Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'intelligence ambiante (Ambient Intelligence - AMI). Les systèmes d'intelligence ambiante sont des systèmes interactifs composés de plusieurs éléments hétérogènes. D'un point de vue matériel, les composants de ces systèmes peuvent être divisés en deux catégories principales : les capteurs, que le système utilise pour observer son environnement, et les effecteurs, à travers lesquels le système agit sur son environnement afin d'exécuter des tâches spécifiques. D'un point de vue fonctionnel, l'objectif des systèmes d'intelligence ambiante est d'activer certains effecteurs, sur la base des mesures réalisées par des capteurs. Toutefois, les capteurs et les effecteurs peuvent subir des défaillances. Notre motivation dans cette thèse est de munir les systèmes ambiants de capacités d'auto-détection des pannes, pour leur permettre de vérifier de manière autonome si les actions prévues ont été effectuées correctement par les effecteurs. Pour résoudre ce problème, on pourrait appliquer des techniques classiques en automatique, et ainsi prédéterminer des boucles de régulation ad-hoc utilisant les capteurs disponibles. Cependant, une particularité des systèmes ambiants est leur ouverture : les ressources physiques (principalement les capteurs et effecteurs) ne sont pas nécessairement connues au moment de la conception, mais elles sont plutôt découvertes dynamiquement lors de l'exécution. En conséquence, ces boucles de régulation ne peuvent pas être établies à l'avance. Nous proposons une nouvelle approche dans laquelle la stratégie de détection de défaillances dans un système ambiant est déterminée dynamiquement lors de l'exécution. Pour cela, les couplages entre capteurs et effecteurs ne sont pas déterminés par le concepteur du système, mais déduits automatiquement lors de l'exécution. Ceci est rendu possible par la modélisation des caractéristiques des capteurs, des effecteurs, ainsi que des phénomènes physiques (que nous appelons effets) qui sont attendus dans l'environnement ambiant quand une action donnée est effectuée par un effecteur. Ces effets sont utilisés lors du fonctionnement du système pour lier les effecteurs (produisant les effets) avec les capteurs correspondants (détectant les effets). Nous introduisons une plateforme de détection des pannes qui génère à l'exécution un modèle de prédiction des valeurs attendues sur les capteurs. Ce modèle, de nature hétérogène (il mêle flots de données et automates finis) est exécuté par un outil adapté (ModHel'X) de façon à fournir les valeurs attendues à chaque instant. Notre plateforme compare alors ces valeurs avec les valeurs réellement mesurées de façon à détecter les défaillances.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:CCSD/oai:tel.archives-ouvertes.fr:tel-00935080 |
| Date | 19 November 2013 |
| Creators | Mohamed, Ahmed |
| Publisher | Supélec |
| Source Sets | CCSD theses-EN-ligne, France |
| Language | fra |
| Detected Language | French |
| Type | PhD thesis |
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