Architecture Distribuée De Données Hétérogènes Dédiée À L'internet Des Objets

Résumé: L'évolution de l'Internet des objets (IdO) s'accompagne de processus automatisés basés sur la gestion des processus métier (BPM). Dans ce contexte, l'un des principaux problèmes est d'adapter les objets connectés pour coopérer entre eux et avec les applications afin de générer des décisions intelligentes et automatisées. Nous proposons dans cette thèse un système SMIP (Smart management for IoT process) qui comprend nos trois contributions principales. La première contribution propose une architecture distribuée des données hétérogènes dédiée à l'IdO. Celle-ci est basée sur des processus work flow pour une gestion intelligente et automatisée des flux de données tels que décisions, actions, résultats ou messages, sans l'intervention de l'utilisateur. La norme BPMN 2.0 est le moyen le plus approprié pour l'automatisation des processus work flow. En adaptant ce concept pour l'automatisation des processus de flux de l'IdO, on distingue que les opérateurs BPMN existants présentent des limites pour gérer les données sémantiques de l'IdO et les flux générés par les objets connectés. La deuxième contribution consiste à proposer un nouvel opérateur GIPSIT (Gateway for Intelligent Process Scheduling of IoT) comme une extension du standard BPMN et qui prend en charge la gestion automatisée du flux de données circulant dans L'IdO. La gestion automatisée et intelligente du système développé nécessite la technologie de l'apprentissage automatique pour la définition et le déploiement des processus. La troisième contribution concerne la proposition d'un système de pilotage SPM (Smart Home Process Management - Platform) basé sur l'opérateur GIPSIT, et dont les processus de flux sont définis et déployés via les stratégies de l'apprentissage automatique telles que les arbres de décisions. Le but ici est de fournir une assistance intelligente aux patients vivant à l'intérieur des maisons intelligentes. Les résultats de simulation, à l'aide de scénarios réalistes, obtenus sont concluants et encourageants.

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