Architecture cloud distribuée orientée services, dédiée à l’Internet des objets

فرنسي. Cette thèse de doctorat, fruit de la collaboration entre les universités de Mons et de Liège (Belgique), traite de la conceptualisation et le développement d’une architecture cloud distribuée polyvalente destinée à la gestion des données dans le domaine du Smart Farming. Cette architecture est suffisamment générique pour être utilisée dans d’autres domaines. Les chercheurs sont poussés par les bailleurs de fonds à conserver et échanger leurs bases de données expérimentales et de tests en vue de les valoriser dans le cadre d’autres projets. La réutilisation des données est motivée par la possibilité d’investir dans une plus vaste gamme de projets en évitant les redondances liées notamment aux données. Notre approche s’inscrit dans le cadre de l’Open Data et de l’Open Science où des architectures distribuées sont utilisées pour le stockage massif de données. De nombreuses architectures et plateformes IoT génériques existent sur le marché répondant à des besoins variés. Mais, il y a un manque d’outils spécialisés pour la recherche et leur valorisation d’une part et adressant les besoins spécifiques de communautés de chercheurs d’autre part. De plus, les plateformes existantes restent tributaires de la maintenance et de la volonté de pérennisation de la société et/ou de la communauté qui les développent. En matière de recherche scientifique, des plateformes existent sous forme d’écosystèmes cloisonnés la plupart du temps ce qui ne permet pas une valorisation industrielle praticable des recherches menées. Fort de ces constats, nous proposons dans cette thèse de doctorat, de concevoir une architecture Cloud spécifique au Smart Farming, durable, améliorable et adaptable en fonction des cas d’utilisation sans remettre en cause l’ensemble de l’architecture. Nous proposons également la mise en place d’une chaîne de valeur partant de l’acquisition des données, leur traitement et stockage, l’hébergement d’applicatifs permettant leur exploitation jusqu’à la valorisation et leur exploitation par l’utilisateur final. Nos recherches s’appuient sur un cas d’utilisation concret permettant de mettre en relief les limites d’utilisation que l’architecture cloud doit pouvoir adresser. Ce cas d’utilisation est l’analyse comportementale des animaux de ferme au pâturage.Les chercheurs sont incités de plus en plus à conserver et échanger leurs données ce qui se traduit par des besoins en matière de pérennisation de leur infrastructure, de traçabilité et de documentation de leurs données, et de standardisation de leurs outils. Ils sont également amenés à développer des chaînes de traitement en temps réels ou par lots pour traiter des données provenant de sources multiples et dans des formats variés. Notre architecture se veut innovante, modulable, adaptable à un large panel de cas d’utilisation sans avoir à remettre en question sa structure ni ses briques logicielles constitutives. L’utilisation de composants logiciels interchangeables, rendent durable l’architecture et l’immunise vis-à-vis de la disparition de l’un de ses composants logiciels. A contrario, une brique logicielle peut être remplacée par une autre plus adaptée ou plus performante. De plus, elle offre la possibilité d’héberger et par la suite de monétiser les applicatifs développés par les chercheurs. Sa composante Edge Computing (capacité de traitement située en périphérie du réseau) permet de déployer grâce aux techniques de conteneurisation des micro-services et des algorithmes d’Intelligence Artificielle (IA) adaptés au plus près des capteurs.

إنجليزي. This PhD thesis, a collaboration between the Universities of Mons and Liege (Belgium), deals with the conceptualization and development of a versatile distributed cloud architecture for data management in the Smart Farming domain. This architecture is generic enough to be used in other domains. Researchers are pressured by funders to maintain and share their experimental and test databases for use in other projects. Data reuse is motivated by the possibility of investing in a wider range of projects while avoiding data-related redundancies. Our approach is in line with the Open Data and Open Science framework where distributed architectures are used for massive data storage. Many generic IoT architectures and platforms exist on the market to meet various needs. However, there is a lack of specialized tools for research and their valorization on the one hand and addressing the specific needs of communities of researchers on the other hand. Moreover, the existing platforms remain dependent on the maintenance and the will of the company and/or the community that develops them. In terms of scientific research, platforms exist in the form of ecosystems that are mostly compartmentalized, which does not allow for a practical industrial valorization of the research conducted. Based on these findings, we propose in this PhD thesis to design a Cloud architecture specific to Smart Farming, sustainable, improvable and adaptable according to the use cases without calling into question the whole architecture. We also propose the implementation of a value chain starting from the acquisition of data, their processing and storage, the hosting of applications allowing their exploitation until the valorization and their exploitation by the final user. Our research is based on a concrete use case that highlights the limitations that the cloud architecture must be able to address. This use case is the behavioral analysis of farm animals at pasture. Researchers are increasingly encouraged to preserve and exchange their data, which translates into needs for the durability of their infrastructure, traceability and documentation of their data, and standardization of their tools. They also need to develop real-time or batch processing chains to handle data from multiple sources and in various formats. Our architecture is innovative, modular and adaptable to a wide range of use cases without having to question its structure or its constituent software bricks. The use of interchangeable software components makes the architecture durable and makes it immune to the disappearance of one of its software components. On the other hand, a software brick can be replaced by another one that is more adapted or more efficient. In addition, it offers the possibility of hosting and subsequently monetizing the applications developed by researchers. Its Edge Computing component (processing capacity located at the edge of the network) enables the deployment of micro-services and Artificial Intelligence (AI) algorithms adapted as close as possible to the sensors, using containerization techniques.

9. Industry, innovation and infrastructure

12. Responsible consumption and production