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The National Research Council of Canada (NRC) is committed to supporting the scale ai cluster's goals through its Artificial Intelligence for Logistics program, which includes convener support in supply chain and logistics. The program also provides R&D expertise focused on next-generation technology issues to ensure Canadian excellence in logistics for the longer term. Using its national reach, the NRC program is creating linkages between stakeholders, and enabling the advancement of the technologies and firms that will make supply chain and logistics excellence a competitive advantage for Canada., Le Conseil national de recherches du Canada (CNRC) s'est engagé à appuyer les objectifs de la grappe scale ai par l'entremise de son programme Intelligence artificielle au service de la logistique, reliant des organisations dans les domaines de la chaine d'approvisionnement et de la logistique. Le programme tire parti d'une expertise en R-D axée sur les enjeux technologiques de la prochaine génération afin d'assurer l'excellence de la logistique canadienne à long terme. Fort de sa portée nationale, le programme crée des liens entre les intervenants et permet l'avancement des technologies et des entreprises qui fera de l'excellence dans la gestion de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique un avantage concurrentiel pour le Canada.

International audience; Nous proposons une solution en deux étapes pour déterminer des trajectoires quasi-optimal de véhicules aériens sans pilote (UAV), ou drones, afin de recharger rapidement un réseau de capteurs au sol, augmentant ainsi la durée de vie de celui-ci. Nous nous concentrons sur une solution de recharge sans fil par radiofréquence (RF), lequel permet notamment de pouvoir charger plusieurs capteurs en parallèle par un même drone. Cependant, il existe une forte déperdition d'énergie lorsque plusieurs drones chargent le même capteur simultanément. Nous optimisons donc le plan de vol de la flotte de drones afin de minimiser le temps nécessaire pour charger tous les capteurs, tout en évitant cette déperdition.

International audience; L'internet des objets (IoT) couvre un large éventail d'applications qui s'appuient sur une ou plusieurs technologies réseau pour échanger des données entre les différents dispositifs IoT et les applications utilisateur. Ces technologies sont très hétérogènes et sont caractérisées par un ensemble de paramètres de configuration spécifiques à chacune. Les architectes IoT peuvent avoir recours à la simulation pour sélectionner une configuration réseau qui permette d'obtenir les meilleurs performances pour une application et un contexte cibles. Mais cette approche peut s'avérer coûteuse en temps de calcul et donc en énergie. Dans cet article, nous proposons COSIMIA, une méthode s'appuyant sur la combinaison de la Simulation et de l'Apprentissage automatique afin d'accélerer la recherche d'une configuration optimisée pour un scénario IoT donné. La méthode proposée est appliquée à deux études de cas inspirées de situations industrielles réelles, utilisant des technologies IoT différentes. Nous montrons que cette méthode permet de déterminer de bonnes configurations réseau avec un nombre réduit de simulations.

National audience; We witnessed, in the last few years, the massive expansion of theInternet of Things (IoT) to multiple everyday devices, in homes, buildings and factories.The inclusion of heterogeneous wireless transceivers in potentially criticalappliances and environments is then raising growing security and safety concerns.However, according to the litterature, there is still room for improvement, especiallyin off-the-shelf devices, often not implementing the different security measures ofthe protocols they use. As such, numerous works focus on the improvement of theglobal security and safety of the IoT, and more generally in the wireless communicationsoften used by these devices. The subject of the Physical Layer security is oftendisregarded, because of its complexity or the fact that it is less critical in more traditionalwired networks. However, the wireless communication medium can have asubstantial impact on the attack surface because of its higher availability, since anyonein radio range can listen to communications. It also brings new vulnerabilities,that are specific to this kind of transmissions. Furthermore, the low complexity andcomputational power of the devices in use often results in simple protocols, makingdevice cloning and injections more easy, and harder to detect from higher layers.Thus, in this thesis, we decided to focus on the impact of the wireless PhysicalLayer on network security, and highlight the importance of transversal approachesbetween signal processing and cybersecurity. We first show the new dimension introducedby the common wireless medium in offensive security, by showing a newattack based on similarities in Physical Layers of two protocols to break the isolationbetween them. This attack, Wazabee, allows Bluetooth Low Energy transceiversto communicate seemlessly with Zigbee networks. We also show that the principlebehind it could be extended to other pairs of protocols, should the conditions bemet. This highlights the importance of a more protocol-agnostic monitoring of thewireless medium, able to detect communications outside the legitimate protocolsof the environment, and to not consider co-existing wireless protocols as isolated.Then, we propose two defensive contributions, to help secure wireless networks byanalysing the communications from a Physical Layer perspective. First, we presenta low-cost fingerprinting approach for wireless devices, to detect potential identitytheft attacks, i.e. attacks where an illegitimate device tries to take the place of alegitimate one in the network. Then, we present an approach for automated wirelessprotocol audit, allowing to detect and analyze various protocols emitting in awide range of frequencies, with minimal assumptions on their nature. These twoapproaches complete higher-layer security measures, to detect potential intrudersor covert channels in the environment, and to ease protocol analysis for securityexperts.; Nous assistons, depuis plusieurs années, à l’extension de l’Internetdes Objets à de nouveaux objets du quotidien, que ce soit dans les domiciles ousur le lieu de travail. L’ajout d’émetteurs hétérogènes dans de nombreux objetset certains environnements sensibles pose de nombreux problèmes en termes desûreté et de sécurité. Les travaux récents montrent qu’il y a encore du chemin àparcourir, notamment pour les objets grand-public, qui n’implémentent souventpas les mesures de sécurité définies dans les standards. Partant de ceconstat, de nombreux travaux s’intéressent aujourd’hui à la sécurité et à lasûreté dans l’IoT, et plus généralement dans les réseaux sans-fil, souvent utiliséspar ces objets. Le sujet de la sécurisation de la couche physique estsouvent mis de côté, que ce soit pour sa complexité ou par comparaison avecles réseaux filaires traditionnels, où elle a moins d’impact. Toutefois, la plusgrande accessibilité des réseaux sans-fil par tout ce qui se trouve à portéeradio en augmente considérablement la surface d’attaque. S’y ajoutent égalementdes vulnérabilités propres à ce type de transmissions, et la simplicitéde certains protocoles, due à la faible puissance de calcul des objets, rendantdes attaques telles que le clonage d’objet légitime plus aisées, et difficiles àdétecter depuis les couches supérieures. Dans cette thèse, nous nous sommesdonc concentrés sur l’impact de l’aspect sans-fil de la couche physique sur lasécurité de ces réseaux, mettant en évidence l’intérêt d’approches transversalesentre traitement du signal et sécurité. Nous montrons d’abord l’impactoffensif du moyen de communication commun, en exposant une nouvelle attaquebasée sur la similarité des couches physiques de deux protocoles. Cetteattaque, Wazabee, permet à des objets BLE de communiquer avec des objetsZigbee. Nous montrons également que le principe de l’attaque pourrait êtreétendu à d’autres paires de protocoles. Nous soulignons ainsi l’importancede moyens de détection plus indépendants des protocoles déployés capablesde détecter des communications hors des canaux légitimes, et de ne pas considérerdes réseaux sans-fil différents mais colocalisés comme isolés les unsdes autres. Enfin, nous présentons deux contributions défensives basées surl’analyse de ces réseaux depuis leur couche physique. Premièrement, nousprésentons une approche à bas coût d’identification d’émetteurs sans-fil, visantdes attaques usurpant l’identité d’émetteurs légitimes. Ensuite, nous présentonsune approche d’automatisation de l’audit de protocoles sans-fil, permettantde détecter et d’analyser le contenu d’émissions sans-fil, avec un minimumd’hypothèses sur leur nature. Ces deux approches complètent des mesures auxcouches supérieures, en permettant de détecter de potentielles intrusions oucanaux cachés, et pour faciliter l’analyse des protocoles utilisés par les experts.

This thesis concerns new detection methods for the security of heterogenous IoT systems, and fits within the framework of the SecureIoT European project. We have first proposed a solution exploiting the process mining together with pre-treatment techniques, in order to build behavioral models, and identifying anomalies from heterogenous systems. We have then evaluated this solution from datasets coming from different application domains : connected cars, industry 4.0, and assistance robots.. This solution enables to build models that are more easily understandable. It provides better detection results than other common methods, but may generate a longer detection time. In order to reduce this time without degrading detection performances, we have then extended our method with an ensemble approach, which combines the results from several detection methods that are used simultaneously. In particular, we have compared different score aggregation strategies, as well as evaluated a feedback mechanism for dynamically adjusting the sensitivity of the detection. Finally, we have implemented the solution as a prototype, that has been integrated into a security platform developed in collaboration with other European industrial partners.; Cette thèse porte sur de nouvelles méthodes de détection pour la sécurité des systèmes IoT hétérogènes, et s'inscrit dans le cadre du projet européen Secure IoT. Nous avons tout d'abord proposé une solution utilisant le process mining couplé à un pré-traitement des données, pour construire des modèles de comportement et identifier des anomalies à partir de données hétérogènes. Nous avons évalué cette solution à partir de jeux de données issus de plusieurs domaines d'applications différents : véhicules connectés, industrie 4.0, robots d'assistance. Cette solution permet de construire des modèles plus facilement compréhensibles. Elle obtient des meilleurs résultats de détection que d'autres méthodes usuelles, mais demande un temps de traitement plus long. Pour réduire ce dernier sans dégrader les performances de détection, nous avons ensuite étendu notre méthode à l'aide d'une approche ensembliste, qui permet de combiner les résultats de plusieurs méthodes de détection utilisées simultanément. En particulier, nous avons comparé différentes stratégies d'agrégation des scores. Nous avons aussi évalué un mécanisme permettant d'ajuster dynamiquement la sensibilité de la détection. Enfin, nous avons implanté la solution sous la forme d'un prototype, qui a été intégré à une plateforme de sécurité développée avec des partenaires européens.

Business Processes (BP) can be seen as a collection of activities executed and coordinated in order to produce a specific result and to meet the needs of a customer (internal and/or external). Business process management (BPM) is a very active research area, its objective is to provide a comprehensive and insightful analysis of the product flow and to identify inefficiencies and potential improvement areas in the process to achieve better decision making and results. Although we can find several Business Process Improvement (BPI) methods in the literature, organizations are still facing some difficulties to apply these methods effectively. These difficulties can be justified by the fact that the existing BPI methods do not fi twith all the recent requirements of the organizations and the progress that the world has achieved, in the past few years, in several domains such as Artificial Intelligence, Data Analytics techniques, Machine Learning, Process Mining, and Event (Stream) Processing, etc. Besides, with this new digitized era and the rise of several new technologies such as Big Data, Internet of things, Cloud computing, etc, organizations are faced with many factors and challenges that generate real changes in the traditional BPM. Among these challenges, we have the huge amount of data and event data that are continuously gathered within the organization. These data represent a real engine of growth for organizations, and must be adequately exploited to extract high added value that can assist the organization in its decision making process. Furthermore, enterprises are looking for advanced technologies that optimize time and resources and increase agility, productivity and most importantly, proactivity. However, traditional BPM systems present different limits, as they do not facilitate the use of knowledge extracted from this data, by business processes, because they do not benefit from statistical functionalities and data analysis and manipulation techniques in real time.The interdisciplinary nature of BPM is a key factor that fosters opportunities for improvement in this domain. The objective of this thesis work is to propose new approaches for augmenting business processes, by relying mainly on data analysis, machine learning algorithms, and complex event processing, to exploit the data generated by business process execution (event data, event logs) and find ways to improve these processes from different perspectives such as instances scheduling and event management in an IoT environment.IoT is becomming a hot-spot area of technological innovations and economic development promises for many industries and services. This new paradigm shift affects all layers of enterprise architecture from infrastructure to business. Business Process Management (BPM) is a field among others that is affected by this new technology. To assist data and event explosion resulting, among others, fron IoT, data analytic processes combined with event processing techniques, examine large data sets to uncover hidden patterns, and unknown correlations between collected events, either at a very technical level (customer preferences, market trends, revenue opportunities) to provide improved operational efficiency, better customer service, and competitive advantages over rival organizations.In order to capitalize on the business value of data and events generated by IoT sensors, IoT, Data Analytics, Event Processing, and BPM need to meet in the middle.; Les processus métiers peuvent être vu comme une collection d'activités exécutées et coordonnées afin de produire un résultat bien spécifique, répondant aux besoins d'un client (interne et/ou externe). La gestion des processus métiers (Business process management - BPM) est un domaine de recherche très actif dans la discipline des systèmes d'informations. Il a pour objectif l'amélioration continue de l'efficacité et la performance des processus d'une entreprise, par le biais des méthodes, des techniques et des outils qu'il offre afin d'appuyer la conception, la mise en œuvre, la gestion, l'analyse, et l'automatisation, dans la mesure du possible, des processus métier, et donc gagner en termes d'agilité,de flexibilité et de performance. Même si plusieurs méthodes d'amélioration des processus métier (Business Process Improvement- BPI) sont disponibles dans la littérature, les organisations rencontrent toujours des difficultés pour les appliquer efficacement. Ces difficultés peuvent être justifiées par le fait que les méthodes BPI existantes ne répondent pas à toutes les exigences récentes des organisations et ne s'adaptent pas aux progrès réalisés, ces dernières années, dans plusieurs domaines tels que l'intelligence artificielle, les techniques d'analyse des données, l'apprentissage automatique, le process mining et le traitement des (flux) événements, etc. En outre, avec cette nouvelle ère de digitalisation et l'essor de plusieurs nouvelles technologies telles que le Big Data, l'Internet des objets (IoT), le Cloud Computing, etc, les organisations sont confrontées à de nouveaux facteurs et défis redéfinissant le marché et qui génèrent de réels changements dans le BPM traditionnel. Parmi ces nouveaux défis on trouve la quantité de données et d'événements, provenant, avec une très grande vélocité,de différentes sources hétérogènes (des interactions internes ou externes de l'entreprise,IoT, etc). Ces données doivent être bien analysées et exploitées afin d'en extraire, des résultats à forte valeur ajoutée qui peuvent aider l'entreprise dans son processus de prise de décision. Cependant, les outils traditionnels proposés par la méthode du management des processus métiers présentent différentes limites concernant le traitement, la fouille et l'analyse des données et l'exploitation des résultats de ces analyses en temps réel. La nature interdisciplinaire du BPM est un facteur clé qui favorise les perspectives d'amélioration dans ce domaine. L'objectif de ce travail de thèse est de proposer de nouvelles approches pour augmenter les processus métier, en s'appuyant principalement sur l'analyse des données, les algorithmes d'apprentissage automatique et le traitement des événements complexes, afin d'exploiter les données et événements générés par l'exécution des processus métier et de trouver des moyens d'améliorer ces processus sous différents angles tels que l'ordonnancement des instances et la gestion des événements dans un environnement IoT. L'loT est en train de devenir une zone d'innovations technologiques et de promesses de développement économique pour de nombreuses industries et services. Ce nouveau changement de paradigme affecte toutes les couches de l'architecture d'entreprise, de l'infrastructure au métier. Le Business Process Management (BPM) est un domaine parmi d'autres qui est affecté par cette nouvelle technologie. Pour faire face à l'explosion des données et des événements résultant, entre autres, de l'loT, les processus d'analyse de données combinés aux techniques de traitement des événements, examinent de grands ensembles de données pour découvrir des modèles cachés, des corrélations inconnues entre les événements collectés, soit à un niveau très technique (détection des incidents/anomalies, maintenance prédictive), soit au niveau métier (préférences des clients, tendances du marché, opportunités de revenus) pour fournir une meilleure efficacité opérationnelle, un meilleur service client et des avantages concurrentiels sur les organisations rivales. Afin de capitaliser la valeur commerciale des données et des événements générés par les capteurs de IoT, IoT, Data Analytics, Traitement des événements et BPM doivent se rencontrer au milieu.

In a world characterized by a fierce competition, where markets are changing rapidly, the rivalry is increasing, the product life cycle is decreasing, the emergence of Industry 4.0 technologies has led to a large number of changes in the functioning of manufacturing companies, that are racing against time day by day to me more powerful, responsive, and able to face new challenges. With the advent of digital technologies, new challenges have been promoted, companies are called more than ever before to follow technological changes in order to respond effectively to customers’ requirements, in terms of quality, cost, time, and so on… Nowadays, one of the most important challenges facing companies are the commitments related to the field of logistics, due to the many problems associated with it, such as improving quality, reducing costs, and optimizing shipping and delivery services, in order to reach its most prominent goals, which is to ensure a high level of customer experience improvement. By taking into consideration the direct and significant impact of logistics on the company’s productivity, it has become necessary to take seriously the implementation of modern technology in this field, which mainly lies in the development of an advanced system that includes resource planning, warehouse management, transportation system, in a way that makes sharing information at real time, and reducing cost, a top priority. Regarding the type of literature used, the article is a systematic review, which aimed to collect as many relevant studies as possible, and give a critical evaluation and synthesis of existing knowledge that address the impact of the new technologies on logistics performance in manufacturing companies. This article highlights the importance of the Industry 4.0 in logistics operations, its pillars and implications, the key factors that will be required to meet the new conditions of the Industry 4.0 concept in logistics’ field, as well as the risks that may occur. Keywords: Industry 4.0; Logistics; Supply Chain; Internet of Things. JEL Classification: L60, O32 Paper type: Theoretical Research, Dans un monde caractérisé par une concurrence féroce, où les marchés évoluent rapidement, l'émergence des technologies de l'Industrie 4.0 a entraîné un grand nombre de changements dans le fonctionnement des entreprises industrielles, pour qu’elles soient plus puissantes, réactives, mais surtout capables de faire face à de nouveaux défis. Les entreprises sont aujourd’hui plus que jamais incitées à s’impliquer pleinement dans le processus d’intégration de nouvelles technologies dans différents départements, afin de suivre correctement les évolutions technologiques, et répondre parfaitement aux exigences des clients, notamment en termes de qualité, de coûts, de délai, etc… qui sont des aspects fondamentalement liés à la logistique. De nos jours, l'un des défis les plus importants auxquels sont confrontées les entreprises sont les engagements liés au domaine de la logistique, en raison des nombreux problèmes qui y sont associés, tels que l'amélioration de la qualité, la réduction des coûts et l'optimisation des services d'expédition et de livraison, afin que les entreprises puissent garantir une bonne expérience client. Les entreprises qui sont donc bien conscientes de l’impact de la logistique sur leur rentabilité assurent qu’il est devenu nécessaire de faire intégrer les nouvelles technologies de l’industrie 4.0 dans toute la chaine logistique, notamment l’implémentation de ces technologies dans la gestion d’entrepôt, la planification de production et à travers l’insertion des progiciels de gestion intégrés. Concernant le type de littérature utilisée, l'article s'agit d'une revue systématique, qui avait comme objectif le rassemblement du plus grand nombre possible des études pertinentes, l'évaluation critique et de synthèse des connaissances existantes qui traitent l’importance et surtout l’impact de l’intégration des nouvelles technologies sur l’effort logistique global au sein des entreprises industrielles. Cet article met en évidence l'importance de l'Industrie 4.0 dans les opérations logistiques, ses piliers et ses implications, les facteurs clés qui seront nécessaires pour répondre aux nouvelles conditions du concept de l'Industrie 4.0 dans le domaine de la logistique, ainsi que les risques qui peuvent survenir. Mots-clés: Industrie 4.0 ; Logistique ; Chaîne d'approvisionnement ; Internet des objets. JEL Classification : L60, O32 Type de l’article: Article théorique.

This thesis presents how the blockchain technology is used in Internet-of-Things (IoT) applications. IoT is something present in our everyday life and the IoT applications rely on constrained devices, devices far less powerful than a computer. Using these constrained devices forces us to define new protocols and use new tools to ensure security in these applications. In this thesis, we ask ourselves if the blockchain, a distributed ledger technology, can be a tool used to increase security in IoT applications. To answer this question, we propose two contributions : a consensus algorithm reducing the energy consumption of the blockchain nodes, and a publish/subscribe protocol presenting data delivery guarantees.; Cette thèse traite de l’utilisation de la Blockchain dans les applications liées à l’Internet des Objets (IoT). L'IoT est un domaine présent dans notre quotidien et les applications IoT reposent sur l'utilisation d'objets contraints, des appareils informatiques beaucoup moins puissants qu’un ordinateur. L'utilisation de ces objets contraints force la définition de nouveaux protocoles et l'utilisation de nouveaux outils pour assurer les communications et la sécurité des applications. Dans cette optique, nous nous posons la question de savoir si la blockchain, une technologie de registre distribuée, peut être un outil permettant de répondre à ce problème de sécurité. Pour répondre à cette question, nous avons réalisé deux contributions: un algorithme de consensus réduisant la consommation énergétique des noeuds blockchain, et un protocole publish/subscribe fournissant des garanties de livraison des données.

Os objetos informacionais empregados no campo brasileiro se difundem e ampliam sua participação em diversos ramos produtivos. No setor do agronegócio, esse sistema de objetos técnicos, envolvendo sensores, equipamentos e máquinas, conectados digitalmente através da Internet das Coisas (Internet of Things ou IoT), permite o compartilhamento de grandes volumes de dados dos mais variados tipos com grande fluidez, alimentando diversas etapas do processo produtivo, tais como detecção e monitoramento de atividades agropecuárias, processamento industrial de alimentos e análise preditiva das variáveis meteorológicas. As operações são realizadas remota e automaticamente por equipamentos como smartphones, tablets e maquinários agrícolas computadorizados e equipados com GPS. A partir do advento da Internet das Coisas, o ritmo de crescimento da produção de dados e sua velocidade de transmissão aumentam exponencialmente e demandam a conexão dos estabelecimentos rurais e etapas da produção às redes de telecomunicações. A análise dos agentes envolvidos no desenvolvimento, difusão e conexão desses sistemas e a avaliação de seus impactos na produção agropecuária permitem visualizar dois processos complementares e contraditórios no campo brasileiro: 1) o aprofundamento das desigualdades, decorrente da difusão social e espacialmente seletiva das tecnologias digitais; 2) a potencial mitigação dos efeitos deletérios da primeira tendência, isto é, das disparidades entre os agentes do circuito superior e do circuito inferior das economias agrárias, por meio da difusão e banalização do uso das tecnologias da informação e infraestruturas de internet no contexto da agricultura familiar, valorizando os conhecimentos diversos de pequenos e médios produtores e cooperativas. Les objets informationnels utilisés dans la campagne brésilienne diffusent et élargissent leur participation à différentes filières de production. Dans le secteur agro-alimentaire, ce système d'objets techniques tels que capteurs, équipements et machines, connectés numériquement via l'Internet des Objets (Internet of Things - IoT), permet le partage de gros volumes de données des types les plus variés avec une grande fluidité, afin de soutenir des plusieurs étapes du processus de production, telles que la détection et le suivi des activités agricoles, la transformation industrielle des aliments et l'analyse prédictive des variables météorologiques. Les opérations sont réalisées à distance et automatiquement par des équipements tels que smartphones, tablettes et engins agricoles informatisés équipés de GPS. Depuis l'avènement de l'Internet des objets, le taux de croissance de la production de données et sa vitesse de transmission ont augmenté de façon exponentielle et exigent la connexion des établissements ruraux et des étapes de production aux réseaux de télécommunications. L'analyse des agents impliqués dans le développement, la diffusion et la connexion de ces systèmes et l'évaluation de leurs impacts sur la production agricole nous permettent de visualiser deux processus complémentaires et contradictoires dans les campagnes brésiliennes: 1) l'approfondissement des inégalités, résultant de la et diffusion spatialement sélective des technologies numériques; 2) l’atténuation des effets néfastes de la première tendance, c'est-à-dire les disparités entre les agents du circuit supérieur et inférieur des économies agraires, à travers la diffusion et la banalisation de l'utilisation des technologies de l'information et des infrastructures internet dans le cadre de l'exploitation agricole familiale, en valorisant la diversité des connaissances des petits et moyens producteurs et coopératives. The informational objects used in the Brazilian rural activities spread and expand their participation in activities that result in a potential increase in production. In the agribusiness sector, this system of technical objects such as sensors, equipment and machines, digitally connected through the Internet of Things (Internet of Things or IoT), allows the sharing of large volumes of data of the most varied types with great fluidity, feeding several stages of the production process, such as detection and monitoring of agricultural activities, industrial food processing and meteorological variables predictive analysis. These operations are carried out remotely and automatically by equipment such as smartphones, tablets and computerized agricultural machinery equipped with GPS. Since the advent of the Internet of Things, the growth rate of data production and its transmission speed have increased exponentially and demand the connection of rural establishments and production stages to telecommunications networks. The analysis of the agents involved in the development, diffusion and connection of these systems and the assessment of their impacts on agricultural production allow us to visualize two complementary and contradictory processes in the Brazilian countryside: 1) the deepening of inequalities, arising from the socially and spatially selective diffusion of digital technologies; 2) the potential mitigation of the deleterious effects of the first trend, that is, of the disparities between agents of the upper and lower circuit of agrarian economies, through the diffusion and trivialization of the use of information technologies and internet infrastructures in the context of family farming, valuing the diverse knowledge of small and medium producers and cooperatives.

The accelerated adoption of the Internet of Things by our modern societies has increased significantly the production of connected devices and data in recent years. In the face of the potential impacts of this tendency, researchers put more efforts on measuring the environmental impact of IoT systems, proposing tools to reduce this impact and offering innovative solutions. However, Life Cycle Assessment (LCA) literature focused on IoT systems shows that few authors cover the full architecture. On the other hand, the eco design tools found in literature suffer from shortcomings and some of the most innovating solutions are projected promising, but also can cause collateral damage. Besides of all this, the research on impact estimation struggles with the absence of LCA data, and practice of eco design is hampered by the impracticability of applying exhaustive LCA modeling, within the typical design workflow of devices. It is in this context that this thesis aims to build a practical design methodology oriented to estimate the environmental impact of full IoT systems, and minimize this impact from the early steps of the development of new prototypes. To achieve this goal, this work starts from the idea that substantial information for an IoT application can be obtained from the efficient collection and organization of sufficient, yet meaningful raw data. In this manner, this thesis is developed on the basis of two points of reflection. The first one establishes two inexorable and indissociable concepts “function-capacity” that facilitate the definition of reference flows. Based on that, a framework for impact estimation is built. The second one promotes the approach of “right-provisioned-devices” that guides the selection of suitable components under three interdependent criteria (physical, technical and circular), considering a preliminary design step of data and information flow. Based on that, another framework for eco design is built. Both frameworks complement each other and compose a unique methodology for the eco innovation of IoT systems, applicable from basic information available to designers. In this work, this methodology has been implemented and illustrated in two parts. Firstly, the framework for impact estimation was implemented by a bottom-up, transversal life cycle model, which aims to illustrate the theoretical and empirical estimation of the reference flow and long-term impact of an IoT system oriented to smart metering. Secondly, the framework for eco design was implemented and illustrated by a preliminary design step of data and information flow of a prototype of a self-powered EH sensor system developed at the System Division of CEA-Leti; and by a LCA-based evaluation step, that involves two of its versions. This work concludes with 22 guidelines that must be adopted with a critical and global approach. That is, they should be challenged, refined or complemented in the context of other case studies; and by using the proposed methodology in a continuous, coherent and automated manner, particularly with the adaptation of Information Systems., L’adoption de l’IoT dans nos sociétés modernes a généré une production accrue des dispositifs connectés, et en même temps une augmentation significative des flux de données. C’est la raison pour laquelle, la communauté scientifique s’inquiète de plus en plus de l’impact environnemental de ce secteur. De même, il convient mentionner que, d’ici quelques années, il faudra environ 17 fois plus d’énergie secondaire pour produire des circuits intégrés qu’il n’en fallait en 2016. Et que, malgré les développements technologiques dans les semi-conducteurs ayant permis de concevoir des systèmes plus efficaces ; les résultats des études dans le domaine montrent qu’à moyen et long terme, ces avancées ralentiront voire s'arrêteront complètement, entraînant ainsi une augmentation de la consommation d'énergie secondaire sans précédent, en raison du traitement de données qui ne cesse pas d’augmenter. D’autre part, les recherches menées dans le domaine de l’écoconception de systèmes IoT et leur impact environnemental font face à des défis considérables au cours de la décennie à venir. En effet, ils présentent des inconvénients majeurs, tels que l’inexistence de données ACV, dans certaines phases du cycle de vie ou de l’architecture complète de systèmes IoT, notamment pour l’infrastructure mutualisée. De même, selon une recherche qualitative réalisée au sein des équipes de conception de la Direction des Systèmes du CEA-Leti, il a été constaté que l’application exhaustive des études ACV n'est pas toujours faisable. En effet, il requiert des efforts considérables qui sont liés à la disponibilité de temps des concepteurs, ingénieurs et manageurs. Il a été également observé qu’ils n’ont pas seulement besoin d’un outil simple et pratique d’évaluation des impacts environnementaux et d’écoconception facilitant la prise de décisions, mais, aussi d’un outil qui s’adapte subtilement au processus du développement de nouveaux prototypes. Ce travail s'articule autour de l'idée, qu’à partir de l’organisation et de la collecte efficiente de données brutes en une application IoT, il est possible d’obtenir de l’information substantielle. Ainsi, à partir d’une analyse fonctionnelle, il est possible de concevoir un flux de référence essentiel d’un système IoT. Dans ce sens, ce travail se développe sur la base de deux points de réflexion. Premièrement, il énonce deux concepts éminents et indissociables « fonction-capacité » présents dans les composants électroniques et exécutés dans différentes phases opératives de données. À partir de cette relation, ce travail a construit un outil-cadre d’évaluation d’impact environnemental qui met en évidence les éléments essentiels de l’architecture complète des systèmes IoT, et fait également référence à ses interactions, facilitant une estimation rapide et adéquate du flux de référence réel d’un système IoT. Deuxièmement, il fait référence à l’idée de « dispositifs bien approvisionnés ». À l’aide de ce critère, ce travail propose un outil-cadre d’écoconception inscrit dans le processus de développement de prototypes. Il guide la sélection de composants adéquats sous trois critères interdépendants : physique, technique et circulaire, à partir d’un pas préliminaire de conception de flux de données et d’information. Sur la base de ces deux nouveaux outils-cadres, qui en même temps se complémentent, ce travail présente une méthodologie d’éco-innovation facile à appliquer à partir des informations disponibles aux concepteurs. Après avoir réalisé une analyse exhaustive et implémenté les deux outils-cadres dans deux cas d’étude, ce travail propose des recommandations qui sont traduites en 22 guides de conception. Ces directives doivent être adoptées, raffinées et complémentées à d’autres études, sous une approche critique et globale, en utilisant la méthodologie présentée dans ce travail de manière continue, cohérente et automatisée, notamment avec l’adaptation des systèmes d’information.

Data stream processing and analytics (DSPA) applications are widely used to process the ever increasing amounts of data streams produced by highly geographically distributed data sources, such as fixed and mobile IoT devices, in order to extract valuable information in a timely manner for actuation. DSPA applications are typically deployed in the Cloud to benefit from practically unlimited computational resources on demand. However, such centralized and distant computing solutions may suffer from limited network bandwidth and high network delay. Additionally, data propagation to the Cloud may compromise the privacy of sensitive data. To effectively handle this volume of data streams, the emerging Edge/Fog computing paradigm is used as the middle-tier between the Cloud and the IoT devices to process data streams closer to their sources and to reduce the network resource usage and network delay to reach the Cloud. However, Edge/Fog computing comes with limited computational resource capacities and requires deciding which part of the DSPA application should be performed in the Edge/Fog layers while satisfying the application response time constraint for timely actuation. Furthermore, the computational and network resources across the Edge-Fog-Cloud architecture can be shareable among multiple DSPA (and other) applications, which calls for efficient resource usage. In this PhD research, we propose a new model for assessing the usage cost of resources across the Edge-Fog-Cloud architecture. Our model addresses both computational and network resources and enables dealing with the trade-offs that are inherent to their joint usage. It precisely characterizes the usage cost of resources by distinguishing between abundant and constrained resources as well as by considering their dynamic availability, hence covering both resources dedicated to a single DSPA application and shareable resources. We complement our system modeling with a response time model for DSPA applications that takes into account their windowing characteristics. Leveraging these models, we formulate the problem of scheduling streaming operators over a hierarchical Edge-Fog-Cloud resource architecture. Our target problem presents two distinctive features. First, it aims at jointly optimizing the resource usage cost for computational and network resources, while few existing approaches have taken computational resources into account in their optimization goals. More precisely, our aim is to schedule a DSPA application in a way that it uses available resources in the most efficient manner. This enables saving valuable resources for other DSPA (and non DSPA) applications that share the same resource architecture. Second, it is subject to a response time constraint, while few works have dealt with such a constraint; most approaches for scheduling time-critical (DSPA) applications include the response time in their optimization goals. To solve our formulated problem, we introduce several heuristic algorithms that deal with different versions of the problem: static resource-aware scheduling that each time calculates a new system deployment from the outset, time-aware and resource-aware scheduling, dynamic scheduling that takes into account the current deployment. Finally, we extensively and comparatively evaluate our algorithms with realistic simulations against several baselines that either we introduce or that originate / are inspired from the existing literature. Our results demonstrate that our solutions advance the current state of the art in scheduling DSPA applications.; Les applications de traitement et d'analyse des flux de données (TAFD) sont largement utilisées pour traiter les quantités toujours plus importantes de flux de données produites par des sources de données hautement distribuées géographiquement, telles que les dispositifs de l'internet des objets (IdO) fixes et mobiles, afin d'extraire des informations précieuses le plus rapidement possible pour une action satisfaisant une limite de temps de réponse. Les applications TAFD sont généralement déployées dans le Cloud pour bénéficier de ressources de calcul pratiquement illimitées à la demande. Cependant, ces solutions de calcul centralisées et distantes peuvent souffrir d'une bande passante réseau limitée et des retards de réseau élevé. De plus, la propagation des données dans le nuage peut compromettre la confidentialité des données sensibles. Pour traiter efficacement ce volume de flux de données, le paradigme émergent du Edge/Fog computing est utilisé comme niveau intermédiaire entre le Cloud et les dispositifs IdO pour traiter les flux de données plus près de leurs sources afin de réduire l'utilisation des ressources réseau et les retards dans le réseau pour atteindre le Cloud. Cependant, le paradigme Edge/Fog computing contient des ressources de calcul limitées, il est donc nécessaire de décider quelle partie de l'application TAFD doit être exécutée au niveau du Edge/Fog tout en satisfaisant à la contrainte de temps de réponse de l'application. De plus, les ressources de calcul et de réseau de l'architecture Edge-Fog-Cloud peuvent être partagées entre plusieurs applications de TAFD (ou autres), ce qui nécessite une utilisation efficiente de ces ressources. Dans cette thèse, nous proposons un nouveau modèle pour évaluer le coût d'utilisation des ressources à travers l'architecture Edge-Fog-Cloud. Notre modèle concerne à la fois les ressources de calcul et de réseau et permet de traiter les compromis inhérents à leur utilisation conjointe. Ce modèle caractérise précisément le coût d'utilisation des ressources en distinguant les ressources abondantes des ressources contraintes et en considérant leur disponibilité dynamique, couvrant ainsi les ressources dédiées à une seule application de TAFD et les ressources partageables. Nous complétons notre modélisation du système par un modèle de temps de réponse pour les applications TAFD qui prend en compte leurs caractéristiques de fenêtrage. En s'appuyant sur ces modèles, nous formulons le problème de l'ordonnancement d'opérateurs continus, qui constituent une application de TAFD, sur une architecture hiérarchique de ressources Edge-Fog-Cloud. Notre problème cible présente deux différentes caractéristiques. Premièrement, il vise à optimiser conjointement le coût d'utilisation des ressources de calcul et de réseau, alors que peu d'approches existantes ont pris en compte les ressources de calcul dans leurs objectifs d'optimisation. Plus précisément, notre objectif est de déployer une application de TAFD de manière à ce qu'elle utilise les ressources disponibles de la manière la plus efficace possible. Cela permet d'économiser des ressources précieuses pour les autres applications de TAFD (ou d'autre type) qui partagent la même architecture de ressources. Deuxièmement, il est soumis à une contrainte de temps réponse, alors que peu de travaux ont traité d'une telle contrainte ; la plupart des approches d'ordonnancement des applications soumises au contrainte de temps de réponse incluent le temps de réponse dans leurs objectifs d'optimisation. Nous introduisons plusieurs algorithmes basés sur des heuristiques qui traitent différentes versions du problème : l'ordonnancement statique tenant compte que des ressources de calcul et réseau, l'ordonnancement statique tenant compte à la fois des ressources et de la contrainte de temps de réponse, et l'ordonnancement dynamique qui prend en compte le déploiement actuel de l'application et des ressources disponibles. Enfin, nous évaluons de [...]

Current deployments of IoT systems for smart cities and smart grids have a high density of devices. Which lead networks to encounter issues as deployment space and network infrastructure are limited. To tackle this, networks open their boundaries and share their sensors and services to others, allowing the other networks to access their internal sensors and services. The focus of this thesis are the privacy concerns of producers as data is disclosed to other networks. Which is a consequence of the different consent levels that data is produced with. In this thesis we investigate how to provide privacy-aware data collection among different systems while preserving the constraints of each data owner. We focus on the usage of aggregation, that is, functions that describe groups of data, e.g., average and minimum. For this objective we provide three contributions that offer insight on the means to stream aggregated data in a multi-owner IoT infrastructure while respecting the restraints of involved producers.; Les déploiements actuels de systèmes IoT pour les villes intelligentes et les réseaux intelligents ont une forte densité d'appareils. Ce qui conduit les réseaux à rencontrer des problèmes car l'espace de déploiement et l'infrastructure réseau sont limités. Pour résoudre ce problème, les réseaux ouvrent leurs frontières et partagent leurs capteurs et services avec d'autres, permettant aux autres réseaux d'accéder à leurs capteurs et services internes. Cette thèse se concentre sur les préoccupations des producteurs en matière de confidentialité lorsque les données sont divulguées à d'autres réseaux. Ce qui est une conséquence des différents niveaux de consentement avec lesquels les données sont produites. Dans cette thèse, nous étudions comment fournir une collecte de données respectueuse de la vie privée entre différents systèmes tout en préservant les contraintes de chaque propriétaire de données. Nous nous concentrons sur l'utilisation de l'agrégation, c'est-à-dire les fonctions qui décrivent des groupes de données, par exemple la moyenne et le minimum. Pour cet objectif, nous fournissons trois contributions qui offrent un aperçu des moyens de diffuser des données agrégées dans une infrastructure IoT multi-propriétaires tout en respectant les contraintes des producteurs impliqués.

National audience; In the recent years, a new kind of devices, so-called connected objects, has been actively deployed, spreading everywhere in our daily life. These devices aim to interact with the physical world while providing a connectivity which is generally based on a new generation of wireless communication protocols such as Zigbee, Bluetooth Low Energy or Thread. The rapid and massive deployment of these new wireless technologies in the context of Internet of Things introduces new challenges from a security perspective. These challenges are mainly linked to the heterogeneity of these protocols, the decentralized and dynamical environments where they are deployed, and their co-existence in the same environments.This PhD thesis is a contribution to the security of wireless communication protocols, both from an offensive and a defensive perspective. We especially focus on the lower layers of the protocol stacks, which are very difficult to analyze.The first offensive contribution of this work highlights some critical vulnerabilities which are linked to the design of the protocols and can't be fixed easily without significantly modifying the specification. We present the InjectaBLE vulnerability allowing an attacker to inject arbitrary packets into an established Bluetooth Low Energy connection. We also show that exploiting this vulnerability may allow the attacker to divert some low level mechanisms in order to perform complex attacks, such as hijacking or man-in-the-middle attacks.We also worked on the security risks linked to the co-existence of heterogeneous wireless communication protocols in the same environments. Our second offensive contribution demonstrates the feasibility of diverting a Bluetooth Low Energy transceiver in order to interact with other protocols such as Zigbee or Enhanced ShockBurst, which are not natively supported by the chip. We highlight the practical feasibility of implementing such a strategy on multiple devices, including smartphones and connected objects, and we show that this offensive strategy allow pivoting attacks or covert-channel attacks, which are especially difficult to anticipate and mitigate.The existence of such offensive strategies which are linked to the low level internals of the wireless communication protocols, requires the development of efficient mitigations, especially intrusion detection and prevention strategies. However, designing such mitigations remains a complex challenge because of the decentralization and dynamicity of wireless environments where connected objects are deployed. Our defensive contributions introduce two innovative defensive approaches, facilitating the deployment of Intrusion Detection Systems and Intrusion Prevention Systems in such environments. Our first contribution, named Oasis, demonstrates the feasibility of embedding detection mechanisms directly into the connected objects. We mainly show that such a defensive strategy allows the extraction of low level indicators which can be analyzed to perform a reliable detection of the main protocol attacks targeting the Bluetooth Low Energy protocol. Our second defensive contribution focuses on the intrusion prevention challenge, and introduces an approach based on reactive jamming to efficiently filter malicious traffic. We show the genericity of these prevention strategy by implementing it in practice on three major wireless protocols commonly used in IoT: Bluetooth Low Energy, Zigbee and Enhanced ShockBurst.; Ces dernières années, nous avons pu assister à l'émergence d'un nouveau type de systèmes informatiques, nommés objets connectés. Ces systèmes sont caractérisés par leur capacité à interagir avec le monde physique et par leur connectivité, celle ci étant généralement basée sur une nouvelle génération de protocoles de communication sans fil tels que Zigbee, Bluetooth Low Energy ou Thread. Le déploiement rapide et massif de ces nouvelles technologies de communication sans fil dans le contexte de l'Internet des Objets introduit de nouveaux défis pour la sécurité, liés à l'hétérogénéité des protocoles, la nature dynamique et décentralisée des environnements dans lesquels ils sont déployés ainsi que leur co-existence dans les mêmes environnements. Cette thèse se concentre sur la sécurité de ces nouveaux protocoles de communication sans fil, tant d'un point de vue offensif que défensif, et notamment sur les problématiques liées aux couches inférieures des piles protocolaires, dont l'analyse est particulièrement complexe.La première contribution offensive de ces travaux de recherche met en évidence l'existence de vulnérabilités critiques liées au design des protocoles eux mêmes, qui ne peuvent être corrigées sans modifier significativement la spécification. Nous présentons notamment la vulnérabilité InjectaBLE, permettant à un attaquant d'injecter des paquets arbitraires au sein d'une communication Bluetooth Low Energy établie. Nous démontrons également que l'exploitation de cette vulnérabilité permet à l'attaquant de détourner des mécanismes bas niveau du protocole pour mettre en place des attaques plus complexes, telles que l'usurpation de l'identité d'un équipement ou la mise en place d'une attaque de l'homme du milieu.Nous nous sommes également intéressé aux problématiques de sécurité résultant de la co-existence de protocoles sans fil hétérogènes au sein des mêmes environnements. Notre seconde contribution offensive démontre la possibilité de détourner le fonctionnement d'une puce Bluetooth Low Energy afin d'interagir avec des protocoles non nativement supportés par celle ci, tels que Zigbee, Enhanced ShockBurst ou Mosart. Nous montrons notamment que ce détournement est réalisable en pratique sur de nombreux équipements incluant des smartphones et des objets connectés, et qu'il peut permettre la mise en place de stratégies d'attaques pivots et d'attaques par canaux cachés, particulièrement difficiles à anticiper et corriger.L'existence de telles stratégies d'attaque liées aux fonctionnement même des couches inférieures des protocoles sans fil nécessite la mise en place de contre-mesures efficaces, et notamment de stratégies de détection et de prévention adaptées. Cependant, la mise en place de telles contre-mesures reste aujourd'hui particulièrement complexe, notamment du fait de la nature décentralisée et dynamique des environnements concernés. Nos contributions défensives proposent deux approches défensives innovantes, destinées à faciliter le déploiement de système de détection et de prévention d'intrusion dans de tels environnements. Notre première contribution, Oasis, démontre la faisabilité d'embarquer des mécanismes de détection directement au sein des objets connectés. Nous montrons notamment que cette approche permet la collecte d'indicateurs bas niveau dont l'analyse permet une détection efficace des principales attaques protocolaires visant le protocole Bluetooth Low Energy. Notre seconde contribution défensive s'intéresse à la problématique de la prévention d'intrusion, et propose une approche basée sur une stratégie de brouillage réactif permettant de filtrer efficacement le trafic malveillant. Nous illustrons notamment la généricité de cette stratégie de prévention en l'implémentant sur trois protocoles majeurs de l'IoT: Bluetooth Low Energy, Zigbee et Enhanced ShockBurst.

International audience; Business Process Management – BPM helps organizations adapt to strategic,organizational and technical changes, as it enables more visibility and control of businessprocesses and their activities, from modeling to execution and optimization if required.However, the new digitalized era and the rise of several new technologies such as big data,fast data, cloud computing, Internet of Things (IoT), etc, implies new business processchallenges linked basiclly to limited (human / machine) resources and the need to use theseresources in an optimal way. During process execution a lot of data and event data aregenerated. Moreover, business process instances are mostly triggered by events. That is whyanalysing and processing these events is of great importance in improving business processmanagement. In this paper, we try to explain that techniques and methods proposed by thefield of Complex Event Processing (CEP) can be exploited to improve certain aspects ofBPM, mainly for event-driven business processes. In fact, these techniques can help to process and filter these events, to optimize their management during the execution ofbusiness process instances. A case study is presented and the obtained results from ourexperimentations demonstrate the benefit of our approach and allowed us to confirm theefficiency of our assumptions.; Le management des processus métier (Business Process Management – BPM) est vucomme la solution adéquate qui aide les organisations à s’adapter aux évolutionsstratégiques, organisationnelles et techniques. Le BPM aide à avoir plus de visibilité et decontrôle sur les processus métier, de la modélisation des processus métier jusqu’à l’exécutionet l’optimisation en cas de besoin. Cependant, la transformation digitale et l'essor deplusieurs nouvelles technologies telles que les big data, le cloud computing, et l'internet desobjets (IoT), etc, engendrent de nouveaux défis, dans le domaine du BPM, liés entre autresaux ressources (humaines / machines) limitées et à la nécessité d’optimiser davantagel’utilisation de ces ressources, ainsi que l’exploitation des données et événements. La notiond’événement est très importante dans le BPM. En effet, au court de son exécution, unprocessus métier génère beaucoup de données (event data/event logs). En plus, ses instancessont généralement déclenchées par des événements. C’est pourquoi, l’analyse et le traitementde ces événements ont une grande importance dans l’amélioration de la gestion de processusmétier. Dans ce papier, nous essayons de montrer comment les techniques et méthodesproposées par le domaine du traitement des événements complexes (Complex EventProcessing – CEP) peuvent être exploitées afin d’améliorer certains aspects du BPM,principalement pour les processus métier basés sur les événements.

This PhD thesis studies the optimization problem of Internet of Things (IoT) networks performance. We aim to maximize the successful communications in IoT networks, by proposing efficient dynamic decision-making algorithms that can be embedded in future IoT devices, while respecting the low complexity and low energy consumption constraints in IoT devices. For this sake, we use Reinforcement Learning (RL), and we model the optimization problem as a massive multi-player multi-armed bandit (MP-MAB) problem to best suit IoT networks, while overcoming many unrealistic assumptions previously made in the literature. In this manuscript, we propose two different approaches to handle the optimization problem. The first blacklists bad channels after a collaborative best-arms identification algorithm. The second consists of two different policies that recursively assign each device to one channel; where one policy focuses on the number of successful communications while the other guarantees a level of fairness between the devices. We provide both numerical and experimental studies of our developed algorithms, and show their out-performance over other algorithms proposed in the literature. Furthermore, we test our algorithms using a realistic LoRa network simulator entirely redeveloped in C during the thesis, and show the gain they achieve in terms of both successful communications and energy consumption compared to other already implemented algorithms.; Cette thèse de doctorat étudie le problème d’optimisation de la performance des réseaux de l’Internet des objets (IoT). L’objectif est de maximiser le succès des communications dans les réseaux de l’IoT, en proposant des algorithmes de prise de décision dynamiques efficaces pouvant être intégrés dans les futurs équipements IoT, tout en respectant leurs contraintes de faible complexité et de faible consommation d’énergie. Pour cela, l’apprentissage par renforcement (RL) est utilisé et le problème d’optimisation est modélisé comme un problème de bandit multi-joueurs multi-bras (MP-MAB), adapté aux réseaux IoT et permettant de surmonter de nombreuses hypothèses irréalistes dans le cadre des réseaux IoT précédemment effectuées dans la littérature. Dans cette thèse, deux approches différentes sont proposées pour traiter le problème d’optimisation. La première approche permet de blacklister les mauvais canaux de propagation d’un réseau en utilisant un algorithme collaboratif d’identification des meilleurs bras. La seconde approche consiste en deux politiques différentes qui attribuent de manière récursive chaque équipement IoT à un canal ; la première politique se concentre sur le nombre de communications réussies tandis que l’autre garantit un niveau d’équité entre les équipements. Dans un premier temps, nous avons effectué l’étude numérique et expérimentale des différents algorithmes développés pendant cette thèse afin de montrer qu’ils étaient capables de surclasser les autres algorithmes de la littérature. Dans un second temps, une partie importante du travail a consisté en l’application des algorithmes développés au problème concret de choix de la puissance d’émission et du facteur d’étalement dans un réseau LoRa, en analysant les performances en termes de qualité de service et de consommation d’énergie à l’aide d’un simulateur de réseau LoRa réaliste entièrement redéveloppé en C durant la thèse.

Rational drug design, as car or building design, implies a detailed understanding of proteins’ behavior. Proteins are the building blocks the workers, the messengers, the transporters involved in the cell machinery and its components, and targeted by drugs. However, one of the major obstacles to this approach lies in the limitations of the human-computer interfaces to manipulate complex, three-dimensional, flexible objects during a simulation in progress. To address this problem, we designed a tangible molecular interface, allowing the manipulation of a modular and �exible physical molecular model, to build and manipulate a virtual molecular twin from this physical model, synchronized thanks to embedded sensors. We propose to present this tangible interface, allowing to open the discussion on the perspectives concerning this prototype., Concevoir de manière rationnelle des médicaments, comme on conçoit une voiture ou un bâtiment, implique une compréhension fine du fonctionnement des protéines, protéines constituant les briques, les ouvriers, les messagers, transporteurs, nécessaires au fonctionnement de la cellule et de ses composants, et ciblées par les médicaments. Cependant, un des freins majeurs à cette approche appelée Rational Drug Design, réside dans les limitations des interfaces humain-machine pour manipuler des objets moléculaires, complexes, tridimensionnels et flexibles. Pour avancer sur cette problématique, nous avons conçus une interface tangible moléculaire, permettant la manipulation directe d’un modèle physique moléculaire modulaire et flexible, outillé par des capteurs électroniques, pour construire et manipuler le jumeau virtuel moléculaire de ce modèle physique. Nous proposons d’en faire la démonstration, en suscistant la discussion sur les perspectives d’évolution de notre prototype.

L���essor r��cent de l���apprentissage automatique et l���int��r��t grandissant port�� �� l���intelligence artificielle a g��n��r�� une demande de donn��es de plus en plus importante. Le mouvement de la science ouverte, et plus particuli��rement les donn��es ouvertes, apportent une r��ponse �� cette demande en offrant �� tous un acc��s et un usage libre �� des jeux de donn��es. Dans cet article, nous proposons une m��thodologie pour g��n��rer des traces correspondant �� diff��rentes applications IoT. Pour cela, nous caract��risons les diff��rents types de trafic, comme leur fr��quence de communication et la taille des paquets ��chang��s. Puis, nous simulons ces applications sur la plateforme FIT IoT-LAB pour g��n��rer les traces. Les param��tres des simulations, tels que le nombre de noeuds employ��s, sont choisis selon les caract��ristiques de l���application simul��e. Les traces ainsi g��n��r��es sont enrichies de plusieurs donn��es qui permettent de d��duire des m��triques utiles, telles que le taux de livraison des paquets et le d��lai de bout en bout. Nous partageons en acc��s ouvert les traces obtenues ainsi qu���une base de code pour g��n��rer, manipuler et analyser les donn��es obtenues de FIT IoT-LAB.

In this thesis, we design security frameworks for publish/subscribe architecture gathering a large number of users. To illustrate the practicity of these frameworks, we are basing ourselves on healthcare scenarios. Our main concern in those scenarios is to improve the security and confidentiality of patient data at the broker level. First, we present a security framework for a AAL environment, with multiple sensors that collect data from patients habits. In this framework we use CP-ABE to improve the payload confidentiality of publications. We use and modify an ABKS-UR scheme to protect the topic attached to publications and subscriptions, at the broker level. Finally, we use ABS scheme to allow publishers to authenticate themselves with their publications. Second, we develop this scenario for a larger number of users, with a group of health care institutions that share the data they collect. Our framework use CP-ABE combined to AES scheme to encrypt the payload of publications. To hide user interests from Zookeeper servers, we also use a PIR protocol. Finally, we construct an Attribute-Based Designated Verifier Signature scheme from identity-based encryption. We also prove the safety of this construction under a classical hypothesis. This scheme improves the previous solutions by protecting publishers., Dans cette thèse, nous élaborons des solutions de sécurité pour des architectures publish/subscribe regroupant un grand nombre d’utilisateurs. Pour illustrer ces solutions de sécurité, nous nous basons sur des scénarios autour du domaine de la santé. Notre objectif principal est d’améliorer le contrôle qu’ont les patients sur leurs données, ainsi qu’améliorer la confidentialité des données personnelles au niveau du broker.Nous proposons tout d’abord une solution de sécurité pour un environnement d’aide à l’autonomie à domicile, avec plusieurs capteurs collectant des données sur les habitants de ces environnements. Dans cette solution, nous utilisons le schéma de chiffrement CP-ABE pour garantir la confidentialité du contenu des publications. Nous modifions et utilisons également le schéma ABKS-UR qui permet de masquer les topics associés aux publications et aux souscriptions au broker. Enfin, nous utilisons le schéma ABS pour permettre aux publieurs de s’identifier au travers de leurs publications. Ensuite, nous itérons ce scénario dans un contexte à plus grande échelle, avec un ensemble d’établissements de santé qui partagent les données qu’ils collectent. Notre solution de sécurité appliquée à ce scénario chiffre le contenu des publications avec le schéma CP-ABE combiné au schéma AES. Pour masquer les intérêts des utilisateurs aux serveurs Zookeeper, nous utilisons également un protocole PIR associé aux schémas précédents. Enfin, nous construisons un schéma de signature à vérifieur désigné basé sur des attributs à partir d’un chiffrement basé sur l’identité. Nous prouvons également la sécurité de cette construction sous une hypothèse classique. Ce schéma permet d’améliorer les solutions précédentes en protégeant les publieurs.

Air quality is one of the major risk factors in human health. Mobile Crowd Sensing (MCS), which is a new paradigm based on the emerging connected micro-sensor technology, offers the opportunity of the assessment of personal exposure to air pollution anywhere and anytime. This leads to the continuous generation of geolocated data series, which results in a big data volume. Such data is deemed to be a mine of information for various analysis, and a unique opportunity of knowledge discovery about pollution exposure. However, achieving this analysis is far from straightforward. In fact, there is a gap to fill between the raw sensor data series and usable information: raw data is highly uneven, noisy, and incomplete. The major challenge addressed by this thesis is to fill this gap by providing a holistic approach for data analytics and mining in the context of MCS. We establish an end-to-end analytics pipeline, which encompasses data preprocessing, their enrichment with contextual information, as well as data modeling and storage. We implemented this pipeline while ensuring its automatized deployment. The proposed approaches have been applied to real-world datasets collected within the Polluscope project., La qualité de l'air est l'un des principaux facteurs de risque pour la santé humaine. La collecte participative ou Mobile Crowd Sensing (MCS) en anglais, un nouveau paradigme basé sur la technologie émergente des micro-capteurs connectés, offre la possibilité de mesurer l'exposition individuelle à la pollution de l'air n'importe où et n'importe quand. Cela amène à générer en continu des séries de données géo-localisées, qui finissent par former une grande masses de données. Celle-ci constitue une mine d'information pour des analyses variées et une opportunité unique d'extraction de connaissances sur l'exposition à la pollution. Toutefois, cette analyse est loin d'être simple, car il y a un gap entre les séries de données brutes des capteurs et les informations exploitables. En effet, les données brutes sont irrégulières, bruitées et incomplètes. Le défi majeur que cette thèse cherche à relever est de combler ce gap en proposant une approche holistique d'analyse et d'extraction de connaissance des données collectées dans le contexte du MCS. Nous mettons en oeuvre un processus analytique complet comprenant le prétraitement des données, leur enrichissement avec des informations contextuelles, ainsi que la modélisation et le stockage de ces données. Nous l'avons implémenté en veillant à automatiser son déploiement. Les approches proposées sont appliquées sur des données réelles collectées au sein du projet Polluscope.

The Internet of Things (IoT) is characterized by a myriad of geographically dispersed devices and software components as well as high heterogeneity in terms of hardware, data, and protocols. Over the last few years, IoT platforms have been used to provide a variety of services to applications such as device discovery, context management, and data analysis. However, the lack of standardization makes each IoT platform come with its abstractions, APIs, and interactions. As a consequence, programming the interactions between a consuming IoT application and an IoT platform is often time-consuming, error-prone, and depends on the developers' level of knowledge about the IoT platform. IoT middleware are proposed to alleviate such heterogeneity, provide relevant services, and ease application development.As the energy efficiency of digital technology becomes a priority, the increase in IoT systems brings energy concerns. In this context, carefully designing interactions between IoT consumer applications and IoT systems with an energy-efficiency concern becomes essential. IoT middleware should not solely consider energy efficiency as a non-functional requirement. Instead, it needs to be at the solution's core as the middleware is expected to be shared by many applications and offer facilities to ease application development.This work presents three contributions regarding energy-efficiency/awareness in IoT middleware for IoT consumer applications.The first contribution is the proposal of an IoT middleware for IoT consumer applications called IoTVar that abstracts IoT virtual sensors in IoT variables that are automatically updated by the middleware.The second contribution is the evaluation of the energy consumption of the interactions between IoT consumer applications and IoT platforms through the HTTP and MQTT protocols. This evaluation has led to the proposal of guidelines to improve energy efficiency when developing applications.The third contribution is the proposal of strategies for energy efficiency to be integrated into IoT middleware. Those strategies have been integrated into the IoTVar middleware to provide energy efficiency, but also energy awareness through an energy model and the management of an energy budget driven by user requirements. The implementations of the IoT middleware architecture, with and without energy-efficiency strategies, have been evaluated, and the results show that we have a difference of up to 60% the energy used by IoT applications by applying strategies to reduce energy consumption at the middleware level., L'Internet des objets (IoT) se caractérise par une myriade de dispositifs et de composants logiciels géographiquement dispersés ainsi que par une grande hétérogénéité en termes de matériel, de format de données et de protocoles. Au cours des dernières années, les plateformes IoT ont été proposées pour fournir une variété de services aux applications, tels que la découverte de dispositifs, la gestion du contexte et l'analyse des données. Cependant, le manque de standardisation fait que chaque plateforme IoT propose ses propres abstractions, API et patrons d'interactions. Par conséquent, la programmation des interactions entre une application IoT consommatrice de données et une plateforme IoT est complexe, sujette à des erreurs et demande un niveau de connaissance de la plateforme IoT approfondi de la part des développeurs. Les intergiciels IoT peuvent atténuer cette hétérogénéité, ils doivent fournir des services pertinents et ainsi faciliter le développement des applications.L'efficacité énergétique de la technologie numérique devenant une priorité, l'augmentation du nombre de systèmes IoT pose des problèmes énergétiques. Dans ce contexte, il est essentiel de concevoir soigneusement les interactions entre les applications IoT grand public et les plateformes IoT en tenant compte de l'efficacité énergétique. Les intergiciels IoT ne doivent pas uniquement considérer l'efficacité énergétique comme une exigence non fonctionnelle laissée à l'application, Au contraire, parce qu'ils sont utilisés par de nombreuses applications, l'efficacité énergétique doit être au cœur de leur conception.Cette thèse présente trois contributions concernant l'efficacité énergétique et la sensibilisation à l'énergie dans les intergiciels IoT pour les applications IoT consommatrices de données. La première contribution est la proposition d'un intergiciel IoT appelé IoTvar qui abstrait les capteurs virtuels IoT dans des variables IoT qui sont automatiquement mises à jour par l'intergiciel. La deuxième contribution est l'évaluation de la consommation d'énergie des interactions entre les applications IoT grand public et les plateformes IoT via les protocoles HTTP et MQTT. Cette évaluation a conduit à la proposition de lignes directrices pour améliorer l'efficacité énergétique des interactions. La troisième contribution est la proposition de stratégies d'efficacité énergétique pour des middleware IoT. Ces stratégies ont été intégrées dans l'intergiciel IoTvar pour assurer l'efficacité énergétique, mais aussi la sensibilisation à l'énergie par le biais d'un modèle énergétique et la gestion d'un budget énergétique fonction des exigences des utilisateurs. Les implémentations de l'architecture middleware IoT, avec et sans stratégie d'efficacité énergétique, ont été évaluées, et les résultats montrent que nous avons une diminution allant jusqu'à 60% de l'énergie consommée par les applications IoT en appliquant des stratégies pour réduire la consommation d'énergie au niveau du middleware.

A wireless sensor network consists of a set of small autonomous units that interact via a network built by their communication modules. They observe their environment, capture information, then manage this information according to their computing and/or storage capacity. To effectively accomplish their task(s), they need to cover as much of the area of interest as possible. It is therefore essential to quantify the quality of their coverage. In this thesis, we therefore seek to best cover an area of interest, with a precise number of sensors. While taking into account the possible overlaps between sensors, we first deploy in a zone of regular dimensions and evaluate the exact coverage using a genetic algorithm. The proposed evaluation function allows us to calculate without bias the exact coverage of the sensors. Once we know how to cover and assess the coverage of a regular area, the second step is to deploy the sensors on an area of irregular shapes. The objective here will be to manage not only to effectively cover the zone taking into account the overlapping of the sensors, but also to favor the inside of the zone of interest compared to the outside of it. We then create inside the deployment zone, areas that we call "zones of no interest", where the sensors should not be deployed. Finally, if it is important to ensure good coverage of a area of interest, it is just as important to ensure that once the data has been captured, it can be sent to the other sensors for processing and/or relay to the processing node(s). To the objectives previously stated, we therefore add in the second case, the constraint of total connectivity between the sensors., Un réseau de capteurs sans fil est constitué d'un ensemble de petites unités autonomes qui interagissent via un réseau construit par leurs modules de communication. Ils observent leur environnement, captent des informations, puis gèrent ces informations en fonction de leur capacité de calcul et/ou de stockage. Pour efficacement accomplir leur(s) tâche(s), ils ont besoin de couvrir autant que possible la zone d'intérêt. Il est donc indispensable de quantifier la qualité de leur couverture. Dans cette thèse, nous cherchons donc à couvrir au mieux une zone d'intérêt, avec un nombre précis de capteurs. Tout en prenant en compte les recouvrement possibles entre capteurs, nous déployons dans un premier temps dans une zone de dimensions régulières et évaluons à l'aide d'un algorithme génétique la couverture exacte. La fonction d'évaluation proposée nous permet de calculer sans biais la couverture exacte des capteurs. Une fois que nous savons couvir et évaluer la couverture d'une zone regulière, la deuxième étape consiste à déployer les capteurs sur une zone de formes irrégulières. L'objectif ici sera d'arriver non seulement à couvrir efficacement la zone en tenant compte des recouvrements des capteurs, mais aussi à privilégier l'intérieur de la zone d'intérêt par rapport à l'extérieur de celle-ci. Nous créons ensuite à l'intérieur de la zone de déploiement, des zones que nous appelons "zones de non intérêt", où les capteurs ne doivent pas être déployés. Enfin, s'il est important d'assurer une bonne couverture d'une zone d'intérêt, il est tout aussi important d'assurer qu'une fois les données captées, celles-ci puissent être envoyées vers les autres les capteurs pour traitement et/ou relais vers le(s) noeud(s) de traitement. Aux objectifs précédement énnoncés, nous ajoutons donc dans le deuxième cas de figure, la contrainte de connectivité totale entre les capteurs.

The new 5G’s wireless networks have started to be deployed all around the world. With them, a large spectrum of services are about to emerge, resulting in new stringent requirements so that 5G targets performances exceed that of 4G by a factor of 10. The services are enhanced mobile broadband (eMBB), ultra reliable and low-latency communication (uRLLC) and massive machine-type communication (mMTC) where each of which has required the ongoing development of key new technologies. Many of these technologies will also play an important role in the emergence of 6G. In this thesis, the focus is on grant-free RA (GFRA) as an enabler of uRLLC and mMTC. GFRA is a new protocol introduced in 5G new radio (5G-NR) for reducing the data overhead of the random access (RA) procedure. This results in a significant reduction in the latencies of the user equipments (UEs) access to a connected medium via an access point (AP). Achieving efficient GFRA is of key importance for many 5G applications, e.g. for large scale internet of things (IoT) wireless networks. The study of new non-orthogonal multiple access (NOMA) signal processing techniques is then considered. Using tools from the theory of Bayesian compressed sensing (CS), algorithms within the family of approximate message passing (AMP) are developed to address the joint active user detection and channel estimation (AUDaCE) problem. It is crucial to properly identify transmitting UEs and guarantee that an AP can reliably transmit back data to the detected UEs. In contrast to existing work on this topic, the AUDaCE is studied for wireless networks where the activity of the UEs is correlated. To this end, two activity models are introduced. The first one models the activity of the UEs in the network with group-homogeneous activity (GHomA). The second model accounts for more general dependence structure via group-heterogeneous activity (GHetA). Approximate message passing algorithms within the hybrid GAMP (HGAMP) framework are developed for each of the models. With the aid of latent variables associated to each group for modeling the activity probabilities of the UEs, the GHomA-HGAMP algorithm can perform AUDaCE for GFRA leveraging such a group homogeneity. When the activity is heterogenous, it is possible to develop GHetA-HGAMP using the copula theory. Extensive numerical studies are performed, which highlight significant performance improvements of GHomA-HGAMP and GHetA-HGAMP over existing algorithms which do not properly account for correlated activity. In particular, the channel estimation and active user detection capability are enhanced in many scenarios with up to a 4dB improvement with twice less user errors. As a whole, this thesis provides a systematic approach to AUDaCE for wireless networks with correlated activities using Bayesian CS., Les nouveaux réseaux sans fil de la 5G commencent à être déployés dans le monde entier. Avec eux, un large spectre de services émerge, entraînant de strictes exigences de performances qui dépassent celles de la 4G d'un facteur 10. Ces services s'articulent autour du haut débit mobile amélioré (eMBB), de la communication ultra fiable et à faible latence (uRLLC) et de la communication massive de type machine (mMTC). Ils ont tous nécessité le développement de technologies clés qui joueront également un rôle important dans l'émergence de la 6G. Cette thèse met l'accent sur l'accès aléatoire spontané (GFRA) pour l'uRLLC et la mMTC. Le protocole GFRA est introduit pour le standard 5G-NR pour réduire la surcharge de données du RA. Il en résulte une réduction des latences d'accès des équipements utilisateurs (UE) à un point d'accès (AP). L'efficacité du GFRA est d'une importance capitale pour la 5G, par exemple pour l'Internet des objets (IoT). Des techniques de traitement du signal à accès multiple non orthogonal (NOMA) sont donc envisagées. À l'aide de la théorie de l'acquisition comprimée (CS) bayésienne, des algorithmes de la famille du passage de message approximé (AMP) sont développés pour résoudre les problèmes de détection d'utilisateurs actifs et d'estimation du canal (AUDaCE). Cela est crucial pour identifier correctement les UEs émetteurs en garantissant qu'un AP puisse envoyer de manière fiable les données aux UEs détectés. Contrairement aux travaux existants sur ce sujet, l'AUDaCE est étudiée pour des réseaux sans-fil où l'activité des UEs est corrélée. Deux nouveaux modèles d'activité sont introduits. Le premier modélise l'activité des UE par une activité homogène de groupe (GHomA). Le second modèle tient compte d'une structure de dépendance plus générale via l'activité hétérogène de groupe (GHetA). De nouveaux algorithmes à passage de messages approximés de la famille des algorithmes hybride GAMP (HGAMP) sont développés pour chacun des modèles. À l'aide de variables latentes associées à chaque groupe pour modéliser les probabilités d'activité des UE, l'algorithme GHomA-HGAMP peut effectuer l'AUDaCE pour le GFRA en tirant parti d'une telle homogénéité de groupe. Lorsque l'activité est hétérogène, il est possible de développer GHetA-HGAMP en utilisant la théorie des copules. Nos simulations numériques mettent en évidence des améliorations significatives des performances de GHomA-HGAMP et GHetA-HGAMP par rapport aux algorithmes existants, qui ne prennent pas correctement en compte la corrélation dans l'activité. En particulier, l'estimation du canal et la capacité de détection des utilisateurs actifs sont améliorées dans de nombreux scénarios avec une amélioration de 4dB pour l'estimation de canal et deux fois moins d'erreurs de détection. Cette thèse fournit une approche systématique de l'AUDaCE pour les réseaux sans fil avec des activités corrélées en utilisant des outils de la CS bayésienne.

Connected objects arouse a significant interest in the area of occupational health. Massive data collection could be used to design and implement policies that promote well-being at work, safety and health of employees. The paper reports on the promotion of this idea and the existing technological offer, and then considers specifically the experimentation of a connected cube. It is tested within a wider innovation process that should help to design how to support workplace health policies of companies. The paper shows that, although only collecting data on the more or less comfortable character of work environment, its deployment is complicated. Technical and user reception barriers occur. Beyond that, it is especially the lack of awareness of the activity which is actually missing., Les objets connectés intéressent vivement le monde de la santé au travail. La collecte de données massive pourrait être mise à profit pour concevoir et outiller des politiques favorisant le bien-être au travail, la sécurité et la santé des salariés. Le texte rend compte de la promotion de cette idée et de l’offre technologique existante puis se penche sur le cas de l’expérimentation d’un cube connecté. Celui-ci est testé au sein d’un processus d’innovation plus large qui doit permettre de concevoir comment accompagner les politiques de santé au travail des entreprises. Alors qu’il se limite à collecter des données sur l’environnement de travail et son caractère plus ou moins confortable, son déploiement est compliqué. Des obstacles techniques et de réception par les utilisateurs se manifestent. Au-delà, c’est surtout la prise en compte de l’activité qui fait défaut.

Since decades, the architecture of the traditional power grid has not changed significantly. But The lack of real-time information and control of critical processes and assets causes blackouts and failures, which implies high costs to utilities. [1]. Smart Grid or intelligent networks is a term making a reference to the electric distribution which uses data-processing means of communication bidirectional and capacities [2], to provide good power quality, reduce costs and improve the reliability of the distribution network [3, 4]. The communication network is considered as an essential component and cornerstone of the intelligent networks [7]. The proposed subject is to establish an optimal network architecture for Smart Grid platform that will enable the integration of renewable energy, energy storage, the control of the demand, the modernization of the electricity grid, etc., while ensuring maintaining of the balance between production and consumption Considering the importance of the concept, we are interested by the study of the problem by using the network of wireless sensors ( WSN), this is an intelligent and low costs solution for the security, the monitoring, the automation of the building and the smart grid [8]. As part of this thesis, we will propose the network architecture models for the Smart Grid system. A study will be organized to estimate on an experimental zone their efficiencies and sureties. Moreover, the security setting is very important, as the smart gird uses computer networks to control and monitor electrical infrastructure. [9] We will study and propose algorithms to process information collected by their priority We also hope to be further focusing us on taking appropriate decisions by these sensors for better energy management. In order to optimize and reduce energy consumption, we will use the approach of Adhoc network with the algorithm of multicast power greedy clustering based on heuristics [10].; Depuis des décennies, l'architecture du réseau électrique traditionnel n'a pas fortement évolué. Mais le manque d'informations et de contrôle des processus critiques en temps réel provoque des pannes et des échecs, ce qui induit des coûts élevés pour les services publics [1]. Le Smart Grid ou réseaux intelligents est un terme faisant référence à la distribution électrique qui utilise des moyens de communications bidirectionnelles et des capacités informatiques [2], pour offrir une bonne qualité d'énergie, réduire les coûts et améliorer la fiabilité du réseau de distribution [3, 4]. Le réseau de communication est considéré comme un élément essentiel et pierre angulaire des réseaux intelligents [7]. Le sujet proposé vise à établir une architecture de réseau optimal pour une plateforme Smart Grid qui permettra l'intégration des énergies renouvelables, le stockage de l'énergie, la maitrise de la demande, la modernisation du réseau électrique, etc., tout en garantissant le maintien de l'équilibre entre production et consommation. Vu l'importance du concept, nous nous intéressons par l'étude de la problématique en utilisant le réseau de capteurs sans fil (WSN) qui est une solution intelligente et à faible coût pour la sécurité, la surveillance, l'automatisation du bâtiment et des réseaux intelligents [8]. Dans le cadre de cette thèse, nous proposerons des modèles d'architectures de réseau pour le système Smart Grid. Une étude sera mise en place afin d'évaluer sur une zone pilote leurs efficacités et suretés. D'ailleurs, le paramètre sécurité est très important, vu que le réseau intelligent utilise les réseaux informatiques pour contrôler et surveiller les infrastructures électriques [9]. Nous allons étudier et proposer des algorithmes permettant de traiter les informations collectées selon leur priorité. Nous comptons aussi aller plus loin en nous focalisant sur la prise des décisions adéquates par ces capteurs pour une meilleure gestion des énergies. Afin d'optimiser et réduire la consommation d'énergie, nous allons utiliser l'approche de réseau Adhoc avec l'algorithme de multicast power greedy clustering basé sur une heuristique [10].

The Internet of Things (IoT) evolved from its theoretical possibility to connect anything and everything to an ever-increasing market of goods and services. Its underlying technologies diversified and IoT now encompasses various communication technologies ranging from short-range technologies as Bluetooth, medium-range technologies such as Zigbee and long-range technologies such as Long Range Wide Area Network.IoT systems are usually built around closed, siloed infrastructures. Developing interoperability between these closed silos is crucial for IoT use-cases such as Smart Cities. Working on this subject at the application level is a first step that directly evolved from current practice regarding data collection and analysis in the context of the development of Big Data. However, building bridges at the network level would enable easier interconnection between infrastructures and facilitate seamless transitions between IoT technologies to improve coverage at low cost.The Domain Name System (DNS) basically developed to translate human-friendly computer host-names on a network into their corresponding IP addresses is a known interoperability facilitator on the Internet. It is one of the oldest systems deployed on the Internet and was developed to support the Internet infrastructure's growth at the end of the 80s. Despite its old age, it remains a core service on the Internet and many changes from its initial specifications are still in progress, as proven by the increasing number of new suggestions to modify its standard.DNS relies on simple principles, but its evolution since its first developments allowed to build complex systems using its many configuration possibilities. This thesis investigates possible improvements to IoT services and infrastructures. Our key problem can be formulated as follow: Can the DNS and its infrastructure serve as a good baseline to support IoT evolution as it accompanied the evolution of the Internet?We address this question with three approaches. We begin by experimenting with a federated roaming model IoT networks exploiting the strengths of the DNS infrastructure and its security extensions to improve interoperability, end-to-end security and optimize back-end communications. Its goal is to propose seamless transitions between networks based on information stored on the DNS infrastructure. We explore the issues behind DNS and application response times, and how to limit its impact on constrained exchanges between end devices and radio gateways studying DNS prefetching scenarios in a city mobility context. Our second subject of interest consists of studying how DNS can be used to develop availability, interoperability and scalability in compression protocols for IoT. Furthermore, we experimented around compression paradigms and traffic minimization by implementing machine learning algorithms onto sensors and monitoring important system parameters, particularly transmission performance and energy efficiency.; L'Internet des Objets (IdO) a évolué depuis cette possibilité théorique de connecter tous les appareils à un réel marché de biens et de services en constante expansion. Les technologies sous-jacentes ont évolué et l'IdO repose aujourd'hui sur de nombreuses technologies de communication différentes: Des technologies à courte portée comme Bluetooth, moyenne portée comme Zigbee ou longue portée comme la technologie LoRa (Long-Range).Les systèmes de l'IdO sont habituellement construits autour d'infrastructures fermées basées sur des systèmes en silo. Créer de l'interopérabilité entre ces silos fermés est un enjeu pour certains cas d'usages cruciaux dans le déploiement des technologies de l'IdO comme les villes intelligentes. Développer la problématique au niveau applicatif est une première étape directement inspirée des pratiques courantes en matière de collecte et d'analyse de données dans le cadre du développement des technologies de traitement de données massives. Cependant, construire des ponts au niveau réseau permettrait de faciliter l'interconnexion entre infrastructures et faciliterait la transition fluide entre technologies de l'IdO afin d'améliorer à bas coût la couverture réseau.Le Système de Nom de Domaine (Domain Name System, DNS), initialement développé pour traduire les noms, lisibles et compréhensibles par les utilisateurs en adresses IP, utilisées par les appareils connectés, est reconnu comme un facilitateur sur les question d'interopérabilité sur Internet. C'est l'un des systèmes les plus anciens déployés sur Internet, développé à la fin des années 1980 pour supporter la croissance de l'infrastructures Internet. Bien qu'ayant beaucoup évolué ces dernières années, en témoignent les nombreuses propositions de modifications au standard publié à son sujet, le DNS reste aujourd'hui l'une des infrastructures les plus centrales du réseau Internet.Le DNS repose sur des principes simples, mais son évolution depuis ses premiers développements ont permis de construire des systèmes complexes grâce à ses nombreuses possibilités de configuration. Dans le cadre cette thèse, qui étudie les possibles améliorations aux services et infrastructures de l'IdO, nous étudions la problématique suivante : Le DNS et son infrastructure peuvent-ils servir de support efficace à l'évolution de l'IdO de la même manière qu'il a accompagné l'évolution d'Internet ?Dans cette optique, nous étudions de possibles améliorations de systèmes de l'IdO sous trois angles.Nous testons tout d'abord un modèle d'itinérance pour réseaux de l'Internet des Objets au travers de la construction d'une fédération reposant sur l'infrastructure du DNS et ses extensions pour en assurer l'interopérabilité, la sécurité de bout-en-bout et optimiser les communications entre infrastructures. Son objectif est de proposer des transitions fluides entre réseaux sur base d'informations stockées à l'aide de l'infrastructure DNS. Nous explorons également les problématiques introduites par le DNS, notamment en termes de latence et d'influence sur les temps de réponse des applications, et comment en limiter l'impact sur les échanges, déjà grandement contraints, entre objet connecté et passerelle radio. Pour cela nous étudions les conséquences de l'utilisation de requêtes DNS anticipées dans un contexte de mobilité en milieu urbain. Nous étudions ensuite la façon dont le Système de Nom de Domaine peut renforcer l'interopérabilité, la disponibilité de ressources et le passage à l'échelle de systèmes de compression de paquets de l'IdO. Enfin, nous explorons la question de la minimisation de trafic en implantant des algorithmes d'apprentissage sur des capteurs et en mesurant les paramètres du système final, en particulier en terme de performances de transmissions et d'efficacité énergétique.

The world of telecommunications is rapidly developing, especially in the area of the Internet of Things; in such a context, it would be useful to be able to analyze any unknown protocol one might encounter. For this purpose, obtaining the state machine and frame formats of the target protocol is essential. These two elements can be extracted from network traces and/or execution traces using Protocol Reverse Engineering (PRE) techniques.By analyzing the performance of three algorithms used in PRE systems, we discovered the potential of models based on Bayesian networks. We then developed Bayesian Network Frame Format Finder (BaNet3F), our own frame format learning model based on Bayesian networks, and showed that its performance is significantly better than the state of the art. BaNet3F also includes an optimized version of the Viterbi algorithm, applicable to any Bayesian network, thanks to its ability to generate the necessary Markov boundaries itself.; Le monde des télécommunications est en rapide développement, surtout dans le domaine de l'internet des objets; dans un tel contexte, il serait utile de pouvoir analyser n'importe quel protocole inconnu auquel on pourrait se trouver confronté. Dans ce but, l'obtention de la machine d'états et des formats de trames du protocole cible est indispensable. Ces deux éléments peuvent être extraits de traces réseaux et/ou traces d'exécution à l'aide de techniques de Protocol Reverse Engineering (PRE).A l'aide de l'analyse des performances de trois algorithmes utilisés dans des systèmes de PRE, nous avons découvert le potentiel des modèles basés sur les réseaux Bayésiens. Nous avons ensuite développé Bayesian Network Frame Format Finder (BaNet3F), notre propre modèle d'apprentissage de format de trames basé sur les réseaux Bayésiens, et nous avons montré que ses performances sont nettement supérieures à celles de l'état de l'art. BaNet3F inclut également une version optimisée de l'algorithme de Viterbi, applicable à un réseau Bayésien quelconque, grâce à sa capacité à générer lui-même les frontières de Markov nécessaires.