforme en tant que Service (PaaS) et Logiciel en tant que Service (SaaS). SWfMSs peuvent être déployés dans le cloud en utilisant des Machines Virtuelles (VMs) pour exécuter les SWfs orientés données. Avec la méthode de pay-as-you-go, les utilisateurs de cloud n’ont pas besoin d’acheter des machines physiques et la maintenance des machines sont assurée par les fournisseurs de cloud. Actuellement, le cloud généralement se compose de plusieurs sites (ou centres de données), chacun avec ses propres ressources et données. Du fait qu’un SWf orienté donnée peut-être traite les données distribuées dans différents sites, l’exécution de SWf orienté donnée doit être adaptée aux multisite cloud en utilisant des ressources de calcul et de stockage distribuées.Dans cette thèse, nous étudions les méthodes pour exécuter SWfs orientés données dans un environnement de multisite cloud. Certains SWfMSs existent déjà alors que la plupart d’entre eux sont conçus pour des grappes d’ordinateurs, grille ou cloud d’un site. En outre, les approches existantes sont limitées aux ressources de calcul statique ou à l’exécution d’un seul site. Nous vous proposons des algorithmes pour partitionner SWfs et d’un algorithme d’ordonnancement des tâches pour l’exécution des SWfs dans un multisite cloud. Nos algorithmes proposés peuvent réduire considérablement le temps global d’exécution d’un SWf dans un multisite cloud.En particulier, nous proposons une solution générale basée sur l’ordonnancement multi-objectif afin d’exécuter SWfs dans un multisite cloud. La solution se compose d’un modèle de coût, un algorithme de provisionnement de VMs et un algorithme d’ordonnancement des activités. L’algorithme de provisionnement de VMs est basé sur notre modèle de coût pour générer les plans à provisionner VMs pour exécuter SWfs dans un cloud d’un site. L’algorithme d’ordonnancement des activités permet l’exécution de SWf avec le coût minimum, composé de temps d’exécution et le coût monétaire, dans un multisite cloud. Nous avons effectué beaucoup d’expérimentations et les résultats montrent que nos algorithmes peuvent réduire considérablement le coût global pour l’exécution de SWf dans un multisite cloud. / Large-scale in silico scientific experiments generally contain multiple computational activities to process big data. Scientific Workflows (SWfs) enable scientists to model the data processing activities. Since SWfs deal with large amounts of data, data-intensive SWfs is an important issue. In a data-intensive SWf, the activities are related by data or control dependencies and one activity may consist of multiple tasks to process different parts of experimental data. In order to automatically execute data-intensive SWfs, Scientific Work- flow Management Systems (SWfMSs) can be used to exploit High Performance Computing (HPC) environments provided by a cluster, grid or cloud. In addition, SWfMSs generate provenance data for tracing the execution of SWfs.Since a cloud offers stable services, diverse resources, virtually infinite computing and storage capacity, it becomes an interesting infrastructure for SWf execution. Clouds basically provide three types of services, i.e. Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform- as-a-Service (PaaS) and Software-as-a-Service (SaaS). SWfMSs can be deployed in the cloud using Virtual Machines (VMs) to execute data-intensive SWfs. With a pay-as-you- go method, the users of clouds do not need to buy physical machines and the maintenance of the machines are ensured by the cloud providers. Nowadays, a cloud is typically made of several sites (or data centers), each with its own resources and data. Since a data- intensive SWf may process distributed data at different sites, the SWf execution should be adapted to multisite clouds while using distributed computing or storage resources.In this thesis, we study the methods to execute data-intensive SWfs in a multisite cloud environment. Some SWfMSs already exist while most of them are designed for computer clusters, grid or single cloud site. In addition, the existing approaches are limited to static computing resources or single site execution. We propose SWf partitioning algorithms and a task scheduling algorithm for SWf execution in a multisite cloud. Our proposed algorithms can significantly reduce the overall SWf execution time in a multisite cloud.In particular, we propose a general solution based on multi-objective scheduling in order to execute SWfs in a multisite cloud. The general solution is composed of a cost model, a VM provisioning algorithm, and an activity scheduling algorithm. The VM provisioning algorithm is based on our proposed cost model to generate VM provisioning plans to execute SWfs at a single cloud site. The activity scheduling algorithm enables SWf execution with the minimum cost, composed of execution time and monetary cost, in a multisite cloud. We made extensive experiments and the results show that our algorithms can reduce considerably the overall cost of the SWf execution in a multisite cloud.

Les infrastructures de calcul scientifique sont en constante évolution, et l’émergence de nouvelles technologies nécessite l’évolution des mécanismes d’ordonnancement qui leur sont associé. Durant la dernière décennie, l’apparition du modèle Cloud a suscité de nombreux espoirs, mais l’idée d’un déploiement et d’une gestion entièrement automatique des plates-formes de calcul est jusque la resté un voeu pieu. Les travaux entrepris dans le cadre de ce doctorat visent a concevoir un moteur de gestion de workflow qui intègre les logiques d’ordonnancement ainsi que le déploiement automatique d’une infrastructure Cloud. Plus particulièrement, nous nous intéressons aux plates-formes Clouds disposant de système de gestion de données de type DaaS (Data as a Service). L’objectif est d’automatiser l’exécution de workflows arbitrairement complexe, soumis de manière indépendante par de nombreux utilisateurs, sur une plate-forme Cloud entièrement élastique. Ces travaux proposent une infrastructure globale, et décrivent en détail les différents composants nécessaires à la réalisation de cette infrastructure :• Un mécanisme de clustering des tâches qui prend en compte les spécificités des communications via un DaaS ;• Un moteur décentralisé permettant l’exécution des workflows découpés en clusters de tâches ;• Un système permettant l’analyse des besoins et le déploiement automatique. Ces différents composants ont fait l’objet d’un simulateur qui a permis de tester leur comportement sur des workflows synthétiques ainsi que sur des workflows scientifiques réels issues du LBMC (Laboratoire de Biologie et Modélisation de la Cellule). Ils ont ensuite été implémentés dans l’intergiciel Diet. Les travaux théoriques décrivant la conception des composants, et les résultats de simulations qui les valident, ont été publié dans des workshops et conférences de portée internationale. / The constant development of scientific and industrial computation infrastructures requires the concurrent development of scheduling and deployment mechanisms to manage such infrastructures. Throughout the last decade, the emergence of the Cloud paradigm raised many hopes, but achieving full platformautonomicity is still an ongoing challenge. Work undertaken during this PhD aimed at building a workflow engine that integrated the logic needed to manage workflow execution and Cloud deployment on its own. More precisely, we focus on Cloud solutions with a dedicated Data as a Service (DaaS) data management component. Our objective was to automate the execution of workflows submitted by many users on elastic Cloud resources.This contribution proposes a modular middleware infrastructure and details the implementation of the underlying modules:• A workflow clustering algorithm that optimises data locality in the context of DaaS-centeredcommunications;• A dynamic scheduler that executes clustered workflows on Cloud resources;• A deployment manager that handles the allocation and deallocation of Cloud resources accordingto the workload characteristics and users’ requirements. All these modules have been implemented in a simulator to analyse their behaviour and measure their effectiveness when running both synthetic and real scientific workflows. We also implemented these modules in the Diet middleware to give it new features and prove the versatility of this approach.Simulation running the WASABI workflow (waves analysis based inference, a framework for the reconstruction of gene regulatory networks) showed that our approach can decrease the deployment cost byup to 44% while meeting the required deadlines.

Cette thèse présente un nouveau modèle temporisé appelé timed-pNets pour la modélisation et la vérification des comportements des systèmes distribués hétérogènes. Un défi essentiel de ces systèmes est de spécifier correctement les contraintes de temps du système, dans la mesure où les nœuds dans les systèmes distribués n'ont pas l'horloge physique commune. Timed-pNets utilise un modèle de temps basé sur des horloges logiques, de manière à ce que les mesures de temps dans ce modèle ne reposent pas sur une horloge physique commune. Les timed-pNets ont une structure hiérarchique en arbre: les feuilles de cet arbre sont des Systèmes de Transition Étiquetés paramétrés temporisés (timed-LTSs), et les autres nœuds sont des dispositifs de synchronisation qui permettent de composer les comportements de leurs sous-réseaux. A chaque nœud d'un timed-pNet peut être associée une spécification temporisée, qui consiste en un ensemble d’horloges logiques et de relations sur ces horloges. Les spécifications temporisées sont utilisées pour spécifier les comportements du système, y compris les communications synchrones et asynchrones. Grâce à la spécification temporisée, les timed-pNets peuvent modéliser des systèmes de manière flexible. Les analyses des limites de temps, de la sûreté et de la latence sont discutées par l'étude des conflits de relations entre les horloges logiques du système. Nous utilisons un scénario d'insertion de voitures dans les systèmes de transport intelligents (ITS) comme un exemple pour illustrer l'utilisation de notre modèle timed-pNets. Finalement, l'outil TimeSquare est utilisé pour effectuer une simulation logique et vérifier la validité de notre modèle. / This thesis presents a novel timed model called timed-pNets for modeling and verifying the communication behaviours of heterogeneous distributed systems. Since the nodes in distributed systems have no common physical clock, it brings the challenges of correctly specifying the system time constraints. Timed-pNets build the time model on top of logical clocks such that the time of this model does not rely on a common physical clock. Timed-pNets are tree style hierarchical structures. Each node is associated with a timed specification which consists of a set of logical clocks and some relations on these clocks. The leaves are represented by timed Parametrized Label Transition Systems (timed-pLTSs). Non-leaf nodes (called timed-pNets nodes) are synchronisation devices that synchronize the behaviours of subnets (these subnets can be leaves or non-leaf nodes). Both timed-pLTSs and timed-pNets nodes can be translated to timed specifications. Timed specifications are designed to specify the system behaviours including synchronous and asynchronous communications. Thanks to the timed specification, timed-pNets are able to model systems in a flexible way. Time bound analysis, safety and latency properties are discussed by investigating the relations conflicts between system logical clocks. We take a simple case of car insertion from the area of Intelligent Transportation Systems (ITS) as an example to demonstrate the use of the timed-pNets model. In the end, the TimeSquare tool is used to perform a logical simulation and check the validity of our model.

L'environnement d'exécution est un composant clé de l'environnement de programmation et d'exécution d'applications parallèles. Il fournit des services aux processus de l'application parallèle. Parmi ces services, les plus fondamentaux sont la mise en relation des processus entre eux et la transmission des signaux et des entrées-sorties. Cette thèse porte sur l'étude des environnements d'exécution à grande échelle et les services rendus à l'application sur des systèmes de grande taille. La première partie étudie les performances de l'environnement d'exécution à grande échelle et propose une approche centrée sur les topologies pour supporter l'application de manière efficace. La seconde partie étudie un rôle supplémentaire rempli par l'environnement d'exécution dans des systèmes constitué d'un grand nombre de composants avec le support de la tolérance aux défaillances. La troisième et la quatrième partie concernent un type particulier de systèmes à grande échelle avec les grilles de calcul. Ces systèmes présentent des particularités spécifiques à l'utilisation de ressources géographiquement distantes et à l'hétérogénéité de ces ressources. Les problématiques de connectivité sur les grilles de calcul et une extension de l'environnement d'exécution conçue pour y faire face sont présentées dans la troisième partie de cette thèse. La quatrième partie présente une méthode de conception d'applications destinées aux grilles de calcul et des exemples d'applications typiques présentant de bonnes performances.

Au sein de cette thèse, nous étudions l'utilisation de codes dans les systèmes de diffusion distribués et dans les systèmes de stockage auto-réparant. Les codes ont été largement utilisés afin de construire des systèmes fiables à partir d'éléments non fiables. A ce titre, les codes sont très utiles dans les systèmes distribués et surpassent les approches sans codes. Cependant, dans la pratique, les codes sont souvent délaissés notamment à cause de leurs coûts de décodage élevés et de leurs coûts de réparation plus élevés. Nous étudions la possibilité de réduire les coûts annexes afin de rendre les codes plus attrayants. Ainsi, nous proposons d'adapter un protocole de diffusion épidémique afin de profiter au plus des codes fontaines et nous construisons de nouveaux codes réseau basse complexité. Puis nous étudions l'utilisation de codes réseaux dans les systèmes de stockage afin d'offrir des compromis optimaux entre coûts de stockage et de réparation.

Les systèmes de production manufacturiers sont une classe des systèmes à événements discrets. Leur taille nécessite de distribuer le logiciel de contrôle sur une architecture industrielle de plusieurs ordinateurs reliés en réseau. Dans ce contexte, il devient essentiel d'être capable d'évaluer l'impact d'une architecture réseau spécifique sur les services des systèmes manufacturiers en termes de la performance et la qualité. Les performances du réseau sous-jacent peuvent notamment nuire à la productivité du système. Dans la méthodologie traditionnelle proposée dans la littérature, cet aspect n'est pas pris en compte au niveau conception. Cependant, la modélisation de tels systèmes est importante pour vérifier certaines propriétés. Dans cette thèse, nous proposons une approche de modélisation par composants à l'aide des réseaux de Petri haut niveau pour la modélisation de certains protocoles de réseaux afin d'évaluer les systèmes manufacturiers comme étant des systèmes distribués. La sélection des réseaux de Petri est justifiée par leur pouvoir d'expression en ce qui concerne la modélisation des systèmes distribués et concurrents. L'approche par composants permet de diminuer la complexité de la modélisation et encourage la généricité, la modularité et la réutilisabilité des composants prêt-à-utiliser. Cela permet de construire facilement de nouveaux modèles et de réduire les coûts de développement de systèmes. En outre, cela peut aider à une meilleure gestion des services et des protocoles et à changer facilement/modifier un élément du système. Notre modélisation permet enfin d'évaluer ces systèmes par le biais de simulations centralisées

L'évolution rapide du web a changé la façon dont l'information est créée, distribuée, évaluée et consommée. L'utilisateur est dorénavant mis au centre du web en devenant le générateur de contenu le plus prolifique. Pour évoluer dans le flot d'informations, les utilisateurs ont besoin de filtrer le contenu en fonction de leurs centres d'intérêts. Pour bénéficier de contenus personnalisés, les utilisateurs font appel aux réseaux sociaux ou aux systèmes de recommandations exploitant leurs informations privées. Cependant, ces systèmes posent des problèmes de passage à l'échelle, ne prennent pas en compte la nature dynamique de l'information et soulèvent de multiples questions d'un point de vue de la vie privée. Dans cette thèse, nous exploitons les architectures pair-à-pair pour implémenter des systèmes de recommandations pour la dissémination personnalisée des news. Une approche pair-à-pair permet un passage à l'échelle naturel et évite qu'une entité centrale contrôle tous les profils des utilisateurs. Cependant, l'absence de connaissance globale fait appel à des schémas de filtrage collaboratif qui doivent palier les informations partielles et dynamiques des utilisateurs. De plus, ce schéma de filtrage doit pouvoir respecter la vie privée des utilisateurs. La première contribution de cette thèse démontre la faisabilité d'un système de recommandation de news totalement distribué. Le système proposé maintient dynamiquement un réseau social implicit pour chaque utilisateur basé sur les opinions qu'il exprime à propos des news reçues. Les news sont disséminées au travers d'un protocole épidémique hétérogène qui (1) biaise l'orientation des cibles et (2) amplifie la dissémination de chaque news en fonction du niveau d'intérêt qu'elle suscite. Ensuite, pour améliorer la vie privée des utilisateurs, nous proposons des mécanismes d'offuscation permettant de cacher le profil exact des utilisateurs sans trop dégrader la qualité de la recommandation fournie. Enfin, nous explorons un nouveau modèle tirant parti des avantages des systèmes distribués tout en conservant une architecture centralisée. Cette solution hybride et générique permet de démocratiser les systèmes de recommandations en offrant aux fournisseurs de contenu un système de personnalisation à faible coût.

Le travail coopératif est un domaine qui étudie le travail de groupes d'utilisateurs de façon générale. Sa finalité est la conception de collecticiels, ensembles logiciels qui contiennent les outils, les applications, et les plate-formes qui supportent les activités de groupes d'utilisateurs. La gestion de ces groupes et les échanges d'information entre leurs membres nécessitent la définition de nouveaux services de communication adaptés aux besoins des agents en coopération. Les travaux menés dans ce mémoire ont consisté à définir, à concevoir et à gérer la structuration des groupes coopératifs. Un modèle à base de graphes a été proposé à partir du partage de données, pour représenter les relations entre les divers membres d'un groupe coopératif. A partir de ce modèle, un service pour l'entrée et la sortie en coopération des agents coopérants a été défini. Un protocole de communication sous-jacent a été spécifié en utilisant le langage de description formelle Estelle. Le protocole proposé a été vérifié en utilisant l'environnement à base de réseaux de Petri VAL, puis a été implanté en langage C sous UNIX à partir du code Estelle généré. Une extension de ce travail permet la formation d'apartés qui sont des sous-groupes très dynamiques créés à l'intérieur de la coopération. Un autre protocole spécifié en Estelle a été proposé pour gérer la formation de ces apartés et leur évolution au sein de la coopération. En plus de la structuration des groupes, une étude des données qui peuvent être échangées entre des agents coopérants a mené à la définition d'un service de gestion des dépendances de données. Ce service, spécifié également en Estelle, permet de créer, supprimer ou modifier des dépendances entre données, et répercute les modifications de valeurs vers l'ensemble des données dépendantes.