projets

Projets neOCampus

2023
En Cours
2021
2020
2019
2018
2017

ANR DATAZERO2
DATAZERO : data centers = energy providers

Porteur : Jean Marc Pierson
Durée : 42 mois
Partenaires : EATON Eaton Industries France SAS, Femto-ST Franche Comté Electronique, Mécanique,
Thermique et Optique- Sciences et Technologies, LAPLACE Laboratoire Plasma et Conversion d’Energie, UT3-
UPS Université Toulouse 3 Paul Sabatier – IRIT
Projet ANR
DataZero2 est un projet de recherche financé par l’ANR réunissant quatre partenaires : l’IRIT, le Laplace,
Fetmo-ST et EATON. L’objectif est d’étudier l’impact des incertitudes sur la gestion d’un datacenter alimenté
uniquement par énergies renouvelables (solaire, éolien) et utilisant du stockage énergétique (batteries, H2).
Ce projet, commencé en 2020, a mené au recrutement de plusieurs doctorants (un IRIT-Laplace, deux
IRIT-Femto-ST) et a mené à 5 publications en 2022 (par exemple dans un journal renommé Sustainable
Computing: Informatics and Systems, Elsevier). Ce projet a donné lieu à un grand nombre d’événements de
dissémination, autant dans des présentations invitées (ROADEF, conférence nationale COMPAS). Il a aussi
donné lieu à une publication dans le journal du CNRS.

Région recherche et société(s) ECOnect

Porteur : Laboratoire Ecologie Fonctionnelle et Environnement. (A. Elger)
Durée : 36 mois.
Partenaires : 6 Laboratoires : LEFE, IRIT, LAAS, SETE, CRCA, GEODE, 3 entreprises: BeeGuard, Select Design,
Adict Solutions.
Projet Région/FEDER.
ECOnect a pour objectif de développer des systèmes sentinelles fondés sur la réponse d’organismes
bio-indicateurs (végétaux aquatiques, abeilles domestiques et mésanges) face aux contaminations chimiques, à la dégradation des habitats et au réchauffement climatique.
Le projet ECOnect vise à comprendre par quels mécanismes les activités humaines contribuent à la
dégradation des écosystèmes. Pour cela, des systèmes sentinelles de l’environnement autonomes, connectés
et évolutifs permettant de mesurer la pollution présente dans l’eau, l’air ou les sols, ainsi que ses
conséquences sur des organismes bio-indicateurs, seront développés. De plus, des approches basées sur des mesures comportementales ou cognitives chez les animaux ainsi que l’utilisation d’éco-marqueurs seront
intégrées au sein des stations sentinelles. Ce suivi est une tâche difficile et chronophage, c’est pourquoi il est
nécessaire de l’automatiser. En plus des différents systèmes sentinelles, des systèmes de communication
entre les capteurs, de récupération à distance des données, et de gestion et de stockage du flux de données
seront développés.

Région recherche et société LightCampus

Porteur : Georges Zissis LAPLACE
Durée : 36 mois 2020 – 2022
Partenaires : Kawantech, IRIT,Laplace,SGE

Le projet LightCampus est une collaboration entre plusieurs parties, notamment Kawantech, Le Laplace, l’IRIT et le SGE, pour développer une solution de communication entre lampadaires. Le but est d’améliorer le confort et la sécurité des utilisateurs de la route en anticipant leur arrivée et en adaptant l’éclairage en conséquence. Un système adaptatif a été développé pour limiter les communications inutiles et permettre une gestion efficace de flottes importantes de lampadaires. La solution est également capable de s’adapter à des changements majeurs dans l’environnement, tels que la détection de pannes ou de modifications dans la topologie du réseau. Deux modèles GAMA ont été implémentés pour simuler les comportements des luminaires et des usagers, tandis que des données réelles ont été analysées pour améliorer la solution.

Porteur : Toulouse Métropole
Porteur des actions subventions : MP Gleizes
Durée : 10 ans Sep 2020 – Août 2030
Partenaires des actions subventions : UT3 ENAC CNRS et ONERA et Toulouse Métropole
Résumé : Le programme Vilagil, porté par Toulouse Métropole, le Sicoval et le Pôle d’Equilibre Territorial et Rural Pays Portes de Gascogne, est un projet de décarbonation et de relance économique de l’agglomération toulousaine visant à faire émerger des solutions concrètes de mobilité et de non mobilité. Il a été retenu par l’État dans le cadre du programme Territoires d’Innovation et est opéré par la Caisse des Dépôts

PIA BTP et Usages du numérique

Porteur : Lycée polyvalent Le Garros
Durée : 10 ans
Date de début : juillet 2020
Partenaires : EPLE : Lycée polyvalent Le Garros, Lycée des métiers Aristide Bergès
Associations : BTP et usages du numérique, LabPlace, AIMCC EPSCP : INSA, Université Toulouse III Paul Sabatier (neOCampus, IRIT)
Organisme professionnel : Union Régionale des CAPEB
Type de projet : PIA

Le Campus BTP a mis en place plusieurs initiatives pour favoriser l’utilisation des technologies numériques dans le secteur de la construction. Le bâtiment démonstrateur GEOTECH a été conçu avec des caractéristiques innovantes, telles qu’une paroi fusible permettant la caractérisation thermo-hydrique d’un élément de paroi. De plus, un audit énergétique a été réalisé sur le bâtiment avant sa rénovation, et un projet de rénovation a été défini.

Le Campus BTP a également mis en place des initiatives pour valoriser les données collectées sur le bâtiment GEOTECH, telles qu’un serveur commun pour collecter les données et la détection d’anomalies dans les flux de données. En outre, le campus a organisé des séminaires internationaux sur les campus connectés pour renforcer les relations internationales.

Dans le domaine de l’IA et du Big Data, le Campus BTP a effectué des travaux de fouille textuelle sur les publications scientifiques et les brevets pour identifier les tendances dans le secteur de la construction. Le clustering des chantiers a été réalisé pour classer les chantiers en fonction de leur niveau de nuisance, et la détection d’anomalies à partir de capteurs a été utilisée pour assurer la maintenance des flux d’énergie des bâtiments.

Ces initiatives démontrent l’importance croissante des technologies numériques dans le secteur de la construction et la nécessité pour les entreprises de se préparer à ces changements afin de rester compétitives dans un marché en évolution rapide.

Porteurs : MP Gleizes et G. Zissis
Durée : octobre 2020 – mars 2023 – 30 mois
Partenaires : FCUL – Lisboa, UBI – Covilhã, CTA – Sevilla, CIRCE – Zaragoza, UPM – Madrid, FUNSEAM –
Barcelona, Univ. de la Rochelle
Type de projet : INTEREG SUDOE

Le projet Living Labs vise à contribuer à la transition écologique en créant un modèle générique de Living Lab pour les universités, adaptable aux entreprises. Des expérimentations technologiques seront testées et validées, telles que des dispositifs d’éclairage intelligents, des systèmes IoT pour la domotique, des couplages électriques/thermiques, des solutions pour la mobilité et des technologies pour l’eau et la biodiversité. Les travaux de l’UT3 comprennent la reproduction de dispositifs d’éclairage intelligents, la mise en place de systèmes IoT pour la domotique, l’étude des interactions complexes dans les réseaux énergétiques hybrides, l’observatoire de la mobilité et la conception d’un système de filtrage des eaux usées. La recherche sur ce dernier vise à réduire l’emprise au sol tout en améliorant la performance épuratoire grâce à une intervention d’organismes ingénieurs.

3SQAIR

Porteurs : Jocelyne Napoli et G. Zissis
Gestion de projet : Marion Claustre
Partenaires : ZubiGune fundazioa, Universidad del Pays Vasco, Ikerlan, Eraikune, Técnico Lisbo, Cerema,
Catie, Grease, Universidade de Coimbra
Type de projet : INTEREG SUDOE
Le projet transfrontalier 3SQAIR, financé par Interreg SUDOE, vise à renforcer la recherche et l’innovation dans les secteurs spécifiques du SUDOE en assurant une qualité de l’air intérieur optimale dans les salles de classe. Le projet regroupe 10 partenaires de 3 pays différents, y compris 3 universités européennes, et se concentre sur la mise en œuvre de solutions innovantes, durables et intelligentes pour améliorer la qualité de l’air intérieur. Les aspects techniques et sociaux sont considérés, notamment le comportement des utilisateurs. Le projet établit une stratégie RIS3 garantissant la qualité de l’air dans les salles de classe, en fournissant un cadre méthodologique, des campagnes de sensibilisation et une plateforme web des meilleures pratiques. Il s’appuie sur des sites pilotes couvrant différents niveaux d’enseignement et intègre une solution IoT open-source pour une reproduction plus facile et moins chère. Le projet utilise également des méthodes innovantes pour mesurer le bien-être individuel des utilisateurs en relation avec la qualité de l’air intérieur.

PIA MTI Mobilité et Transports Intelligents

Durée : 10 ans
Le projet est soutenu par des entreprises de rang mondial et des établissements de formation. Dans le cadre d’une initiative de l’INP ENSEEIHT, des élèves du Lycée Gallieni travaillent sur un projet de karting électrique pour apprendre la propulsion électrique, avec un don de VITESCO pour l’ensemble de la chaîne de propulsion électrique prévu au premier trimestre 2023. L’INP travaille également sur une maquette pédagogique intégrant une chaîne de propulsion complète pour la formation au niveau ingénieur. Un tricycle est en cours de conception à l’INSA pour créer une suite d’outils de simulation complète d’un environnement de mobilité. UT3 a pour objectif de concevoir un véhicule autonome open source et « plug and play » avec des élèves et des étudiants.
L’INSA-Toulouse a ouvert une salle de TP dédiée aux équipements des véhicules électriques, équipée de cibles HIL Spead Goat et utilisée pour des projets de modélisation multiphysique. Les étudiants travaillent sur le développement d’un ADAS de niveau 2 pour contrôler l’anti-basculement d’un véhicule étroit, avec l’implication de 3 enseignants-chercheurs.
L’INSA-Toulouse a ouvert une salle de TP dédiée aux équipements de véhicules électriques pour initier les étudiants à l’approche HIL et à la modélisation multiphysique.

PRRI autOCampus

Porteur : Rahim Kacimi
Durée : 36 mois
Date : juin 2021 – mai 2024
Partenaires : IRIT LAAS-CNRS GuideGNSS EasyMile Kawantech Orange SOBEN
Type de projet : PRRI région Occitanie

En 2022, nous avons travaillé sur la conception d’une infrastructure cyber-physique d’acquisition de données. Nous avons mené les études sur les différents équipements à déployer en interopérabilité. Pour cela, nous avons :

identifié toutes les entités communicantes dans une cellule type du système,
caractérisé les unités d’acquisition graphiques (Lidars, Radars, Caméras) et les équipements de communications véhiculaires (OBU: véhicule et RSU: infrastructure routière),
choisi des protocoles et technologies de communication,
pris en compte l’interopérabilité entre l’infrastructure cyber-physique (Lampadaires, éléments d’infra routière, Capteurs, Caméras, …) et l’infrastructure de communication IoT/5G.

Nous avons aussi défini l’infrastructure de capteurs pour l’acquisition de données, cela consiste en la définition et la mise en place d’une infrastructure de capteurs hétérogènes permettant l’acquisition de données (optiques, LIDAR, localisation GPS/GNSS) pour une analyse fine de la mobilité sur le site de l’Université Toulouse III Paul Sabatier. L’objectif est la couverture fine des zones d’intersections du parcours préconisé pour les véhicules autonomes avec les contraintes d’implantation propres au site et en assurant des recoupements suffisants des champs de captation en vue de la fusion. Le résultat escompté est la génération des flux de données de capteurs sur l’infrastructure réseau développée pour le projet et le stockage de ces données sur le data lake de neOCampus.

Pour la gestion des véhicules sur le campus nous avons mis en place un centre de supervision. L’IRIT nous a attribué une salle que nous avons remise en état avec des travaux de peinture, de câblage, nous avons acheté les écrans pour un mur d’écran et le serveur. Ce centre de supervision est aussi financé par le projet TIGA VILAGIL, l’équipe de recherche SMAC-IRIT et l’INSII CNRS.

Enfin une flotte de trois droïdes de TwinsWheel a été livrée en octobre 2022.

Projet européen ERASMUS INOW

Porteur : Université de Girone
Porteur neOCampus : Magali Gerino
Dates : début 15/01/2021 et fin 01/2024

Titre : INOWASIA – Development of innovative multilevel formation programmes for the new water leading professionals in South East Asia
Type de projet : Programme Cooperation for innovation and the exchange of good practices
Action : Capacity building in higher education
Thématiques : {« type »: »block », »srcClientIds »:[« 28fbae75-3063-48cb-b765-a3b1449f2481″], »srcRootClientId »: »15ee3489-dbff-4ac8-821e-58d8fcbdc9dd »}
– Gestion de l’eau, environnement, IoT, changement climatique, et campus
– Nouveaux programmes d’études/méthodes éducatives innovantes/développement de cours de formation,
– Apprentissage entrepreneurial/formation à l’entrepreneuriat.
– Réseau de WOLL connectés (Water Oriented Living Labs)
Objectif principal : Former une nouvelle génération de jeunes professionnels de l’eau d’Asie du Sud-Est ayant une formation solide et multidisciplinaire en gestion durable de l’eau, avec une vision globale des défis actuels et futurs du secteur mais avec une approche spécifique des demandes locales, et les compétences générales requises pour rejoindre et diriger le marché du secteur de l’eau.
Réalisation neOCampus : Apprentissage à l’IoT (Tutoriel de réalisation de capteurs (T° et conductivité) et leur connexion au réseau LoRAWAN et WIFI) Mise en place d’un réseau de WOLL connectés pour l’enseignement, échange de données et exercices.
Sites web : https://inowasia.com/
https://www.univ-tlse3.fr/inow-asia
https://www.facebook.com/INOWASIA

TERRA FORMA

Le projet TERRA FORMA vise à répondre aux défis posés par l’Anthropocène en développant une approche holistique à une échelle territoriale pertinente pour une recherche et une action territorialisées. Le projet prévoit la mise en place d’observatoires in-situ couplant les données des capteurs sur les dynamiques humaine, biotique et abiotique. Les observatoires seront équipés de capteurs intelligents, connectés, bas-coût, socialement intégrés et adaptés au terrain pour mesurer le comportement, le métabolisme et les trajectoires des SES. Le projet vise également à développer une infrastructure de communication modulable et économe en énergie pour traiter les observations générées par les capteurs et construire une boîte à outils pour assurer l’appropriation du matériel scientifique par les acteurs du territoire. Les observatoires de TERRA FORMA seront des points de convergence entre les communautés scientifiques et les acteurs pour répondre à la fois à des questions scientifiques fondamentales et à des demandes des gestionnaires. Le projet rassemble des scientifiques interdisciplinaires et s’appuie sur les infrastructures de recherche existantes pour renforcer les plates-formes expérimentales in situ et favoriser la collaboration internationale.

Projets avec MODIS

6 projets de mécénat ont été menés avec MODIS devenu AKKODIS
BIOM : Influence of biodiversity on water quality
sensOCampus : application de management des objets connectés à l’échelle du campus et au-delà. Le principe est de garder les objets les plus simples possibles et que leur spécialisation vienne d’une configuration chargée à partir de cette application sensOCampus. L’autre facette de cette application est le monitoring des objets connectés.
sensOCampus2 a pour objectif le management des objets connectés du campus. Ainsi, il va permettre la prise en compte, le suivi et la configuration d’autres types d’objets connectés s’appuyant sur d’autres types de réseau (e.g 5G, LoRaWAN etc).
Datalake : développement d’un data lake pour récolter, stocker et valoriser toutes les données tant en provenance de neOCampus que des bâtiments et services de l’université. L’objectif étant de briser les silos dans lesquels sont retenues captives ces données pour les mettre à disposition de tous à des fins de statistiques, IA etc, dans le respect des droits d’accès à ces données (i.e conventions).
HybridIoT ce projet comporte deux axes :
– Application mobile qui montre la carte, interroge les capteurs (physique ou virtuels) et envoie les informations sur le serveur (neocampus je suppose, faut que je discute avec françois pour la mise en place)
– Application côté serveur qui montre une carte en utilisant ArcGIS où sont marqués les capteurs/agents et reçoit les informations
Tracking PV : Mise en place du suivi des véhicules via techniques de tracking
IHM : Utilisation combinée d’une tablette tenue à 2 mains et d’une table interactive pour la saisie de commandes

INSI émergence : plateforme autOCampus

autOCampus : plateforme d’expérimentations de la mobilité durable intelligente et du véhicule électrique, connecté et autonome
Porteurs : Marie-Pierre Gleizes et Rahim Kacimi
Financeur : CNRS
Durée : 1 an
Résumé : autOCampus est une plateforme d’expérimentations sur le campus science de l’Université Toulouse III Paul Sabatier dédiée à la mobilité intelligente et durable et notamment les véhicules connectés et autonomes « in vivo », c’est-à-dire dans un milieu semi-urbain dense comportant 36 000 usagers. Ce territoire se différencie d’autres territoires d’expérimentations par le fait qu’il est en milieu urbain contrôlé. Cette plateforme d’expérimentations est ouverte à des tests de différentes composantes technologiques, d’infrastructures et d’acceptabilité et a pour objectif d’accueillir les expérimentations de futurs projets socio-techniques collaboratifs, industriels et de recherche qui mutualisent matériels/logiciels/données/ scénarios. Dans le cadre de cet appel, nous allons accompagner les chercheurs pour la mise en œuvre de leurs expérimentations et œuvrer à la mise en place d’une salle de supervision et de récupération des données des expérimentations.

Défi WOC

Appel défis régionaux région Occitanie WOC : “Pertinence des solutions locales pour les enjeux du grand cycle de l’eau par analyses multi-échelle et intersectorielle au travers de la réutilisation des eaux”
Porteurs : O. BARRETEAU (ICIREWARD) et C. ALBASI (LGC et GIS EAU TOULOUSE)
Avec un centrage sur l’analyse des réusages de l’eau en région, WOC vise à répondre aux défis des changements globaux, développer un savoir faire méthodologique, conception et analyse d’infrastructures (ex recharge de nappes), d’équipements (ex procédés membranaires, filtres plantés ) et d’institutions (ex PTGE) pour :
– Répondre à l’échelle locale aux contraintes des acteurs de l’eau
– Produire une évaluation des conséquences du recyclage de l’eau à l’échelle du grand bassin
– Analyser la capacité cumulée à répondre aux enjeux collectifs du grand cycle de l’eau
Pour répondre à ces questions WOC finance 4 projets structurants et 4 projets émergents qui doivent répondre aux 3 GRANDS AXES :
– Quelle que soit l’échelle, renforcer les capacités de mesures ;
– Aider à la caractérisation des solutions de reuse
– Insertion dans l’environnement local
– Intégration des usages et des réusages dans le grand cycle de l’eau

Défi MIDOC septembre 2022 – septembre 2027

Défi Mobilités Intelligentes et Durables en OCcitanie : Premier terrain d’innovations et d’expérimentations en simulation et en réel de la mobilité intelligente et durable sur terre, mer et ciel

62 chercheurs intéressés appartenant à 19 laboratoires :
CDA CEREMA CLLE ENAC EPSYLON ICA IES IRIT ISAE-SUPAERO LAAS-CNRS LAGAM LAPLACE LERASS LIRMM LISST LMDC MSHST ONERA TBS

Nos recherches ont pour but de proposer des solutions innovantes de mobilité, plus écologiques et inclusives, faisant de la région Occitanie un territoire d’excellence et une vitrine sur la mobilité intelligente et durable.
Au sein de ce défi, nos principaux objectifs sont de :

Développer des recherches d’excellences concernant d’une part le véhicule autonome, acceptable et connecté et d’autre part les services de mobilité durables et centrés utilisateurs. Nous travaillerons à une reconnaissance internationale de nos travaux au travers de nos publications et de nos collaborations à l’international avec des laboratoires de premier plan.
Favoriser l’innovation scientifique en lien avec les entreprises régionales sur la mobilité et les services de transport.
Valoriser et enrichir les plateformes et terrains d’expérimentations.
Renforcer les synergies entre les différents groupes de recherche et bénéficier de l’interdisciplinarité au sein de nos recherches.
Renforcer les synergies entre les chercheurs et les industriels (notamment les PME- TPE de la région).
Structurer la communauté scientifique pour que nos activités en lien avec la mobilité intelligente et durable soient complètement intégrées et incontournables.

Conditions for human acceptability of the cooperation with an autonomous self-adaptive driving system

CLLE, IRIT – Toulouse University
Keywords
driving automation, discomfort, drivenger, passenger, scenario

Although it is key to improving acceptability, there is sparse scientific literature on the experience of humans as passengers in partially automated cars. The first study introduced investigated the influence of road type, weather conditions, traffic congestion level, vehicle speed, and human factors (e.g., trust in automated cars) on passenger comfort in an automated car classified as Level 3 according to the Society of Automotive Engineers (SAE). Results showed that comfort was negatively affected by driving in downtown (vs. highway), heavy rain, and congested traffic. Interaction analyses showed that reducing the speed of the vehicle improved comfort in these two last conditions. Results also showed that the most comfortable participants had the higher level of trust in automated cars. This study suggests that optimizing comfort in automated cars should take account of both driving conditions and human profiles. Hence a personalization approach should be favored over a one-for-all.Hence, in a second study, we will investigate the benefits of adapting the behavior of the automated car to the user in a driving simulator experiment. In other words, we will investigate the influence of automated driving style familiarity on automated cars acceptability and take-over performance.

Scientific goal
Improving scientific knowledge in cognitive psychology and ergonomics regarding the interaction between human and automated cars.

Contacts
maxime.delmas_at_univ-tlse2.fr, valerie.camps_at_irit.fr, celine.lemercier_at_univ-tlse2.fr

An Extension of a Predictive Model for Mixed Reality

IRIT, ENAC – Toulouse University
Keywords Predictive Model, Human-Computer Interaction, Mixed Reality
Mixed Reality has taken off again with the arrival of Head-Mounted Displays. Moreover, mixed reality enables long-term user engagement with the IoT. Nevertheless, the design of a usable system requires many iterations between conception, implementation and evaluation. The use of a predictive model allows usability problems to be detected before implementation. In this project, our predictive model can model the completion time for pointing, validation and selection. First, we defined five new operators. Next, we have computed the unit time for each newly introduced operators. Then, we have consolidated our model through three user studies.Our model can predict the time (± 5%) to complete pointing, validation and selection tasks.

Figure 1 – The five newly introduced operators in our model.

Scientific goals

– Identify operators for mixed reality

– Define unit times for our newly introduced operators

– Evaluate our model in ecological tasks

Contacts

florent.cabric_at_irit.fr, emmanuel.dubois_at_irit.fr, marcos.serrano_at_irit.fr

Communication Emergence in a Fleet of Connected and Autonomous Vehicles

IRIT , Toulouse University
Keywords Intelligent Transport System, Distributed optimization, Multi-Agent System, Referential Frame Transformation

Recent advancements to improve road traffic have led to the emergence of Intelligent Transport Systems (ITS). Vehicles can replace the human driver in specific context thanks to the ever-increasing number of smart devices, and they gradually become autonomous. As an autonomous entity, a vehicle behaves according to its perceptions provided by embedded sensors. Not only it can see, but it also has access to other vehicles perceptions through communications. There is a necessity for a CAV to perform social interaction and social signaling. The range of potential interlocutors is wide: vehicles, of course, but also other road users: pedestrians, motorcycles, cyclists, electric scooters and if we think ahead, robots. The overall objective is to provide CAVs with social skills making possible cooperative behavior.

The first addressed lock is the transformation of referential frame. A CAV referential frame refers to its environment self-representation. Usually, an autonomous entity uses itself as a reference point. Position, distance, vectors, etc. are calculated from it. This leads to a possible incomprehension between CAVs and the missuses of a critical information. To counter it, we have proposed a solution enabling CAV to understand information from different referential frame.

The second lock concerns the communication optimization in a fleet of CAVs. With the continuously increasing number of vehicles and smart devices, the number of sensed data become huge. Sharing the integrality of these data can cause issues like delays, errors, and bottleneck. Obviously, not everything is useful to share, and we have proposed a solution to optimize which information is shared based on its usefulness.
Figure 1: « A fleet of autonomous and connected vehicles. »

Scientific goals
– Enabling the use of an information from different referential frames
– Addressing the high dynamicity of the ITS
– Optimizing the communication volume and efficiency
Contact
guilhem.marcillaud_at_irit.fr, valerie.camps_at_irit.fr, stephanie.combettes_at_irit.fr, marie-pierre.gleizes_at_irit.fr

Communicating electronic nose for indoor air quality control

LAAS/CNRS – LCC/CNRS – Laplace, Toulouse University
Keywords E-nose, indoor air quality, multi-gas sensors, nanostructures, metal oxide semiconductors, sensitivity, selectivity, internet of thing (IoT).

Humans spend more than 90% of their time in a closed environment that contains several gaseous pollutants like VOCs (volatile organic compounds). Such gaseous contaminants in the indoor air may cause respiratory problems and chronical diseases. Many others gases such as CO2, CO, and NO2 from urban pollution and poor ventilation systems are also part of indoor air contaminants. Offices, meeting rooms, classrooms and practical workrooms in universities and / or schools may present VOC and /or CO2 levels that exceed the regulatory thresholds. Measuring and monitoring indoor air quality is therefore essential to ensure a better quality life in workspaces. This thesis has been carried out within the framework of the GIS neOCampus (groupement d’intérêt scientifique), led by Université Paul Sabatier UT3 and dedicated to the development of an innovative, connected and sustainable campus for a better quality life. We are interested in the development of miniaturized MOS (metal oxide sensors) gas sensors for the indoor air quality monitoring in offices and classrooms. The objective of this study is to control these pollution levels in order to correct them through measures to ventilate the premises. Making a decision about how to correct air quality is an essential step in the process. As part of this work, we have prepared several prototypes of miniaturized multi-gas sensors (4 sensors) integrated on their electronic card able to detect levels of indoor air pollution. The proximity electronics allows the control and recovery of data from these sensors, and an IOT (internet of things) type communication module based on the WiFi protocol linked to the « Cloud NeoCampus », remotely and wirelessly, generates indoor-air quality signal in real time. This multi-sensor is based on semiconductor sensors based on nanostructured metal oxides (SnO2, WO3, CuO) synthesized at the LCC (laboratoire de chimie de coordination).

Scientific goal
We have developed a new synthetic approach for the nanostructured metal oxides on the sensor platform in order to optimize the performance of the sensitive layer (stability, sensitivity, selectivity). We have studied very efficient associations of n-type and p-type MOS nanostructures based on multilayered implementation on silicon platforms. The gas responses have been measured in laboratories test benches and new measurement protocols (cycled temperature mode versus continuous operation mode) have been defined to selectively detect NO2 or VOCs compounds in air at ppm and sub ppm levels. In addition, PCA (principal components analysis) analyses have been set up to discriminate gas mixtures in test benches.

Contacts
philippe.menini_at_laas.fr, pierre.fau_at_lcc-toulouse.fr, vincent.bley_at_laplace.univ-tlse.fr

Zone-based Datalake for big data, small data and IoT Data

IRIT – CNRS , Toulouse University
Keywords Big Data, datalake, big data analytics, IoT, data management, data analysis, open-source, open science, web semantic

IoT data is increasingly integrated into the core of today’s society. Whether you want to analyze a market or a product or study a specific research area, it is increasingly necessary to integrate IoT data but also combine it with massive data produced internally or externally with Open Data. To have a complete vision, it is necessary to integrate both voluminous fast data and numerous small data. Thus, in order to respond to the Vs of Big Data, we have designed an architecture that allows us to manage the Volumetry, Velocity, Variety and Veracity of data to generate Value. This architecture aims at allowing the simple crossing of data whatever the volume, the type or the rate while emphasizing the security of the data, the valorization of these data through the advanced use of the metadata and the use of these metadata through high added value services.
Scientific goals
– Manage any type of data in large volumes with efficiency
– Create value through adequate data modeling
– Enable cross-analysis of heterogeneous data simply in the Big Data context
Contacts
Vincent-Nam.Dang_at_irit.fr / dang.vincentnam_at_gmail.com, Francois.Thiebolt_at_irit.fr, Marie-Pierre.Gleizes_at_irit.fr
Project repository
https://gitlab.irit.fr/datalake/docker_datalake/
https://github.com/vincentnam/docker_datalake
Scientific Paper
DANG, ZHAO, MEGDICHE, RAVAT (2021), A Zone-Based Data Lake Architecture for IoT, Small and Big Data. IDEAS 2021, to appear. (DOI: 10.1145/3472163.3472185 / ISBN : 978-1-4503-8991-4/21/07)

An Agent-Based Model for a participatory network of air quality sensors on bicycles

IRIT and Laboratoire d’Aérologie, Toulouse University
Keywords Bicycle traffic, Urban mobility, Air quality, Urban pollution, Agent based simulation, Synthetic population

Excessive concentrations of pollutants in the urban air are regularly observed, posing a long-term danger to the health of inhabitants. Monitoring the quality of urban air is therefore a very important issue to help stakeholders to take appropriate measures (reduction of road traffic…). The urban spatial distribution of air pollution is very heterogeneous and evolves rapidly over time. It is therefore important to develop reliable, fast, and spatially spread measurement methods. This last criterion is often hard to implement. For example, air quality measuring stations are very accurate, but their measurements are too local to obtain information on areas with no station.

In this work, we propose to study the usage of residents’ daily bicycle traffic as a participatory network of air quality sensors, providing volunteer cyclists with an air quality sensor to use during their daily commute. To evaluate the effectiveness of such a network, we choose to build a multi-agent simulation based on the GAMA development environment that models a group of bicycle-mounted sensors mapping urban air quality. Traces of urban air quality collected by the sensors are then used to infer air quality at the city level. Results are compared with actual data from public air administration.

The model simulates the daily mobility of a synthetic population of cyclists in the city. Travel and pollution data are generated based on several real data sources (mobiloscope, private companies, and bicycle sensors). Observations recorded along the bike trips are complemented by geographical information (height of buildings, natural areas, distance to highway, …) that are obtained through Geographical information systems (GIS) and further used as predictor variables in a land use regression (LUR) model.

The dataset of synthetic information is used to infer a critical number of bicycles that would be required for an optimal assessment of the intra-urban air quality. To this end, we process the collected pollution data, for each time step, with extrapolation algorithms (eg. LUR) of the measured pollution concentrations and the city environment. For example, the distance of a point to primary roads is a relevant indicator for determining NO2 concentration. Thus, by performing a regression to estimate the relationship between the distance to the main roads and NO2 concentration, we can predict the NO2 concentration at unmeasured points. Moreover, the impact of the cyclists’ circadian rhythm on the monitoring of the daily cycle of pollutants is investigated. We also evaluate the opportunity for cross-calibrating the mobile sensors during the biker’s Rendez-vous based on the daily agenda of the different biker categories.

Scientific goal
The objective is to understand how well a network of bicycle-mounted sensors could map air quality in urban areas.
Contact
Nathan.coisne_at_student.isae-supaero.fr, jean-francois.leon_at_isae-supaero.fr, nicolas.verstaevel_at_irit.fr, benoit.gaudou_at_irit.fr, elsy.kaddoum_at_irit.fr

neOSensor LoRaWAN

IRIT, Toulouse university
Keywords LoRaWAN, CubeCell, Arduino, neOCampus end-devices

The neOSensor series of end-devices may be seen as a simple, efficient and cheap way to interface sensors with the neOCampus IoT infrastructure. Previously focusing on WiFi networks, ESP8266 and ESP32 based neOSensor experienced many limitations due to the (very) short range of WiFi network (especially when you’re located within basements or ways too high regarding WiFi gateways).

To overcome these limitations, we decided to design a brand new LoRaWAN version based on the Heltec CubeCell module. This one provides native battery and solar panel support while being programmed through the Arduino IDE … enabling us to share many of our libraries between these two different releases. Open-source and designed with KiCad, you can build your own neOSensor 🙂

We also defined neOCayenneLPP, an upgraded version of the popular CayenneLPP data exchange format. It enables us to send compact and versatile frames while keeping a good sensors’ data resolution.
https://github.com/fthiebolt/neOCampus-arduino
https://neocampus.univ-tlse3.fr/_media/lora/neocayennelpp_lorawan-data-exchange.pdf
Such ability to being able to collect data over (relative) long distance (versus WiFi) while keeping cost constraints in the cheap range, leverages the needs for a broad range of use cases (e.g equipment located in basements … and everything located >=50m away of any WiFi gateway). Additionally, having a private LoRaWAN infrastructure helps to maintain operational costs at very low-levels. However, these new end-devices challenged us regarding their life-cycle management: data ingestion process needs metadata like positioning … hence requiring access to our LoRaWAN server APIs.

Contact thiebolt_at_irit.fr

Resource Allocation and Roaming in LoRaWAN Networks

IRIT– Toulouse University
Keywords LoRaWAN, roaming, handover, mobility, experiments

LoRaWAN is a promising enabling technology for connected things. Nowadays, it is largely used in many application areas thanks to its relevant features such as long-range, low-cost, and low power consumption. However, as with all wireless technologies, mobility remains a major concern bringing end-devices out of their home operator coverage. In this paper, we investigate the inter-operator roaming capability in mobile scenarios. We proposed a novel LoRaWAN roaming scheme to enable inter-operator roaming based on DNS resolution and end-device context migration between networks. Moreover, we extended the LoRaWAN architecture while maintaining the integrity of the existing mechanisms and with a minimum prior configuration requirements. In order to validate our solution, we designed and implemented a test-bed platform integrating our extensions to Chirpstack. An extensive experimental study under various traffic loads demonstrates that the context migration delay perfectly fits the Class A LoRaWAN requirements.

Scientific goals
– Extend LoRAWAN Architecture to support inter-operator roaming
– Propose a DNS mechanism for home end-devices lookup
– Support end-devices context migration from the home network to the visited network

Contact mohamed.hamnache_at_irit.fr, rahim.kacimi_at_irit.fr, andre-luc.beylot_at_irit.fr

Considering the energy storage systems including their degradations in the optimal management and sizing of microgrids: impacts of model accuracy

LAAS-CNRS / Université Toulouse 3 – Paul SABATIER
Keywords Energy Storage System; Low Voltage DC Micro Grid; Building integrated PV; Lead-acid batteries; batteries ageing mechanisms

With the environmental issues and the new ecological considerations, one of the challenges is the creation of sustainable electric grid to supply the demand. With this context, we observe the deployment of decentralized Low Voltage DC Microgrids (LVDC MG) in building, with high penetration of Renewable Energy Sources (RES) and Energy Storage Systems (ESS). The aim of this PhD thesis is to contribute in this field by designing an LVDC MG in the ADREAM Building integrated PV (BiPV), at LAAS-CNRS, TOULOUSE. The main difficulties are to consider the ESS behavior and aging mechanisms with a global system approach in order to proposed a sizing method and an energy management strategy optimized and simple to implemented for electrical research community.

Electrical synoptic of the LVDC MG design in the LAAS-CNRS BiPV

Scientific goals
– To study the impacts of BiPV production and DC building loads power profiles on ESS behavior and lifetime
– To propose a methodology, with a systemic approach, to size the PV and the ESS in building microgrids context
– To compare multiple ESS behavior and lifetime modeling approaches dedicated to optimal sizing and energy management strategy
– To design an LVDC MG to supply the ADREAM BiPV lightning network and compare the measurements and the different batteries models used
– To compare the performances of Lead acid batteries and Lithium-ions batteries in our case study

Contacts
mgaetani_at_laas.fr ; alonsoc_at_laas.fr ; jammes_at_laas.fr & tguerout_at_laas.fr

eConect project : Developing connected environmental sentinel systems to better understand the degradation of rivers, the decline of bees and birds

Labs: Ecologie Fonctionnelle et Environnement – CRCA – SETE – IRIT – LAAS – GEODE
Companies: BeeGuard, Select Design, Adict Solutions
Keywords Environmental monitoring, connected sentinels, bio-indicators, bees, birds, aquatic eco-markers, IoT.

The use of bio-indicators makes it possible to characterize, in an integrative and quantitative manner, natural or anthropogenic changes in the environment. However, monitoring the response of bio-indicator organisms is often a difficult and time-consuming task, particularly in the field. Hence the interest in developing automated approaches, taking advantage of technological developments in terms of environmental sensors, remote transmission and processing of data.

Scientific goal
The ECONECT project began in early 2020, with the objective to develop a communication infrastructure allowing the remote monitoring of autonomous, connected and versatile systems to measure the responses of bio-indicator organisms to chemical contamination, habitat degradation and global warming.

Three sentinel systems are considered: (1) the connected hive, allowing to monitor the dynamics of bee colonies (colony mass, temperature and location of the bee cluster, foraging traffic, etc.) and the cognitive capacities of bees; (2) the connected bird-feeder to submit individually monitored tits to behavioral tests to assess their cognitive abilities; (3) the aquacosm, a floating enclosure allowing the measurement of eco-markers in an aquatic environment (growth dynamics of phototrophic biofilms, relative importance of autotrophic and heterotrophic processes within the ecosystem …).

The network infrastructure, based on LoRa and GSM communication protocols, will allow the remote configuration of measurement devices and the data transmission in the Cloud for consultation from a web browser and automated processing, in quasi real time, using a modular approach based on Python scripts. The storage on a server of all the data collected will allow an integrated analysis of these and the generation of alerts in case of hardware malfunctions or measures reflecting an abnormal situation within the ecosystem studied.

Prototypes of the different sentinel systems and the network are being tested and will lead to the installation of two pilot stations in 2021, notably one on the Paul Sabatier campus. In 2022, a network of 12 sentinel stations will be deployed in the Zone Atelier Pyrénées-Garonne (PYGAR). Each station will be characterized by a spatial analysis of land use and the quality of habitats and by the measurement of concentrations of chemical contaminants (trace metal elements, PAHs, pesticides) in different compartments of the environment. Participatory science protocols will be used to supplement the available data set and to assist in the interpretation of observed trends, while providing environmental education opportunities for the general public.

Contact
Elger, A., Cauchoix, M., Lihoreau, M., Chaine, A., Kacimi, R., Raimbault, V., Riboul, D., Julien, M.P., Lubat, C., Guiraud, V. & Depasse, J.

Beyond the connected hive: Tracking bees during foraging activity

Centre de Recherche sur la Cognition Animale (CRCA) – Université Toulouse 3, Macquarie University – Sydney

Context presentation

Central place foraging pollinators tend to develop multi-destination routes (traplines) to exploit patchily distributed plant resources. While the formation of traplines by individual pollinators has been studied in details, how populations of foragers use resources in a common area is an open question, difficult to address experimentally. I developed an agent-based model of bees foraging in a competitive environment and using simple positive and negative reinforcement rules to discriminate the flowers they visited. After calibrating the model using experimental data, the model’s predictions were tested against new experiments. The conclusion drawn from this work is that simple rules of positive and negative reinforcements are enough to explain how bees manage to trapline and partition during foraging, but also that the spatial scale plays a significant role in how bees interact with their environment.

Keywords Foraging behaviour; Competition; Traplining behaviour; Resource partitioning

Scientific goal

The goal of this work is to suggest a model to explain how bees are able to optimize their foraging behaviour in a competitive environment, using a mixed approach of agent-based models and experimental work.

Contact thibault.dubois_at_univ-tlse3.fr

Impacts assessments of lighting systems

LAPLACE / LERASS – University Toulouse III Paul Sabatier

Context presentation

When it comes to evaluate the quantifiable effects of products or services on the environment, Life Cycle Assessment (LCA) is probably the most efficient and recognized tool. Thanks to a “cradle to grave” approach, LCA identifies and quantifies, throughout the life of products, the physical flows of matter and energy associated with human activities (extraction of raw materials, manufacturing of the product, distribution, use, collection and disposal towards end-of-life). For each of its flows correspond impact indicators which allow to establish the overall potential impact of the system on our environment.

With regard to lighting, ultra-efficient lighting have made it possible to improve energy efficiency during use phase and thus greatly limit its impact on the environment. Before the development of these new technologies, lighting represented 14% of European consumption and 19% of global electricity consumption (2009). Today, the UNEP (United Nations Environment Program) estimates it at 15 % worldwide (2,940 TWh) for 5% of global greenhouse gas emissions. In France, the total electricity consumption due to lighting is 56 TWh, emitting 5.6 million tonnes of CO2 (Ademe – 2017).

However, despite major advances in terms of energy efficiency, many direct or indirect impacts on our environment, our health, well-being and productivity are not considered, and we can no longer neglect these impacts.

It is then necessary to define a new methodology, which will allow the extension of the classic LCA by taking into account several economic, health and social criteria, in particular regarding the potential impacts on human (impacts on circadian rhythms); the impacts on ecosystems (light pollution); the several uses of light (residential, commercial, public lighting, etc.); or even social acceptability on and by the user of the system (security, comfort, working conditions, etc.).

The aggregation of these criteria, with a classic life cycle assessment and a life cycle cost analysis (cumulative cost of a product throughout its life cycle), will give a global vision (economic, social and environmental) of the potential impacts of lighting and will helps to define a decision support tool for establishing coherent and appropriate strategies around the transformation of our lighting systems.

Keywords

LED, Lighting, Life Cycle Assessment (LCA), Life Cycle Cost (LCC), Efficacy, Lifetime

Scientific goals

– Define the characteristics of a LED lamp and in particular the duo [Lifespan

– Efficacy] for it to be considered the most efficient system according to the different energy mixes.

– Define the economic optimum for the lifetime of the lamps, depending on the type of use.

– Quantify and compare the circadian impact and light pollution with the impact categories of LCA.

– Evaluate the most efficient systems for horticultural lighting.

Contact kevin.bertin_at_laplace.univ-tlse.fr

Dynamic and real-time Learning of the Environment for Eco-Citizen Behavior in Smart Cities

IRIT-SMAC/University of Palermo (Italy)

Context presentation

The development of sustainable smart cities requires the deployment of information and communication technology to ensure better services and available information at any time and everywhere. As IoT devices become more powerful and low-cost, the implementation of an extensive sensor network for an urban context can be expensive. This project proposes a technique for estimating missing environmental information in large-scale environments named HybridIoT. Our proposal enables providing information whereas devices are not available for an area of the environment not sufficiently covered by sensing devices. The contribution of our proposal is summarized in the following points:

– limiting the number of sensing devices to be deployed in an urban environment;

– the exploitation of heterogeneous data acquired from intermittent devices;

– real-time processing of information;

– self-calibration of the system.

HybridIoT exploits both homogeneous (information of the same type) and heterogeneous information (information of different types or units) acquired from the available sensing device to provide accurate estimates in the point of the environment where sensing devices are not available.

Figure 1 HybridIoT uses information from intermittent and mobile devices to provide accurate estimates

Keywords Smart City, Missing Data Estimation, Heterogeneous Data Integration

Scientific goal

HybridIoT enables estimating accurate environmental information under conditions of uncertainty arising from the urban application context in which the project is situated, and which have not been explored by the state-of-the-art solutions :

– openness: sensors can enter or leave the system at any time without the need for any reconfiguration;

– large scale: the system can be deployed in a large, urban context and ensure correct operation with a significant number of devices;

– heterogeneity: the system handles different types of information without any a priori configuration.

Contact Davide Guastella, Valérie Camps, Marie-Pierre Gleizes {davide.guastella, valerie.camps, marie-pierre.gleizes_at_irit.fr

SANDMAN: Anomaly Detection in a Data Stream Issued from Smart Buildings

IRIT and LMDC , Toulouse University

Keywords Anomaly detection, multi-agent system, smart buildings, energy management, data stream

This research project deals with energy efficiency in buildings to mitigate the climate change. Buildings are the highest source of energy consumption worldwide. However, a large part of this energy is wasted, mainly due to poor buildings management. Therefore, being accurately informed about consumptions and detecting anomalies are essential steps to overcome this problem. Currently, some existing software can record, store, archive, and visualize big data such as the ones of a building, a campus, or a city. Yet, they do not provide Artificial Intelligence (AI) able to automatically analyze the streaming data to detect anomalies and send alerts. To improve the energy management, an innovative anomaly detection system should aim at analyzing raw data, detect any kind of anomalies (point, contextual, collective) in an open environment, at large scale. The developed AI system is called SANDMAN (semi-Supervised ANomaly Detection with Multi-AgeNt systems). The system is semi-supervised by an expert of the field who confirms or overturns the feedback of SANDMAN. It processes data in a time constrained manner to detect anomalies as early as possible. SANDMAN is based on the paradigm of self-adaptive multi-agent system. The results show the robustness of the AI regarding the detection of noisy data, of different types of anomalies, and the scaling.

Scientific goal

Anomalies detection in smart buildings streaming data by a semi-supervised multi-agent system.

Contacts stephanie.combettes_at_irit.fr, berangere.lartigue_at_univ-tlse3.fr, marie-pierre.gleizes_at_irit.fr, corentin.tourne_at_irit.fr, valentin.lavigne_at_irit.fr

ReCoVAC: conditions for REtaking COntrol by self-obserVAtion of situations within a Connected autonomous vehicle

IRIT – CLLE, Toulouse University

Keywords Autonomous vehicles, self-adaptive multi-agent systems, driving control recovery.

Connected autonomous vehicles of level 3, called « conditioned automation », are vehicles in which the human driver delegates driving control in specific situations. During these situations, it may be necessary for the human to regain control of the driving activity. The main objective of this thesis is to develop a supervision system adapted to each driver, by integrating human factors, to allow a safe and efficient transition of two-way control between the human and the autonomous vehicle. For this, the system must identify, by self-observation and in real-time, situations in which the current driver will no longer be able to ensure driving. He must also provide a context for assessing the criticality of the situation as quickly as possible to anticipate and react to it as best as possible. The driving context is composed of indicators that characterize the elements that describe part of the driving process: human, vehicle, and environment. The system is based on self-adaptive multi-agentlearning systems.

Figure 1: Dynamic Learning using self-adaptive multi-agent system

Scientific goals

– Dynamic learning using multi-agent systems

– Generic approach to supervise the activity of a system

– Study the impact of the factors describing the different elements present in the system context on the ability of the system to converge towards a solution.

– Insure the acceptability of the system by human driver

Contacts kristell.aguilar-alarcon_at_irit.fr, marie-pierre.gleizes_at_irit.fr, loic.caroux_at_univ-tlse2.fr

Dynamic Collection of Cooperative Awareness Messages for Collision Avoidance with Vulnerable Road Users

IRIT – Toulouse University

Keywords V2X Communication architectures, vulnerable road users safety, cooperative awareness messages.

With the evolution of Intelligent Transportation System (ITS), vehicles are capable of performing intelligent decisions and cooperative communications with other road users to exchange data and expand their environmental awareness. This communication is introduced as vehicle-to-everything (V2X) where vehicles exchange cooperative awareness messages « CAM » that includes important information (eg: position, speed, heading angle, vehicle type…). The generation rules of the CAM messages are defined by the ETSI standard and they are implemented in the facilities layer of each vehicle. The frequency of sending CAMs is between 10 and 1 Hz. However, we found out that following the standard, vehicles must generate a CAM if any change in their behavior is detected. This can lead to overloading the network if the number of road users is high, and might not be necessary if a vehicle has no.

Scientific goal

The aim of this work is to design a novel neighboring mechanism to enhance the current version of the standard. Through a centralized server with a global vision of the network, the vehicles will be able to efficiently adapt the frequency of sending CAM messages using the information of surrounding neighbors received from the edge-server. Our mechanism is extended to support vulnerable road users (pedestrians, cyclists…) where reducing their transmission frequency undoubtedly helps in saving energy on their connected devices.

Contacts Chaima.Zoghlami_at_irit.fr, Rahim.Kacimi_at_irit.fr, Riadh.Dhaou_at_irit.fr

Bio-inspired connected filter for campus water

LEFE, SGE, IRIT, Toulouse University / IMFT, La Rochelle University / PME Epurteck

Keywords Living Lab, water, filter, biodiversity, tomography

A Water oriented Living lab on the campus gets applied and fundamental research components with the main goal to reduce the surface area of the “regular” planted filters by making them more performing toward filtration with the involvement of an increased biodiversity. This demonstrator makes part of the LL implementation in the Interreg SUDOE Tr_at_nsnet Project. A cooperation between UT3 Direction du Patrimoine, SGE, UMR IRIT, UMR IMFT, U La Rochelle, PME Epurteck will lead to a bioinpired filter located next to IRIT to treat waste water of the A1 building. This biotech with enhanced biodiversity and soil metabolism for organic mater biodegradation, will increase the green area of the campus, will help at the air temperature regulation , and prevent of any smelt and musquitos for the neighbourhood. The earth worms (are ecological engineers that dig biostructure networks in the soil, that may largely influence the water parameters when flowing through this soil. The current tested research hypotheses is: « how does a burrow network buried in the macroporous substrates of soils influence the water infiltration capacities ? » This is run through the cooperation between research group in Physic “MacroPorous media and Biology” of UMR IMFT and the FERMAT X-ray tomography for images of 3D gallery networks of worms burrow, and modeling of water infiltration water flux in porous media; and the ecological team Bioref (Biodiversity, biological networks and Fluxes in aquatic and terrestrial ecosystems) of UMR Laboratory of Functional Ecology and Environment

Constant-head permeameter

Burrow network dig by one worm after 1 week

Scientific goals

Create a demonstration of the biodiversity (earth worms) influence on the water infiltration in the planted filter.

Use the water oriented living lab connected with a serie of IoT sensors to explore further research hypotheses about organic mater degradation, water and pollutant flow in this type of new filter generation.

Contact magali.gerino_at_univ-tlse3.fr

CALICOBA : Agent-based calibration of simulation models

IRIT – Université Toulouse 1 – Capitole

Keywords calibration, simulation, multi-agent system, AMAS

In many fields of science and engineering, simulation is a key part in understanding phenomena or predicting their future evolution. It is also a useful tool for planners and decision-makers in order to guide them in their decisions. A simulation is a computer model of a real-world system that contains entities in interaction and that is used to understand and/or predict the evolution of the system it represents.

In order to be as close as possible to real phenomena, simulation models have to be calibrated. Several different calibration methods exist, from classical optimization methods to multi-agent systems and data assimilation. As most simulation models are complex systems, usual calibration methods are not really appropriate to account for dynamics changes. One way to handle those changes is to tune parameters values while the simulation is running, using data observed on the real system. One additional constraint is that models are seen as black boxes, i.e. the calibration system has no insight of the inner workings of the model. This means that the calibration system has to learn the influence of each parameter on each model observation.

This work proposes a new online calibration method, CALICOBA, based on adaptive multi-agent systems, that aims to solve these problems. It features two kinds of agents: parameters and objectives. The role of objective agents is to estimate the distance of observations from the real data. Parameter agents take these distances to evaluate the best value the corresponding model parameter should take in order to minimize the distance computed by objective agents. Parameter agents have to learn their influence on each objective agent in order to compute the best value.

For instance, in the case of a simple traffic model with two parameters (maximum vehicle speed and reaction time) and two observables (traffic density and mean vehicle speed). Lets assume that there is a data source for the actual roads represented by this model. The role of CALICOBA would be to take in the observed data and compare it to each observable in order to compute a distance for each. With this information, the parameter agents have to determine in which direction to modify their values in order to decrease these distances.

As this is still a work in progress, the system has yet to be tested on traffic models, but it is planned for the near future.

Scientific goals

– Online self-calibration

– Automatic learning of model input/output interactions

Contact Damien Vergnet – damien.vergnet_at_irit.fr Frédéric Amblard – frederic.amblard_at_irit.fr Elsy Kaddoum – elsy.kaddoum_at_irit.fr Nicolas Verstaevel – nicolas.verstaevel_at_irit.fr

Model Self-Calibration using Self-Adaptive Multi-Agent System

Context Presentation

The purpose of this project is to propose a cooperative agent model, based on the self-adaptive multi-agent system theory (AMAS), allowing an efficient and fast exploration of the parameter space, autonomously and automatically. This exploration should allow a continuous readjustment of the simulation until convergence, improving the control of the macro-level over the micro-level.

On an application standpoint, the purpose of this project is to produce a realistic traffic that satisfies the best a set of objectives and constraints at both micro and macro levels. This traffic should also allow interaction with humans and adapt to events that could occur in the virtual environment.

Keywords Self-adaptive Multi-agent Systems, Self-Calibration, Multi-Agent Simulation

Scientific goals

1. Enrich the AMAS theory with general learning mechanisms andstrengthen the coupling between micro and macro levels.

2. Propose a new generic calibration method of models.

3. Enrich GAMA tools

Contacts damien.vergnet_at_irit.fr, frederic.amblard_at_ut-capitole.fr, elsy.kaddoum_at_irit.fr, nicolas.verstaevel_at_irit.fr

A Smart Clean Garden for Toulouse 3 University

Context Presentation

This project is built in cooperation with Epurtek factory and INRAe who displays planted filters in Occitany, France and other countries. The actual network extends with the help of the regional GIS ‘EAU Toulouse and the national group of water Re-Use from Aqua-Valley and CapEnergy platforms. Major research and innovation issues are:

1. To obtain and feed a pluri-topic data base from environmental sensors settled down into the filters for in-field, providing a spatially and temporally improved datasets that allows the implementation of deterministic models and open the black boxes of the filters sediment and soil. These models of transport and reaction (ex MIN3P) will describe the water and pollutants flows through the filters. This task started from cooperation between the research labs (UMR ECOLAB) at Toulouse, the university of La Rochelle, and UMR ECO&SOL from Montpellier.

2. To demonstrate how the invertebrate addition in the filters will improve the purification efficiency in agreement with the biodiversity influence that governs natural ecosystem functioning. Research hypotheses will be tested in filter replicates at the level of lab microcosms, in campus pilots and across-campus comparisons.

3. The assessment of biodiversity effects on filter benefits and services in terms of water quality providing, water quantity resource management, energy cost, recreational area for campus users, teaching and innovation supports.

4. To provide a new generation filter that matches with the requirement of the recent European policies about water reuse quality and may be recognized as a new technology for local water cycle in our territories

Keywords Planted Filter, Water, Biodiversity

Scientific goals

This garden provides the potential to become an outdoor living lab as a demonstrator of sustainable and low carbon solution for wastewater treatment and recycling though nature-based solution. The main challenge is to demonstrate the advantages of having a biodiverse and smart clean garden on a campus or a smart city, in terms of environment, economy, society (quality of life) and energy, by comparison with the classic filters. This implies an adaptative management of the water resource in cooperation with other research laboratories and stakeholders, as public water managers and private factories that wish to favor the ecological and energetic transition in this field.

Contacts magali.gerino_at_univ-tlse3.fr, oceane.gilibert_at_univ-tlse3.fr, rahim.kacimi_at_irit.fr, arnaud.elger_at_univ-tlse3.fr

Dynamic Learning of the Environment for Eco-Citizen Behavior

Context Presentation

The development of sustainable smart cities requires the deployment of Information and Communication Technology (ICT) to ensure better services and available information at any time and everywhere. As IoT devices become more powerful and low-cost, the implementation of an extensive sensor network for an urban context can be expensive.

This thesis addresses the problem of estimating missing information in urban contexts. The objective is to estimate accurate environmental information where physical sensors are not available. The proposed solution, HybridIoT, uses the Adaptive Multi-Agent System (AMAS) to estimate accurate environmental information under conditions of uncertainty arising from the urban application context in which the project is applied, such as openness, heterogeneity and large-scale, which have not been explored by the state-of-the-art solutions.

Keywords Smart city, Cooperative Multi-Agent Systems, Missing Information Estimation, Heterogeneous Data Integration

Scientific goals

– Limiting the number of ad hoc devices to be deployed in an urban environment

– The exploitation of heterogeneous data acquired from mobile, intermittent devices

– Real-time processing of information

– Self-calibration of the system

Contacts davide.guastella_at_irit.fr, Marie-Pierre.Gleizes_at_irit.fr, valerie.camps_at_irit.fr

Stream Analysis and Filtering for Reliability and Post-processing of Sensor Big Data

Context Presentation

Anomaly detection in real fluid distribution applications is a difficult task, especially when we seek to accurately detect different types of anomalies and possible sensor failures. Our case study is based on a real context: sensor data from the SGE (Rangueil campus management and operation service in Toulouse).

We propose an automatic pattern-based method for anomaly detection in time-series called Composition-based Decision Tree (CDT). We use a modified decision tree and Bayesian optimization to avoid manual tuning of hyper-parameters. Our method uses sequences of patterns to identify remarkable points corresponding to multiple anomalies. The compositions of patterns existing into time-series are learned through an internally generated decision tree and then simplified using Boolean algebra to produce intelligible rules.

Our approach automatically generates decision rules for anomaly detection. All our experiments were carried out on real and synthetic data. We show that our method is precise for classifying anomalies compared to other methods. It also generates rules that can be interpreted and understood by experts and analysts, who they can adjust and modify.

Keywords Anomaly detection, Time-series, Machine learning, Classification rules

Scientific goals

• To detect different types of anomalies observed in real deployment

• To generate interpretable rules for anomaly detection

• To use learning methods for anomaly detection on static and continuous data

Contact ines.ben-kraiem_at_irit.fr

Collective Learning for Robotics

Context Presentation

The current digital transformation requires the creation of autonomous applications that can be adapted to complex, dynamic, heterogeneous, and unpredictable environments. These systems must be equipped with proactive learning capabilities.

To this end, Self-Adaptive Multi-Agent principle allows the decentralization and self-observation of the learning process. Each knowledge granule is an autonomous agent that cooperates with its neighbors to improve learning from exogenous and endogenous feedbacks. Detecting and solving concurrences, conflicts and incompetence leads to active endogenous learning.This work on an adaptive decentralized learning mechanism is applied to the learning of a robotic arm inverse kinematics.

Keywords Self-Adaptive Learning, Endogenous Learning, Adaptive Multi-Agent Systems, Robotics

Scientific goals

• Design a Self-Learning System

• Lifelong and Endogenous Learning

• Genericity and Scalability

Contacts bruno.dato_at_irit.fr, frederic.migeon_at_irit.fr, marie-pierre.gleizes_at_irit.fr

SANDFOX Project: Optimizing the Relationship between the User Interface and Artificial Intelligence to Improve Energy Management in Smart Buildings

Context Presentation

The system designed in the SANDFOX project has for objective to fill this gap. To improve the energy management, an innovative system should aim at visualizing the streaming data, editing reports, and detecting anomalies, for different stakeholders, such as policy makers, energy man-agers, researchers, technical staff or end-users of these buildings.

The paper presents the User-Centred Design approach that was used to collect the required needs from different stakeholders. The developed AI system is called SANDMAN (semi-Supervised ANomaly Detection withMulti-AgeNt systems). It processes data in a time constrained manner to detect anomalies as early as possible. SANDMAN is based on the paradigm of self-adaptive multi-agent systems. The results show the robustness of the AI regarding the detection of noisy data, of different types of anomalies, and the scaling.

Keywords Anomaly detection, dashboard, multi-agent system, smart buildings, energy management

Scientific goals

• Anomalies detection in smart buildings streaming data by AI,

• Restitution of the information to different stakeholders through an adapted dashboard.

Contacts berangere.lartigue_at_univ-tlse3.fr, stephanie.combettes_at_irit.fr, marie-pierre.gleizes_at_irit.fr, mathieu.raynal_at_irit.fr

Embedded Multi Gas Sensors for Indoor Air Quality Monitoring

Context Presentation

The measurement of indoor air quality is important for health protection against chemical and gaseous pollutants … The indoor air can contain many pollutants such as CO, CO2, NO2 and VOCs. These pollutants exist in different materials and products that can be used in housing (furniture, cleaners …), but can be also coming from human activities or outside source. In this case, the detection, measurement and monitoring of these gazeuse contaminants is necessary.

In view of its high performance and low cost, the innovative gas multi-sensor based on metal oxides semiconductors for analyzing and controlling indoor air quality is a good alternative to electrochemical and infrared sensors. This project is currently in progress in LAAS in collaboration with the LCC and Laplace and as part of a thesis funded by neOCampus and the Occitanie region.

This thesis focuses on the characterization of multiple MOX-based gas sensors and integrates these multi-sensors in electronic card to achieve a connected object to control the indoor air quality in offices and classrooms in University Paul Sabatier in Toulouse. The gas multi-sensor is a microsystem composed by four sensors on a microchip, realized to detect target gases.

Keywords Multi-sensors, MOS, Indoor Air Quality, Smart Building, neOCampus

Scientific goals

• To characterize new nanomaterials (SnO2, CuO, ZnO, WO3 …) designed by the LCC by using an experimental set-up,

• To define an operating protocol by trying different operating modes.

Contacts aymen.sendi_at_live.fr, menini_at_laas.fr, pierre.fau_at_lcc-toulouse.fr, katia.fajerwerg_at_univ-tlse3.fr, myrtil.kahn_at_lcc-toulouse.fr, vincent.bley_at_laplace.univ-tlse.fr

Network: Case of the Rangueil Campus

Context Presentation

For several decades, the hot water for heating and domestic hot water has been a major issue because it accounts for approximately 55% of heating needs in France for both commercial and residential buildings. District Heating Systems have been considered as a most economical, efficient, and environmentally friendly solution for providing heating services to the building stock of large cities. This is essentially related to the reason that these systems can use renewable energies.

The Rangueil’s scientific campus, benefits from a superheated water district heating system built in the 1960’s. It has recently been connected to a biomass boiler that covers approximately 82% of the demand. Campus buildings undergoes significant evolutions (renovations, new buildings). The network consists of 4 main loops, 63 primary substations, 97 buildings, 11 km of underground network and cover a surface of 576 000 m². Our aim is to study the performance of this heating system, starting from one heating loop.

Keywords Rangueil’s District Heating Systems (DHS), Dynamic modeling, MATLAB / Simulink.

Scientific goals

• The objective is to do a pre-study of the entire system by studying just one loop

• Identify the parameters influencing the performance of a district heating system

• Develop on MATLAB / Simulink a model of one loop of the district heating system

• Analysis of data to identify the impacts of recent evolutions of the network and buildings.

Contacts khouloud.koteich98_at_gmail.com, oms_at_insa-toulouse.fr, moisson_at_insa-toulouse.fr, francoise.thellier_at_univ-tlse3.fr

Study of Environmental and Socio-Economical Impacts of Lighting Systems

Context Presentation

Before the development of these new technologies, lighting represented 14% of European consumption and 19% of global electricity consumption (2009). Today, the UNEP (United Nations Environment Program) estimates it at 15 % worldwide (2,940 TWh) for 5% of global greenhouse gas emissions (1,150 million tonnes of CO2). However, despite major advances in terms of energy efficiency, many direct or indirect impacts on our environment, our health, well-being and productivity are not considered, and we can no longer neglect these impacts.

It is then necessary to define a new methodology, which will allow the extension of the classic LCA by taking into account several health and social criteria, in particular regarding the potential ”impacts on human” ( blue light and impacts on circadian rhythms); the « impacts on ecosystems » (light pollution, potential impacts on insects and plants population); the several “uses of light” (residential, commercial, public lighting, etc.); or even « social acceptability on and by the user of the system » (security, comfort, working conditions, etc.). The aggregation of these criteria, with a classic life cycle assessment and a life cycle cost analysis (cumulative cost of a product throughout its life cycle), will give a global vision (economic, social and environmental) of the potential impacts of lighting and will helps to offer a decision support tool for establishing coherent and appropriate strategies around the transformation of our lighting systems.

Keywords Life Cycle Assessment, LED, Lighting Systems, Environmental Impacts

Scientific goal

• Evaluating the global impacts of lighting technologies, and helping the decision making regarding lighting strategies.

Contact kevin.bertin_at_laplace.univ-tlse.fr

Toward a Smart IoT Services Placement in the Fog

Context Presentation

Fog computing has emerged as a strong distributed computation paradigm to support applications with stringent latency requirements. It offers almost ubiquitous computation capacities over a large geographical area. However, Fog systems are highly heterogeneous and dynamic which makes IoT services placement decision quite challenging considering nodes mobility that may decrease the placement decision quality over time.

IoT-Fog Services placement problem needs to be thoroughly investigated to ensure the efficiency of such environments. In this thesis, we consider various parameters such as nodes mobility, energy efficiency and applications Quality of Service (QoS) requirements to propose efficient strategies for IoT services placement in the Fog.

Keywords Internet of Things, Optimization, Mobility, Fog Computing, QoS, Energy.

Scientific goals

• Propose efficient approaches for IoT applications (services) placement in the Fog,

• Analyze their impact on the energy consumption of Fog infrastructures and the Quality of Service (QoS) of applications.

Contacts tanissia.djemai_at_irit.fr, patricia.stolf_at_irit.fr, monteil_at_laas.fr, jean-marc.pierson_at_irit.fr

Sensors and Photocatalytic Coatings for Indoor Air Quality: Detection and Degradation of Pollutants

Context Presentation

We spend around 85% of our time indoors. However, indoor air is 5 to 10 times more polluted than outside air. Based on this observation, various laboratories at the Paul Sabatier – Toulouse III University are focusing part of their research on the development of tools for measuring and improving the Indoor Air Quality.

This is the case of LAAS (Systems Architecture Laboratory), LCC (Coordination Chemistry Laboratory) and LMDC (Materials and Construction Durability Laboratory), which work in collaboration on the development and optimization of MOx gaz sensor (semiconductor metal oxides) to detect different gases in the air (LAAS and LCC), and photocatalytic coatings (LMDC and LCC) to degrade or decrease the concentration of gaseous pollutants.

During this internship, the gases mainly treated are nitrogen oxides (NOx). The aim is to assess the effectiveness of the sensors developed by LAAS and the LCC in detecting variations of NOx concentration and the effectiveness of the coatings in degrading them.

Keywords neOCampus, Indoor Air Quality, Sensors, Photocatalysis, Nitrogen Oxides, Metal Oxides Semiconductor

Scientific goals

• To integrate the LAAS / LCC gas sensors into the LMDC test device (Figure 1).

• To compare the detection capacity of the NOx sensors and analyzer currently present at the LMDC.

• To carry out abatement tests to test the depollution efficiency of various photocatalytic coatings, in particular based on ZnO and TiO2, and compare the results obtained with the two measurement systems (analyzer and sensors).

Contacts delaveau_at_etud.insa-toulouse.fr, hot_at_insa-toulouse.fr, menini_at_laas.fr, pierre.fau_at_lcc-toulouse.fr, katia.fajerwerg_at_lcc-toulouse.fr

Networks

Context Presentation

The 5G evolution is the key driving factor that provides promising support for efficient V2X (Vehicle to everything) communications. Various applications with different requirements have been designed on vehicular networks to improve the driving experience by offering multiple services. In this thesis, we are interested by safety-critical applications and focus on collision avoidance systems between vehicles and pedestrians. This type of applications imposes strict reliability, wide connectivity, and a minimum end to end delay requirements. The high dynamic topology and the different types of communication technologies raise up challenges such as scalability, heterogeneity, and high traffic load to handle.

We have chosen MEC (Multiple Access/Mobile Edge Computing) that offers direct communication exchange between the mobile nodes (vehicles and pedestrians) and the network Infrastructure and used the Network Slicing mechanism to separate the critical vehicular traffic with high priority and strict requirements from other traffic. In our scenario a network congestion risk while vehicles and pedestrians send their BSM and CAM messages to the network infrastructure. Indeed, periodical transmissions could be unnecessary or harmful especially when the network density is high. Therefore, an intelligent scheme should be developed to adapt the transmission frequency of these messages to a network server without overloading the network, while considering the dynamic network state.

The main contribution of our work is to exploit the rich environment Information and analyze those data to take future decisions and to predict the network state to decrease the traffic load and finally to meet the objective requirements. Thus, we argue for the use of advanced Machine Learning techniques to learn from the available network data and take the appropriate action by choosing the best parameters’ configuration.

Keywords Autonomous vehicles, V2X Communications, Resource Allocation, Network Slicing, MEC, Machine Learning

Scientific goal

• Improve the performance of V2X Communications in the context of critical road safety applications.

Contacts Chaima.Zoghlami_at_irit.fr, Rahim.Kacimi_at_irit.fr, Riadh.Dhaou_at_irit.fr

Design of a Fleet of Connected and Autonomous Vehicles by Adaptive Multi-Agent System

Context Presentation

The theme addressed in this PhD concerns autonomous and connected vehicles. It is essential, after making a vehicle more reliable, to study how several connected autonomous vehicles will be able to interact to maximize the behavior of the collective (fluidity, fuel consumption and pollution). The Society of American Automotive Engineers (SAE International) has defined 5 levels of autonomy: level 1, in which the driver performs all maneuvers, at level 5, in which the vehicle is completely autonomous and can do without driver and / or passenger.This PhD concerns both level 4 autonomous vehicles in which the vehicle drives and the supervised driver can regain control of driving, as well as level 5 vehicles (total autonomy of the vehicle).

In this PhD, the aim is to study how each vehicle communicates with its neighboring vehicles and how it behaves / reacts in response to the information provided by its neighborhood. A lock consists in determining the information that is relevant to communicate among all the data recovered from the numerous sensors scattered in the vehicle and effectors.

Keywords Intelligent Transport System, Connected and Autonomous Vehicles, Multi-Agent System

Scientific goal

• Learn how to use any data and which ones are the best to communicate

Contact guilhem.marcillaud_at_irit.fr

Experimental Platform for Autonomous Vehicles

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Several manufacturers now offer road vehicles that are almost autonomous (Tesla, Uber, Apple, EasyMile, …). But they still require certain situations where human control is essential, which is why research is still important in this field. Experimentation is an essential means to evaluate software in a context close to reality. Evaluation in real conditions has several disadvantages: (i) user safety is difficult to guarantee; (ii) the cost of experimentation is very high; (iii) experimental sites in urban areas are very rare; (iv) the volumes of communications with the infrastructure and the necessary processing capacities are difficult to guarantee.

In order to carry out this research and evaluate it experimentally, we are developing an environment in which model cars move in a realistic environment.

Keywords Semi-real simulation, Intelligent Transport System

Scientific goal

• Experiment algorithm with miniature model of vehicles

Contact guilhem.marcillaud_at_irit.fr

Self-Organizing Unmanned Aerial Vehicles

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Soon, Air Traffic Control (ATC) will have to cope with a radical change in the structure of air transport. Apart from the increase in traffic that will push the system to its limits, the insertion of new aerial vehicles such as UAVs into the airspace, with different flight performances, will increase its heterogeneity. Previous work investigated the collision avoidance management problem using a decentralized distributed approach. To do so, an autonomous and generic multi-agent system has been proposed to address this complex problem.

The aim of this work is to test the genericity of the proposed multi-agent system (CAAMAS), already tested in simulation with airplanes, using it with real drones in ENAC’s drone aviary. Work carried out during the semester has allowed 1) to interface CAAMAS with ENAC drone software, Paparazzi UAV, 2) ease scenarists work by creating a user friendly interface to generate flight plans, 3) make CAAMAS easier to use by creating some configuration interfaces.Further work will focus on the trajectories modification of the agents to take into account the specificity of the UAV’s.

Keywords Autonomous UAV; Multi-Agent System; Self-Avoidance ; Self-Adaptation ; Artificial Intelligence

Scientific goals

• Self-Organization of an autonomous vehicles trafic

Contacts augustin.degas_at_irit.fr, elsy.kaddoum_at_irit.fr

Traffic simulation at Toulouse city scale

Context Presentation

The ANR SWITCH project is focused on studying the impact of smart city new transport modes on infrastructure. Although the new transports (electric, autonomous vehicles, transport on demand, bicycles, etc.) can facilitate intra-urban mobility and improve the quality of life, they can also create new constraints for which cities must be prepared. Then urban planners need tools to evaluate the impact of urban policies in terms of mobility and infrastructure to explore “What if? » scenarios.

These new simulation tools require mobility simulations on a city scale and on different time scales. As part of the meta-model design for the Smart City simulation, this internship is about developing an urban mobility model allowing to couple a flow-based circulation model with a multi-agent model allowing fine modeling of driver behavior. The internship must carry out a proof of concept on the Gama platform of this type of system on the scale of an agglomeration.

Keywords Traffic Simulation, GAMA, Multi-Agent Simulation, Smart City, Transport

Scientific goal

• To validate a mesoscopic traffic multi-agent model considering various transports facilities

Contacts loic.sadou_at_gmail.com, nicolas.verstaevel_at_irit.fr, frederic.amblard_at_ut-capitole.fr

myGates

Context Presentation

MyGates is a part of autOCampus project to experiment and validates the smart mobility particularly for electrics, connected and autonomous vehicles in a dense urban environment.

In that way, a gates management system for autonomous vehicles will make easier experiments. It combines an automatic license plate with a car model recognizer to make it usable for classic car. It also contains database to keep information over authorized car and application designed for security officer to give temporary authorization for delivering driver with a photo of the vehicle and the plate.

MyGates is designed to be added on existing gates and only create the automation system with SALTO automaton that already are managing gates. MyGates will belong to the AIoT platform that will come out in the regional platform of research and innovation (PRRI) context containing smart camera and other smart devices.

Keywords Autonomous Vehicles, Gates, CNN, ALPR, Salto, Nvidia Jetson Nano, autOCampus

Scientific goals

• Create automatic and connected gates managements with plate and car model recognition

• Create a classifier with many classes that are very similar

Contacts vincent-nam.dang_at_irit.fr, thiebolt_at_irit.fr

Designing and Evaluating « Phygital » Interaction Techniques for Noise Management in the University Library

Context Presentation

The goal of this project is to provide a librarian with easy to use interactive tools to monitor and control the noise made by students in a University Library. Sensors installed in the library detect the level of noise in different places of the library. Based on this information, the librarian can observe where in the library the level is too high and hence go and warn the students.

In addition, this tool allows the librarian to define zones in the library with different levels of authorized noise, to allow different forms of work in the library. For monitoring and control, the approach we explore in this project is based on the use of a physical model representing the whole library as it may constitute a strong support to the librarian to understand to which place in the library the information is related to.

Keywords Interaction techniques, Phygital Interaction Technique

Scientific goals

• Design and implement “phygital interaction techniques”, i.e. based on the use of a physical support to visualize and interact with digital data related to a physical location. Combining an immersive visualization and a physical model requires the development of original and relevant techniques.

• Assess the impact of phygital interaction techniques, on the usability of the interaction technique. Users experiments will be conducted to compare our solutions to monitoring application based on the use of lists of table and zones.

Contact Jiaming.Feng_at_irit.fr

Interaction Techniques for Situated Data through a Physical Model

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Over the last decades, the amount of data has increased to 29000 Go produced each second. Understanding the data requires tools to transform these numbers, texts and images into concrete representations. The field of data visualization aims to produce data representation to visualize and analyze abstract data. Building, people or vehicles produce a lot of data collected by many sensors. These specific data are related to a physical location (e.g. number of people in a room is related to the room, humidity in a floor is related to the floor, etc.) Bring and display them close from their physical context allow people to make a better representation of the data (Embedded Data Representations, Willet et al. , 2017).

In this project we aim to design interaction techniques to navigate and manipulate the data close to a physical referent. The main goal is to develop a full interactive physical model of the campus endowed with situated data.

Keywords Interaction Techniques, Situated Data, Phygital Model, Human Computer Interaction

Scientific goals

Design and evaluation interaction techniques to explore a digital modeldesign and evaluate interaction techniques with situated databuild a physical model of the campus endowed with situated data and interactive capabilities

Contacts florent.cabric_at_irit.fr, emmanuel.dubois_at_irit.fr, marcos.serrano_at_irit.fr, christophe.hurter_at_enac.fr

Opportunistic Software Composition

Context Presentation

To produce the knowledge necessary for automatic composition in the absence of both prior expression of the user’s needs and specification of a process or a composition model, we develop a generic solution based on online reinforcement learning. It is decentralized within a multi-agent system in charge of the administration and composition of the services, which learns incrementally from and for the user.

Keywords Ambient intelligence; Service Discovery, Selection and Composition; Multi-agent System; Machine learning; Smart city

Scientific goals

• Design a decentralized and distributed system that learns and decides on compositions.

• Consider user preferences and context.

Contacts walid.younes_at_irit.fr, jean-paul.arcangeli_at_irit.fr, sylvie.trouilhet_at_irit.fr, francoise.adreit_at_irit.fr

neOCampus Android Applications

Context Presentation

The purpose of project CAPARI is to assist university users, presenting them with an Android app that allows them to access various pieces of information: library, restaurants, weather forecast, carpool options, etc.

Keywords Android Application

Scientific goals

• To study and promote new digital usages at the university

Contact valerian.guivarch_at_irit.fr

accessOCampus – A Universal Access System for Smart Doors and Gates

Context Presentation

On site access control exists almost everywhere in today’s modern world. Keys have already been replaced by access cards in most places but accessOCampus aims to improve on these existing systems even more.

For less than 200€ (excluding the optional thermal camera) an accessOCampus client module can be built, this includes : NFC access card recognition, passcode entry, face recognition and a large screen for access related information. The system can also be locked down or forced open globally by an authorized security personnel via the easy to use web interface.

In theory, accessOCampus can be used to log who has entered any given zone and provide detailed information on those people. For instance, if any given access card is stolen we can detect who used it via face recognition either silently or to refuse access.This project could be implemented in select zones of Toulouse University to provide a low-cost high fidelity access system.

Keywords IOT, Smart Building, Security, Access, Face Recognition

Scientific goals

• Provide a high security solution to restricted zones

• Facilitate zone entry for the end user via face recognition

• Display easy to understand information

Contacts gomme600_at_hotmail.com, Francois.Thiebolt_at_irit.fr

Conception of Timeline Component for Timed Data Analyzis

Context Presentation

SandFox project is a collaborative project between IRIT and Berger-Levrault company. This project is part of neOCampus initiative. The goal is to find best ways to represent and interact with data. These data are dated, we would like to be able to compare them over different periods.

To do that, we were doing research concerning different existing models of interaction with data. We were looking among those that most closely matched expectations of our collaborators. From these models, we were going to the conception step of low and medium fidelity prototypes. For the selected model, we were choosing a circular representation. This representation allows more visibility to compare several periods of time. We were also able to produce a low fidelity prototype (paper prototype) and a medium fidelity prototype in progress (make on adobe Xd).

In conclusion, we were founding a representation that allows a clear view of data but lacks interactives elements to change building data for another building or interaction modalities which have not yet been clearly defined.

Keywords Human-Computer Interaction, SandFox, data, interaction, Data Visualization, Data Interaction

Scientific goals

Facilitate the interaction of temporal data from different sources and/or different time periods.

Contacts flavien.clastres-babou_at_univ-tlse3.fr, mathieu.raynal_at_irit.fr, christophe.bortolaso_at_berger-levrault.com, stephanie.rey_at_berger-levrault.com

Emergent User-Centered Services in Ambient and Smart Environments

Context Presentation

Cyber-physical and ambient systems surround the human user with services at her/his disposal. From these services, complex composites services, tailored to the user preferences and the current situation, can be composed automatically and on the fly. In order to produce the knowledge necessary for automatic composition in the absence of both prior expression of the user’s needs and specification of a process or a composition model, we develop a generic solution based on online reinforcement learning. It is decentralized within a multi-agent system in charge of the administration and composition of the services, which learns incrementally from and for the user.

Figure 1: Opportunistic Software Composition

Scientific Goals

– Design a decentralized and distributed system that learns and decides on compositions

– Consider user preferences and context

Keywords Ambient intelligence; Service discovery, selection and composition; Multi-agent system; Machine learning; Smart city; neOCampus

Contacts walid.younes_at_irit.frjean-paul.arcangeli_at_irit.fr – sylvie.trouilhet_at_irit.fr – francoise.adreit_at_irit.frvalerie.camps_at_irit.fr, celine.lemercier_at_univ-tlse2.fr

Interactive data physicalization: “phygitals” Interaction techniques for data exploration

Context Presentation

(left) TouchGlass project (Cabric et al. 2019) and (right) the design space of interaction techniques for physical referents endowed with situated data

Scientific Goals

– Conceptualize the Interaction Techniques With Situated Data and establish a design space

– design and evaluate interaction techniques with situated data

– Which interaction techniques could be designed to support an interactive scaled model of the campus with situated data ?

Keywords Phygital, model , situated data, design space

Contacts Florent.cabric_at_irit.fr ; Emmanuel.dubois_at_irit.fr ; Marcos.Serrano_at_irit.fr ; Christophe.hurter_at_enac.fr

Design of complex systems based on interoperable heterogeneous systems

Context Presentation

When a complex system requires the use of different components specified by different designers working on different domains, this greatly increases the number of virtual prototypes. These different components unfortunately tend to remain too independent of each other, thus preventing both different designers from collaborating and their systems from being interconnected to perform one or more tasks that could not be accomplished by one of these elements only. Co-simulation is the coupling of several simulation tools where each manages a part of a modular problem that allows each designer to interact with the complex system in order to maintain his business expertise and continue to use his own digital tools. For this co-simulation to work, the ability to exchange data between tools significantly, called interoperability, is required. We participate in the design of a co-simulation system that integrates di ff erent tools of simulation-trades based on the modeling of the behavior of devices like energy simulation and the simulation of wear of building materials within the same platform

Figure 1 : « Co-simulation architecture using dynamic data mediation »

Scientific Goals

– Take into account the concepts of architecture, communication (between simulators or with users) and visualization to define architectural models

– Architecture analysis managing interoperability

– Validation of this architecture and development of a tool for verifying certain properties of the architecture, such as coherence and semantics

Keywords neOCampus, Interoperability, Mediation, Co-Simulation, Adaptive Multi-Agent Systems

Contactsyassine.motie_at_irit.fr alex_at_laas.fr philippe.truillet_at_irit.fr

Stream Analysis and Filtering for Reliability and Post-processing of Sensor Big data

Context Presentation

Anomaly detection in real fluid distribution applications is a difficult task, especially, when we seek to accurately detect different types of anomalies and possible sensor failures. Resolving this problem is increasingly important in building management and supervision applications for analysis and supervision. Our case study is based on a real context: sensor data from the SGE (Rangueil campus management and operation service in Toulouse).

We propose CoRP” Composition of Remarkable Points” a configurable approach based on pattern modelling, for the simultaneous detection of multiple anomalies. CoRP evaluates a set of patterns that are defined by users, in order to tag the remarkable points using labels, then detects among them the anomalies by composition of labels. CoRP is evaluated on real datasets of SGE and on state of the art datasets and is compared to classical approaches.

Anomaly Detection in Sensor Networks

Scientific Goals

– Detect different types of anomalies observed in real deployment

– Improve the supervision of sensor networks

– Use learning methods for anomaly detection on static and continuous data

Keywords Sensor Data, Univariate Time Series, Anomaly Detection, Pattern-based Method

Contacts Ines.ben-kraiem_at_irit.frOlivier.teste_at_irit.fr, andre.peninou_at_irit.fr

Real-time distributed optimization of energy management in smart grids

Context Presentation

RennesGrid is an energy transition project in the Ker Lann business park in Bruz. In particular, this project focuses on self-consumption integrating photovoltaic panels, storage devices and energy data collection. As part of this project, this thesis aims to implement a multi-agent system managing the consumption of flexible loads, particularly electric vehicles, and the production of power sources (photovoltaics).The smart grid concept is driving an explosion in the number of controllable units (flexible loads, decentralized producers, storage units, etc.). In addition, issues related to energy management in the smart grid, whether local (voltage control at bus level, congestion control) or global such as managing the balance between consumption and production, make the problem strongly linked.

The flexibility of adaptive multi-agent systems is relevant to this issue. Indeed, it enables to manage a dynamic environment (consumption, production, power grid…). It is also open and robust. Thus, it is able to adapt to the ever-increasing energy demand and the need to keep the power grid in service, particularly when an incident happens.

Smart grid concept

Scientific Goals

– The realization of a micro grid simulator and a scenario generator

– The design and evaluation of an adaptive multi-agent system managing a micro grid

Keywords smart grid, optimization, multi-agent systems

Contacts Jean-Baptiste.Blanc-Rouchosse_at_irit.fr

Impact of spatial strategies of bees on colony performance

Context Presentation

Foraging for food to substantiate one’s needs is of great importance for every species. In the case of bees, who are a social species, only a small selection of individuals has the task to bring the food for the whole colony, and thus has to take into account the needs of the entire population in terms of nutrients. As central place foragers, bees will explore and exploit flowers around their nest, where different species provide bees with different amounts and qualities of nectar. Bees are as a result faced with a complex problem: finding flowers that are not already exploited by other bees, which provide the nutrients in the right amount (either by foraging on a single species of flowers with a balanced diet, or on multiple species with unbalanced but complementary diets), and create a stabilized exploitation route between them. Following each individual bee in its foraging trip has been a technological challenge. However, today, as different tracking technologies (radars, camera tracking) are being developed, assisted with colony monitoring systems (connected hives), we can finally get some insights on these complex behaviors. As data are still scarce and only available in limited, simplified situations, building theoretical models that successfully replicate the spatial strategies of bees will allow us to make predictions on more complex and ecologically relevant scenarios.

Scientific Goals

– Conduct experimental tests for the fundamental hypotheses of the behavior.

– Build a new model based on experimental tests of simple situations and theoretical knowledge of bee foraging behavior.

– Test the model’s predictions in complex environmental situations.

Keywords Spatial strategy, foraging behavior, nutritional geometry, connected hive

Contacts thibault.dubois_at_univ-tlse3.frmathieu.lihoreau_at_univ-tlse3.fr

Life Cycle Assessment (LCA) of Lighting Systems: Environmental, Economics and Human Impacts Analysis

Context Presentation

When it comes to identifying and measuring the quantifiable effects of products or services on the environment, Life Cycle Assessment (LCA) is probably the most powerful and recognized tool. Thanks to a multicriterion and a cradle-to-grave approach, LCA identifies and quantifies, throughout the life of products, the physical flows of matter and energy associated with human activities (extraction of raw materials required for the manufacture of the product, distribution, use, collection and disposal to end-of-life systems and all phases of transport). For each of its flows, there are impact indicators that establish the overall potential impact of the system on our environment.

During past years, smart lighting technologies allowed significant improvements regarding lamp efficiency during use phase (from 19% to 15% of global electricity consumption), nevertheless, there are direct or indirect impacts on our environment, health, well-being or productivity not taken into account into Life Cycle Assessment (LCA) studies, and we can’t no longer neglected them.

Impacts assessment of lighting systems

Scientific Goals

– How to extend LCA methodology in order to determine which lighting system is most performant regarding environmental, economic and social aspect?

– How using phase could impact on lamp overall performance (Light Loss Factor, Mean Time Before Failure and Maintenance Factor)?

– Which criteria should be used to reflect lighting impact on human health or ecosystems during use phase?

Keywords Lighting systems, Life Cycle Assessment, Circadian effect, Life cycle Cost, Multicriterion analysis.

Contacts kevbertin_at_gmail.com – bertin_at_laplace.univ-tlse.frEncadrants : georges.zissis_at_laplace.univ-tlse.fr , marc2.mequignon_at_free.fr

Animal Minds (OpenFeeder)

Context Presentation

– Study the behavior and cognition of titmouse in their natural environment using an electronic feeder, called an Openfeeder.

– Developed by SETE (Station of Theoretical and Experimental Ecology) and SelectDesign.

– System successfully deployed as an island (4 to 8 feeders) on 2 high altitude sites and 3 low altitude sites around SETE (fall 2018).

– A feeder = PIR sensor (detect the presence of a bird), RFID reader (identification), a door controlled by a servomotor. The bird is banded (a transponder), a software with several programmed cognitive task scenarios.

– Principle of operative conditioning (learning a stimulus/reward combination).

– Data collection by USB stick, OF by OF!

an 8 OpenFeeder station

Scientific Goals

– Synchronize the clocks of the OpenFeeder on each station

– Collect data (logs): centralization on an OF

– Transmit all collected data to the Laboratory (SETE), with RF module and GSM module

– Transmit errors and anomalies in real time by SMS via the GSM module

– Transmit config. (cognitive task scenarios,.ini files)

Keywords Birdwatch, OpenFeeder, GSM, ALPHA_TRX 433s,

Contacts kacimi_at_irit.fr thiebolt_at_irit.fr mcauchoixxx_at_gmail.comanzilane.mmadi_at_irit.fr anzilane.mmadi_at_univ-tlse3.fr

SDN approach for Pedestrian Protection in Autonomous 5G-VANETs

Context Presentation

The development of self-driving cars is increasing with 5G techniques. One of the biggest challenges posed by this domain is to protect pedestrians and to decrease accidents by detecting them before they occur. That’s why we need to decrease latency, improve reliability, optimize resource allocation and maintain connectivity… In this regard, we have proposed to preview vehicular and pedestrian traffic and send an alert message to warn them of collision risks. To achieve our goals, we started by proposing a network architecture based on an SDN approach, cell-less configuration, and decentralized computing nodes… Then we noticed that if all vehicles and pedestrians are going to communicate with the controller to send their position, the OpenFlow signaling is going to increase in the controller. So, we have simulated the up-link traffic and we have shown the interest of relieving the overload on the controller by sending position messages just in need. We developed an algorithm that estimate the time interval without future collision risks and decide the frequency of sending position messages in the up-link. Concerning the future work, we have to validate the obtained results with simulation.

Proposed SDN architecture

Scientific Goals

– Generate alert messages under low latency- Improve fiability and throughput- Optimize ressources allocation

Keywords file, presentation, innovation, VANET, 5G, SDN …

Contacts Chaima.Zoghlami_at_irit.fr, Rahim.Kacimi_at_irit.fr, Riadh.dhaou_at_irit.fr

Endogenous Learning by Cooperation

Context Presentation

The current digital transformation requires the creation of autonomous applications that can be adapted to complex, dynamic, heterogeneous and unpredictable environments. These systems must be equipped with proactive learning capabilities. To this end, Self-Adaptive Multi-Agent principle allows the decentralization and self-observation of the learning process. Each knowledge granule is an autonomous agent that cooperates with its neighbors to improve learning from exogenous and endogenous feedbacks. Detecting and solving concurrences, conflicts and incompetencies leads to active endogenous learning.This work on an adaptive decentralized learning mechanism will be applied on application domains such as robotics, autonomous vehicles and smart cities.

Figure 1: « Schema of the Learning

Figure 2: « Implementation Example Multi-Agent System » on an Industrial Robot »

Scientific Goals

– Design a Self-Learning System

– Lifelong and Endogenous Learning

– Genericity and Scalability

Keywords Self-Adaptive Learning, Endogenous Learning, Adaptive Multi-Agent Systems, Artificial Intelligence

Contacts bruno.dato_at_irit.frfrederic.migeon_at_irit.fr marie-pierre.gleizes_at_irit.fr

Automatic traffic generation with multi-agent simulation

Context Presentation

Mobility in cities is a crucial question to improve services offered to users and to decrease pollution. Traffic simulation is an interesting tool for decision-makers for city planning. Decision relevance depends on the realism of the simulation. To ensure that, we suppose that we have a map of the terrain (road topology, buildings…) and observation points that provide traffic information (throughput, direction…). They are in limited number and do not cover all the map.This internship focuses on generating car flows on the whole road network using adaptive multi-agent systems. For that, the system determines the location, speed and direction for each vehicle based on its neighborhood. The behavior of each vehicle self-adjusts to match, at the macro-level, traffic information provided by all observation points.

Example of traffic simulationDynameq © INRO

Scientific Goals

– Self-calibration of simulation parameters for realistic traffic flow generation

– Self-adaptation of the simulation to handle traffic dynamics

Keywords realistic traffic generation, multi-agent simulation, self-adaptation, cooperation

Contacts damien.vergnet_at_irit.frelsy.kaddoum_at_irit.frmarie-pierre.gleizes_at_irit.fr

CLUE: Perception of the environment at the urban scale using a fleet of sensors on bicycles. Application to air pollution.

Context Presentation

Only a few fixed stations monitor air pollution at the urban scale, where it shows huge variation in space and time. However, the advent of low cost and miniaturized sensors paves the way to mobile sensor networks and crowdsensing systems. Bikes as a carrying platform seems promising: 1) distance tracks are longer than walking, 2) their embedded generator (dynamo) allows to create an autonomous energy system, 3) they do not pollute (and therefore do not distort data collection) and can both cover road network and pedestrian areas 4) human-carried measurement reinforces spatial coverage of the most frequented, hence the most important, areas. We instantiate it as CLUE: Cycle-based Laboratory of Urban Evolutions.

Auto-calibration of the sensor fleet and algorithms tolerant to erroneous measurements thanks to data density are two ways to face the low quality of the sensors (low accuracy, time drifting). Another challenge is keeping user privacy while sharing data without compromising their interpretability (for air pollution, human mobility).

CLUE embedded system

Scientific Goals

– equip a fleet of bicycles with a set of sensors

– collect information on mobility and air pollution

– merge the data of several sensors in a real environment and validate predictive models of pollutants used in aerology

Keywords Distributed sensing system, human-centered measurement tool, big data, air pollution

Contacts christophe.bertero_at_laas.fr jean-francois.leon_at_aero.obs-mip.fr matthieu.roy_at_laas.fr gilles.tredan_at_laas.fr

Design and management of a Low Voltage DC Micro-Grid with Renewable Energy Sources and Energy Storage Systems

Context Presentation

With the environmental issues and the new ecological considerations, one of the challenge is the creation of sustainable electric grid to supply the demand. With this context, we observe the deployment of decentralized Low Voltage DC Micro-Grid (LVDC-MG) in building, with high penetration of Renewable Energy Sources (RES) and Energy Storage Systems (ESS). The aim of this PhD thesis is to contribute in this field by designing an LVDC MG in the ADREAM Building integrated PV (BiPV), at LAAS-CNRS, TOULOUSE. The main difficulties is to combined the ESS behavior and aging studies with a global system approach in order to proposed a sizing method and an energy management strategy optimized and simple to implemented for electrical research community.

electrical synoptic of the LVDC MG study

Scientific Goals

– Study the impacts of BiPV and DC building loads power profiles on ESS behavior and lifecycle

– Proposed a methodology, with a systemic approach, to size the PV and the ESS

– Compared multiple sizing and energy management strategy in order to design the optimal LVDC MG to supply the ADREAM BiPV lightning network

– Compared the performances of Lead acid batteries and Lithium-ions batteries in our case study

Keywords Energy Storage System, Low Voltage DC Micro Grid, Building integrated PV, Lead-acid batteries, ageing mechanisms

Contacts PhD student: mgaetani_at_laas.fr / Supervisors: alonsoc_at_laas.fr & jammes_at_laas.fr

Unfired earth stabilization with mineral or organic binders for sustainable and durable construction materials

Context Presentation

To mitigate the global worming related to the human activities’ greenhouse gas emissions, the so far industrial model has to be profoundly rethought. In the construction sector, ecofriendly constructions materials are gaining increasing interest as alternative to cement concrete. Unfired earth material is thus promoted thanks to its accessibility, its social, economic, and hygrothermal benefits. In the project neOCampus, our work is conducted at the Laboratory of Materials and Durability of Constructions (LMDC). The main goal is to develop unfired earth-based materials for use in potential reconstructions in the Université Paul Sabatier’s campus. Two main challenges are addressed: achieve sufficient mechanical strengths and mitigate risks related to potential water damages. To that purpose, soils from Toulouse area are stabilized with mineral binders (cement and hydrated lime) on the one hand and with organic binders (biopolymers from plants’ and animals’ byproducts) on the other hand. Unlike the modern industrial practices, a few amount of the mineral binders are used to limit their CO2 footprint. Various organic products are tested to identify the promising candidates for earth stabilization.

Specimens for the performances (mechanical and hygrothermal) tests

Scientific Goals

– Achieve sufficient mechanical strengths and water resistance,

– Use environmentally friendly stabilization with organic binders and mineral binders,

Keywords Construction materials, unfired earth, water resistance, mechanical strengths, ecofriendly stabilization

Contacts kouedrao_at_insa-toulouse.fr jean-emmanuel.aubert_at_univ-tlse3.fr gilles.escadeillas_at_univ-tlse3.fr christelle.tribout_at_univ-tlse3.fr

Information modelling for the development of sustainable construction (MINDOC)

Context Presentation

In previous decades, environmental impact control through lifecycle analysis has become a hot topic in various fields. In some countries, such as France, the key figures for energy show that the building sector alone consumes around 45% of the energy produced each year. From this last observation emerged the idea to improve the methods hitherto employed in this field, in particular those related to the exchange of information between the various stakeholders involved throughout the lifecycle of a building. Information is particularly crucial for conducting various studies around the building; for instance, the assessment of the environmental impact of the latter. Concerning information exchange issues, the creation of open standards such as Industry Foundation Classes (IFC) or CityGML, but also semantic web technologies have been widely used to try to overcome it with some success elsewhere. Another striking issue is the heterogeneity between construction product databases. What would be particularly interesting is to know the environmental impact of a building at early phases of its lifecycle. However, there are a number of problems that still do not have solutions. This includes associating Building Information Modelling (BIM) and semantic web technologies with environmental databases to increase the flexibility needed to assess the building’s environmental impact throughout its lifecycle.

MINDOC methodology process

Scientific Goals

– Study how information exchange is made within experts during a building lifecycle in order to figure out interoperability gaps ;

– Fill some of the encountered gaps by mean of formalization of building information.

– Combined with the formalization of environmental data on construction products, the latter will enable the introduction of product data at an early stages of the building lifecycle.

Keywords Knowledge Modeling & Semantic Reasoning – Merging Ontologies – Decision Support – Building Information Modeling (BIM) – Environmental Databases.

Contacts justine-flore.tchouanguem-djuedja_at_enit.fr, Bernard.Kamsu-Foguem_at_enit.fr, camille.magniont_at_iut-tarbes.fr, mkarray_at_enit.fr, fabanda_at_brookes.ac.uk

Hybrid IoT: a Multi-Agent System for Persistent Data Accessibility in Smart Cities

Présentation du contexte

La réalité d’un campus intelligent ou plus généralement d’une ville intelligente passe par une observation régulière de l’environnement par des capteurs ad-hoc, afin d’agir dans l’environnement avec des dispositifs automatiques pour améliorer le bien-être des usagers. Ces capteurs permettent d’obtenir une connaissance des activités humaines et des conditions dans lesquelles ces activités sont menées, mais le déploiement d’un grand nombre de capteurs peut être coûteux. Les coûts sont principalement liés à l’installation, la maintenance et les infrastructures de capteurs dans les bâtiments existants. Pour ces raisons, l’objectif de cette thèse vise à réduire ces coûts en utilisant quotidiennement des milliers d’informations partielles et intermittentes provenant de smartphones des usagers du campus de l’Université Toulouse III Paul Sabatier. Ces traitements sont fondés sur une technologie d’Intelligence Artificielle par systèmes multi-agents coopératifs.

Objectifs scientifiques

– Apprendre à partir de données brutes, imprécises et intermittentes sans feedback.

– Fournir les informations en continu, même en l’absence de données de smartphone des usagers.

– Utiliser une approche hybride de l’Internet des objets qui mixe capteurs réels et capteurs virtuels.

Mots clés Systèmes multi-agents auto-adaptatifs, fusion de données, apprentissage, smart campus

Contacts Davide Andrea Guastella, Valérie Camps, Marie-Pierre Gleizes, {davide.guastella, camps, gleizes}_at_irit.fr

QuaLAS – eco-friendly Quality of Life in Ambient Sociotechnical systems

Context Presentation

The usual approach to ambient intelligence is an expert modeling of the devices present in the environment, describing what each does and what effect it will have. When seen as a dynamic and noisy complex systems, with the efficiency of devices changing and new devices appearing, this seems unrealistic. We propose a generic multi-agent (MAS) learning approach that can be deployed in any ambient environment and collectively self-models it. We illustrate the concept on the estimation of power consumption. The agents representing the devices adjust their estimations iteratively and in real time so as to result in a continuous collective problem solving. This approach will be extended to estimate the impact of each device on each comfort (noise, light, smell, heat…), making it possible for them to adjust their behaviour to satisfy the users in an integrative and systemic vision of an intelligent house we call QuaLAS: eco-friendly Quality of Life in Ambient Sociotechnical systems.

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eco-friendly Quality of Life in Ambient Sociotechnical systems

Scientific Goals

– multi-learning in a highly dynamic environment,

– conditions for scaling up,

– sensitivity to disturbances and noisy signals

– convergence speed

Keywords file, presentation, innovation, ambient Intelligence multi-agent systems, complex systems, collective learning.

Contacts fabrice.crasnier_at_irit.frmarie-pierre.gleizes_at_irit.fr – jean-pierre.george_at_irit.fr

Interaction avec des Données Numériques Intégrées au Monde Physique : Application aux Maquettes d’Architecture

Les données sont aujourd’hui omniprésentes dans notre quotidien. Le projet neOCampus a pour but d’offrir de nouveaux services aux usagers d’un campus en exploitant des données de différentes natures (température, consommation, nombre de personnes, bruit, luminosité, etc.) et captées en continu dans toutes les salles du campus de l’Université. Toutefois une telle quantité de données est, pour l’utilisateur novice, complexe à analyser, comprendre et manipuler. Il est donc nécessaire de concevoir, d’implémenter et d’évaluer de nouvelles méthodes de visualisation et d’interaction avec ces données.

Ce projet explore l’apport potentiel de l’utilisation d’un support physique pour interagir avec ces données en entrée (contrôle et action de de l’utilisateur sur les données) et en sortie (rendu des données sur l’objet physique). En effet les données captées étant relatives à des bâtiments ou des dispositifs dans ces bâtiments, ancrer ces données dans un modèle physique représentant le lieu de collecte de la donnée doit permettre aux utilisateurs de mieux se projeter dans des données et donc de mieux les appréhender. On appelle cela la physicalisation interactive de données et l’on s’intéresse au développement de maquettes physiques interactives supports à l’exploration de données.

Figure 1 : Visualisation de données de consommation énergétique sur des maquettes physiques

Objectifs scientifiques

Les objectifs de ce projet sont :
– Concevoir et développer un processus de construction d’une maquette physique interactive.
– Concevoir et étudier des techniques d’interaction sur maquette physique.
– Établir un environnement interactif pour augmenter une maquette physique.

Contacts

Florent.cabric@irit.fr, Marcos.serrano@irit.fr, Emmanuel.dubois@irit.fr

Exploration de données spatio-temporelles

Les données spatio-temporelles sont générées quotidiennement, que ce soit pour collecter la consommation énergétique d’un bâtiment ou tout simplement étudier la température des différentes salles de ce bâtiment. Face à des environnements de données aussi riches et complexes, il est important de définir ce qu’elles représentent. Ce type de données peut être décomposé en trois éléments clés : l’objet, qui est souvent l’entité clé, l’élément temporel, et le mouvement de cet objet dans l’espace à travers le temps. Les solutions explorées jusqu’ici pour manipuler ces données incluent généralement la souris 2D, les interfaces tangibles ou de l’interaction mid-air. Chacune d’entre elles présentent cependant des limitations ne permettant pas une manipulation optimale de ces données. Ainsi, il nous faut développer de nouveaux outils d’interactions pour faciliter l’exploration de ces données multidimensionnelles. Nous proposons donc une approche innovante couplant de l’interaction tangible, de la robotique et de la visualisation immersive pour faciliter ce processus.

Objectifs scientifiques

Les objectifs du stage sont :
– D’élaborer une preuve de concept permettant d’interagir avec des données spatio-temporelles en combinant le concept de cube spatio-temporel et de robots tangibles
– De concevoir et développer un support d’interaction dynamique facilitant l’exploration et l’interprétation des données spatio-temporelles

Contacts

sabine.cassat@irit.fr, marcos.serrano@irit.fr, emmanuel.dubois@irit.fr

Refactorisation dynamique de mégadonnées pour l’optimisation des données de capteurs

Nous proposons un mécanisme qui permet de collecter et modéliser l’ensemble des données provenant des différents capteurs (température, humidité, luminosité, …) disséminés sur le campus de l’université Paul Sabatier afin de faciliter l’exploitation, l’exploration et la visualisation des données. Ce mécanisme déverse les données dans une base MongoDB accessible via une API dédiée. Il permet d’intégrer des données hétérogènes de source et nature hétérogènes avec vélocité variable. De plus, notre mécanisme offre des facilités de transparence d’interrogation de données pour l’utilisateur. Les requêtes sont écrites à partir d’une connaissance minimale de la structure des données (un schéma existant). Le système de traitement de requêtes prend en compte automatiquement l’hétérogénéité structurelle des données réelles afin de retourner l’ensemble des résultats pertinents pour la requête même si le schéma des données est différent.

Figure 1 : « Cycle de vie des données de capteur neOCampus »

Objectifs scientifiques

Les objectifs de la thèse sont :
– Modélisation et exploration des données big data produites par les capteurs de neOCampus.
– Développement des nouveaux modèles, méthodes et outils pour la refactorisation et l’exploration des données hétérogènes.
– Etude des problèmes liés à l’intégration de données au niveau intra et/ou inter-systèmes NoSQL.

Contacts

hbenhama@irit.fr, canut@irit.fr, peninou@irit.fr, teste@irit.fr

AMAS4BigData : Analyse dynamique de grandes masses de données par Systèmes Multi-Agents Adaptatifs

Le campus intelligent ou la ville intelligente par le biais de ses capteurs fixes et mobiles (capteurs ambiants, objets intelligents et connectés) génère très rapidement de grandes masses de données liées à l’activité de ses usagers et de ses processus internes. Ces masses de données représentent une mine d’informations pertinentes pour mieux comprendre l’activité du campus et ainsi le gérer plus intelligemment dans le but d’assurer l’équilibre entre confort des usagers et empreinte écologique minimale.

Figure 1 : « Réseau de relations de dynamique entre les capteurs neOCampus »

Objectifs scientifiques

L’objectif de cette thèse est concevoir une intelligence artificielle collective afin :
 d’analyser en temps réel les grandes masses de données du campus,
 s’adapter en continu aux changements dans les données (contenu et structure)
 en respectant la vie privée et l’anonymat des usagers.

Contacts

elhadi.belghache@irit.fr, pierre.glize@irit.fr, jean-pierre.george@irit.fr

Conception de techniques d’interaction pour l’exploration de données spatiales dans des environnements immersifs

Une des approches favorisant la visualisation de données spatialement distribuées est l’utilisation d’environnements immersifs. Ces environnements permettent à l’utilisateur de faire cohabiter des informations numériques ancrées géographiquement dans les environnements physiques. Ils améliorent la compréhension et l’exploration de données grâce à leurs capacités spatiales.

Dans ce travail, nous proposons un nouveau paradigme d’interaction basé sur l’utilisation d’un dispositif à multiple degrés de libertés (DDL), supporté par le corps, pour interagir avec des visualisations immersives.

Figure 1 : Utilisation d’une souris à plusieurs degrés de libertés sur le corps (support) pour l’interaction avec une visualisation immersive.

Objectifs scientifiques

Les objectifs de ce travail sont :
 La réalisation d’un espace de conception pour le paradigme d’interaction proposé
 L’évaluation de la stabilité du support d’interaction et du dispositif à multiple DDL.

Contacts

houssem.saidi@irit.fr, marcos.serrano@irit.fr, emmanuel.dubois@irit.fr

BiodiverCity, l’application de géolocalisation de la biodiversité sur les campus

L’application BiodiverCity est née de la collaboration du laboratoire ECOLAB (UMR 5245) et de l’IRIT (UMR 5505). L’objectif était de proposer un outil numérique qui pourrait être pris facilement en main par le grand public afin d’inciter tous les usagers à réaliser des observations géolocalisées de la biodiversité sur leur campus. Ce projet s’est rapidement associé au dispositif national d’observatoires participatifs Inventaire Fac’ (www.inventairefac.com).

A l’heure actuelle, il apparaît plus que jamais primordial de conserver l’ensemble de la biodiversité vivante de nos régions, dans les milieux naturels comme dans les villes. Les campus universitaires se révèlent être des sites privilégiés pour mettre en œuvre des approches novatrices en matière de gestion de la biodiversité, notamment par le biais des inventaires.

Figure 1 : « Densité d’observation et tracé des trames vertes et bleues sur le campus de Paul Sabatier, Toulouse 3 »

Objectifs scientifiques

Les objectifs de BiodiverCity sont :

➢ Localiser pour pouvoir ensuite cartographier précisément la biodiversité sur le campus
➢ Sensibiliser les usagers grâce à une démarche participative et pédagogique
➢ Améliorer la qualité de vie sur le campus en préservant son cadre naturel et sa richesse biologique

Mots clés

biodiversité, application, environnement, sciences participatives, localisation

Contacts

application.biodivercity@gmail.com, magali.gerino@univ-tlse3.fr, georges.da-costa@irit.fr

Analyse du mouvement humain : départ d’un sprint

L’UPS lance la construction d’une nouvelle piste d’athlétisme et souhaite consacrer une partie du budget pour l’installation de dispositifs de mesure sur celle-ci dans le but de recueillir des informations. Par exemple, on souhaite mesurer le temps d’appui d’un pied sur le sol, les mouvements, trajectoires, vitesses ou accélérations de certaines parties du corps, le temps de réalisation d’une foulée, etc.

Jusqu’à maintenant on utilise un système VICON pour réaliser des mesures précises, mais le système est coûteux et long à mettre en place. L’objectif ici est d’étudier des moyens peu onéreux et simples d’utilisation permettant d’effectuer différentes mesures, et notamment évaluer les limites matérielles et logicielles.

On s’intéresse donc à un dispositif capable d’extraire des informations pertinentes pour l’analyse du mouvement (par exemple la détection du squelette), que l’on expérimente en l’appliquant au cas des premières foulées d’un sprint en athlétisme.

Exemple de squelette détecté sur un sujet en sprint

Objectifs scientifiques

Les objectifs du stage sont :

Étudier différents dispositifs (caméra Kinect, caméras vidéo)
Étudier différentes bibliothèques de détection du squelette
Étudier la mesure automatique de foulées au départ d’un sprint.

Contacts

alexandre.lemonnier@irit.fr, collet@irit.fr

Etude comparative Mocap (Motion Capture) vs Kinect de la performance en sprint in situ.

L’analyse du mouvement humain a pour but de comprendre les causes et les conséquences du mouvement. L’analyse cinématique de la course y occupe une large place, notamment en sprint, afin de comprendre les mécanismes sous-jacents à la création de la vitesse. Une meilleure compréhension de ces mécanismes peut ainsi rentrer dans une démarche d’optimisation de la performance. En effet, il existe en sprint des paramètres déterminants qui différencient les athlètes de niveau élite aux athlètes de niveau national (sans forcément parler de performance au 100m) : centre de masse, temps de contact, foulée, etc. C’est la quantification fidèle de ces paramètres qui constitue la base de la préparation d’un athlète. C’est la raison pour laquelle, dans le cadre de la construction d’une piste d’athlétisme connectée, l’insertion d’un outil permettant d’effectuer ces mesures paraît essentiel.

Objectifs scientifiques

Les objectifs de l’expérimentation sont :

 Mettre en place un protocole visant à comparer deux systèmes d’analyse du mouvement
 Etudier la capacité de ces systèmes à quantifier la performance en sprint
 Quantifier les facteurs déterminants de la performance en sprint

Contacts

szeronia@laas.fr, bruno.watier@laas.fr

Les services écosystémiques liés à la quantité d’eau sur le campus de Toulouse 3

L’eau est une ressource naturelle limitée avec de nombreux usages et enjeux à toutes les échelles de territoire. Le campus UT3 peut servir de petit bassin-versant semi-anthropisé pour tester à échelle locale des scénarii d’offre et de demande de cette ressource. Les espaces naturels apportent des bénéfices ou services écosystémiques (SE) qui aident à la disponibilité et la régulation de cette ressource et ainsi participent au maintien du bien-être économique et social d’un territoire (De Groot et al., 2002). L’IPBES (Internationnal Platform for Biodiversity and Ecosystem Services) conclut en 2018 sur l’importance de démonstration des bénéfices retirés par le maintien d’espaces naturels fonctionnels. Les SE en relation avec la quantité d’eau sont les services d’approvisionnement et de régulation. L’état des lieux sur le campus de l’UT3 de ces SE permet de 1. mesurer quelle est la contribution naturelle dans la disponibilité de cette ressource ; 2. démontrer comment les espaces naturels participent à la régulation des flux d’eau pendant un orage et en période de sécheresse. Cette approche soulève des questions dont les réponses seront testées sur notre campus : Comment évaluer ces SE à l’échelle de notre campus ? Comment ces connaissances sont-elles utiles pour la gestion de l’eau à cette échelle ? Nos résultats représentent-t-ils un support utile pour des discussions collectives permettant d’aborder des questions concrètes de gestion de l’eau ? Pour aborder ce sujet, nous avons souhaité ouvrir un espace de dialogue et de concertation avec la constitution du groupe néÔCampus en parallèle des recherches menées sur l’état des lieux des flux et SE de l’eau. Apres la présentation de l’état actuel, la diversité des acteurs concernés par l’usage de l’eau et la gestion des milieux naturels du campus (UT3, SGE, Associations d’étudiants, ..) seront sollicités pour recueillir l’ensemble des scénario de gestion possibles sur le campus faces aux enjeux a venir tels que le changemnt climatiques. Les outils d’estimation des des SE seront utilisés pour positionner ces scénarios dans un triptyque de valeurs économiques, environnementale et sociétales.

Fig 1 : Valeurs des flux d’eau estimées pour l’année 2018 en (103 m3) et (103 €) à l’échelel du campus ( 1 Km2)

Objectifs

 Etablir un état des lieux de la ressource en eau sur le campus, ses usages et les services naturels associés
 créer un espace de dialogues avec les différents acteurs de l’eau
 Tester de nouveaux scénarios de gestion intégrée de la ressource en eau

Contacts

gregoiregualchierotti@gmail.com, sylvia.becerra@get.omp.eu, magali.gerino@univ-tlse3.fr

Stabilisation de la terre crue pour des constructions modernes : des solutions dans les recettes de grand-mère.

Dans une dynamique de lutte contre le réchauffement climatique, divers matériaux sont envisagés comme alternatives écologiques au béton. Grace à sa disponibilité, ses propriétés hygroscopiques et sa recyclabilité, la terre crue suscite dès lors un intérêt croissant.

Garantir des résistances mécaniques convenables en conditions humides constitue le principal défi pour de ce matériau millénaire en vue d’être adopté dans des constructions modernes. Dans cette optique, la plupart des travaux de recherches ont jusqu’alors porté sur l’utilisation du ciment ou de la chaux comme stabilisants. Le taux élevé d’incorporation de ces liants minéraux dans la terre crue pose des questions sur le caractère écologique des solutions ainsi obtenues. Or, de récentes études sur le patrimoine bâti et sur certaines pratiques vernaculaires ont mis à jour l’utilisation de produits organiques issus d’agro-ressources pour la stabilisation de la terre crue.

Mes travaux consistent donc à tester l’efficacité de certains de ces produits organiques comme stabilisants et de comparer les résultats avec ceux obtenus avec le ciment ou la chaux dans des taux d’incorporation raisonnables. Une évaluation de l’impact environnemental des solutions sera réalisée.

Les premiers tests ont mis en évidence des résultats prometteurs notamment avec l’ovalbumine, une protéine du blanc d’œuf (Cf. figure 1).

Objectifs scientifiques

 Améliorer les propriétés mécaniques et la tenue à l’eau de différents types de sol pour la construction par ajout de liants organiques et/ou minéraux.
 Trouver un bon compromis entre l’impact environnemental et les performances en remplaçant les liants minéraux par des liants organiques.

Contacts

Kouka Amed Jérémy OUEDRAOGO kouedrao@insa-toulouse.fr LMDC
Jean-Emmanuel AUBERT jean-emmanuel.aubert@univ-tlse3.fr LMDC
Gilles ESCADEILLAS gilles.escadeillas@univ-tlse3.fr LMDC
Christelle TRIBOUT christelle.tribout@univ-tlse3.fr LMDC

La maison des schtroumpfs … ou l’utilisation du mycélium de pleurote comme bio-éco-matériaux de construction

Les activités liées au secteur de la construction génèrent constamment un impact environnemental sévère : pollution par émissions de gaz à effet de serre, production de déchets non recyclables, etc. Dans un contexte de réchauffement climatique, il est impératif de développer des matériaux de construction alternatifs sur la base de critères écologiques et économiques.

Dans cette optique d’innovation, des travaux de recherche ont conduit à la mise en œuvre de matériaux composites à base du mycélium de champignons. Ces matériaux sont déjà utilisés pour remplacer le « cuir traditionnel », les tissus de vêtements voire le polystyrène comme matériau d’emballage. Si, pour cette dernière application, ce bio-composite a présenté des caractéristiques très avantageuses en densité et en résistance, l’idée d’en développer comme matériau de construction isolant constitue un champ de recherches très prometteur.

Objectifs scientifiques

 Développer un matériau isolant à base de mycélium de pleurote
 Le caractériser du point de vue mécanique et hygrothermique
 Evaluer sa durabilité dans un environnement humide

Contacts

lesmie.balthazar@univ-tlse3.fr (UPS)
aubert@insa-toulouse.fr (LMDC Toulouse)
camille.magniont@insa-toulouse.fr (LMDC Tarbes)
meryl.lagouin@iut-tarbes.fr (LMDC Tarbes)

Déploiement de services autonomiques dans un contexte IoT

Au cours des dernières années, l’Internet des objets (IoT) a évolué à une vitesse exceptionnelle permettant ainsi de connecter un nombre important d’objets hétérogènes (capteurs, actionneurs, smartphone, application, etc.). Les domaines d’applications sont ainsi très larges avec des applications industrielles (usine du futur), dans les collectivités (villes intelligentes, campus intelligent), écologiques et économiques (gestion de l’énergie) ou bien encore individuels (aide au diagnostic médical, confort de vie, domotique). De nombreux verrous sont à lever en terme de recherche notamment dû au nombre d’entités important (potentiellement plusieurs milliers, millions, milliards d’objets), à la quantité d’information « brut » générée et au besoin de construire de nouveaux usages à base de nouveaux services les plus intelligents possibles le tout sous des contraintes de qualité de service variées. Cette thèse se concentrera plus particulièrement sur ce dernier point. Les infrastructures à mettre en place pour déployer une architecture IoT font l’objet de travaux dans les organismes de standardisation (ETSI, OneM2M, etc) ou consortium industriel (OCF, OMA, etc) avec actuellement un rapprochement sensible vers les architectures de type fog ou edge computing (EdgeX). Le modèle classique de l’IoT amenant les devices à envoyer des informations via les gateways au cloud qui ensuite fournit les services aux applications trouve des extensions dans l’approche fog ou edge permettant de rapprocher les services au plus proche des usagers en s’appuyant notamment sur les gateways.

Figure 1 : « IoT services placement in a Fog computing infrastructure »

Objectifs scientifiques

 L’objectif de la thèse est de concevoir un Framework autonome et intelligent pour le placement et l’orchestration des services d’applications IoT sur une infrastructure hautement distribuée, dynamique et hétérogène , le but est de pouvoir prendre en compte différents critères de qualité de services (QoS) et les coûts énergétiques avec une gestion des differents niveaux de virtualisation ( conteneur,VM, OSGi etc.) et une tolérance au passage à l’échelle, aux changements de contexte (etat et performances du réseau, mobilité utilisateurs), aux pannes et au anomalies.

Contacts

tanissia.djemai@irit.fr, patricia.stolf@irit.fr, jean-marc.pierson@irit.fr, monteil@laas.fr

Projet APIcampus : Ruches connectées

APIcampus est un projet interdisciplinaire impliquant des chercheurs en comportement animal (CRCA), en informatique (IRIT) et en électronique (LAAS). Ce projet vise à étudier le rôle des agents environnementaux stressants (ex : polluants, malnutrition, pesticides, parasites et pathogènes) sur la santé des abeilles. Dans le cadre de ce stage nous instrumentons cinq ruches avec des capteurs numériques pour enregistrer des paramètres internes et externes à la ruche. Les ruches sont déjà équipées de différents systèmes de mesure pour le poids, la température, l’humidité, l’acoustique, la luminosité et le vent. Notre mission est de développer deux systèmes de mesure de polluant, un pour l’air ambiant extérieur du rucher et un dans chaque ruche pour avoir une idée sur où les abeilles sont allées récolter le pollen. Il y aura également une caméra thermique pour localiser le couvain (œufs et larves) et un système de comptage à l’entrée de la ruche pour déterminer le nombre d’entrées et de sorties par les butineuses. Pour ce faire, nous avons mis en place des clapets qui laissent passer les abeilles dans un sens unique et qui bloquent complètement les prédateurs comme les frelons et les lézards.

Objectifs scientifiques

Les ruches connectées permettront de :
 Identifier les combinaisons de facteurs environnementaux influençant la santé des colonies.
 Etudier les effets de ces facteurs sur la cognition des abeilles.
 Développer des outils de diagnostic et de prévision pour améliorer les pratiques des apiculteurs.

Contacts

apicampus.contact@univ-tlse3.fr

Smart Twins

L’objectif de ce projet est de développer une intelligence artificielle basée sur le paradigme multi-agent afin de contrôler des environnements peuplés de capteurs et d’effecteurs pour maximiser le confort des utilisateurs. Différentes contraintes sont à prendre en compte afin de résoudre ce problème comme le traitement des données en temps réel et l’adaptation du système aux différentes situations rencontrées. Les principaux défis liés à ce projet sont l’incapacité de prédire à l’avance l’ensembles des situations que le système va rencontrer et la capacité du système à s’adapter en temps réel aux utilisateurs. De manière plus générale le système devra être capable de s’adapter aux utilisateurs et d’apprendre leurs préférences.

Figure 1 : « Mécanisme d’apprentissage multi-agent »

Objectifs scientifiques

Les objectifs de ce projet sont :
 De créer un système capable d’améliorer le confort des utilisateurs
 De créer un système multi-agent auto adaptatif qui ne nécessite aucune connaissance préalable
 De contrôler en temps réel un environnement connecté

Contacts

thomas.gandilhon@irit.fr; marie-pierre.gleizes@irit.fr; patrick.marquet@sogeti.com

Stratégies de caching dans l’Internet des Objets

La prolifération des objets connectés et la demande croissante d’une distribution fondée sur le contenu ont motivé le développement d’approches centrées sur les données. De nos jours, les personnes utilisent leurs appareils pour partager leurs propres contenus et ils sont intéressés par d’autres contenus sans avoir à se soucier de leur localisation. Pour faire face à cette demande, le concept de réseaux centrés sur l’information «Information-Centric Networking» a vu le jour. ICN propose une nouvelle architecture où les contenus sont récupérés en utilisant des noms de contenus uniques à la place des adresses de nœuds. Cette approche peut fournir un service d’infrastructure de réseau mieux adapté à l’utilisation actuelle en termes de distribution de contenus, de mobilité et de défaillances dans l’Internet des objets.

L’objectif de ce stage est de proposer une stratégie de caching qui tient compte des limitations des réseaux de capteurs. L’idée est d’utiliser des techniques de placement de données permettant de réduire les temps de réponses ainsi que l’énergie consommée par le réseau.

Figure 1 : « Stratégie de caching qui consiste à cacher sur la moitié du trajet »

Objectifs scientifiques

Les objectifs du stage sont :

 Etude des stratégies de caching existantes dans les réseaux de capteurs
 Proposer une stratégie optimale pour le placement des contenus
 Evaluation de performance (Consommation d’énergie, diversité, stretch, délais, …)

Contacts

Ilyes.Fathallah@irit.fr, Ghada.Jaber@irit.fr, Rahim.Kacimi@irit.fr

Approches centrées sur les données pour les réseaux de capteurs.

La multiplication des appareils sans fil et l’évolution de la demande des services de distribution de contenus ont motivé le développement d’approches centrées sur les données. Le Content-Centric Networking (CCN) est une approche centrée sur les contenus permettant de récupérer les données sans faire référence à leurs emplacements. Le CCN appliqué au réseau de capteurs sans fil soulève certaines problématiques liées aux limitations de ce type d’environnement comme la transmission par inondation et le manque d’espace mémoire dans les capteurs. CCN permet la mise en cache des contenus pour réduire la congestion et améliorer la qualité de service du réseau.

Figure 1 : « Réseau de capteurs fondé sur CCN pour un smart campus ».

Objectifs scientifiques

Les objectifs de la thèse sont :

 Appliquer le CCN dans les réseaux de capteurs et tirer profit de ses caractéristiques.
 Proposer une approche de mise à jour des contenus dans CCN pour capteurs.
 Optimiser la stratégie de diffusion des intérêts utilisateurs.
 Réduire la consommation d’énergie et maximiser la durée de vie du réseau.
 Optimiser le placement des contenus afin d’améliorer les performances du réseau.

Contacts

ghada.jaber@irit.fr, rahim.kacimi@irit.fr, thierry.gayraud@laas.fr

neOSensor | is there NOISE in my BU ?

Ces capteurs trouvent leur origine 2 ans plus tôt lorsque notre bibliothèque universitaire nous a demandé s’il était possible de détecter la présence de bruit en un lieu et de faire remonter cette information rapidement. Après une première preuve de concept, nous avons décidé d’ajouter la mesure de paramètres ambiants tels que la luminosité et la température et d’intégrer ces nouveaux capteurs au réseau IoT neOCampus. Aujourd’hui ces capteurs très abordables (#15€) ont commencé à être déployés de manière opérationnelle et associés à une interface de consultation sur :

https://visu:visu@affluencesocampus.univ-tlse3.fr/#/dashboard

Figure 1 : « la plateforme neOSensor à la BU Sciences »

Objectifs scientifiques

Les données issues des capteurs ne sont pas captives de neOCampus et ne transitent pas par des réseaux tiers. Les mises à jour de firmware se font automatiquement via le réseau WiFi. Ils ne sont pas autonomes en énergie et consomment environ 0,4w. La phase d’industrialisation fera certainement baisser le prix. Proposé en option, un module infra-rouge pourra signaler une présence. Par ailleurs, une mesure de la qualité de l’air (CO2, poussières, hygrométrie …) sera proposée. Enfin, la présence d’un nouveau capteur est immédiatement prise en charge par l’interface WEB sans nécessiter d’action utilisateur.

Contacts

étudiants : Mahmoud Morsy, Zhenyu BAI

Dr THIEBOLT François thiebolt@irit.fr

Apprentissage endogène par coopération

La transformation numérique actuelle demande la création d’applications autonomes et adaptables à des environnements ouverts, dynamiques, hétérogènes et imprédictibles. Ainsi, il faut doter ces systèmes de capacités d’apprentissage proactives. Pour cela, les Systèmes Multi-Agents Auto-Adaptatifs permettent de décentraliser le processus d’apprentissage en agentifiant les connaissances. Chaque granule de connaissance est alors autonome et coopère avec ses voisins afin de détecter des incohérences, des faiblesses ou des nouvelles zones à explorer pour perfectionner l’apprentissage.

L’apprentissage proactif des granules autonomes conduit à créer de nouvelles connaissances par feedback endogène (sans feedback explicite de l’environnement). Les perspectives de ce travail sont de concevoir un mécanisme d’apprentissage adaptatif utilisable pour des applications diverses (robotique, véhicules autonomes, domotique …).

Objectifs scientifiques

Les objectifs de la thèse sont :
 Conception d’un système auto-apprenant
 Apprentissage tout au long de la vie
 Génération d’objectifs et de motivations propres
 Généricité et passage à l’échelle

Contacts

bruno.dato@irit.fr, frederic.migeon@irit.fr, marie-pierre.gleizes@irit.fr

alertOCampus

Le campus de l’Université Paul Sabatier compte plus de 30 000 usagers. Le gaspillage de fluides (électricité, eau, air comprimé) y est inévitable mais pourrait être grandement amoindri grâce à un usage écoresponsable permis par l’utilisation des technologies numériques. Notre application légère et user-friendly permet à tous de s’impliquer dans la bonne gestion de leur campus en faisant remonter des informations importantes.

Objectifs

Les objectifs de l’application sont :
 Permettre aux usagers d’informer les services compétents
 Économiser l’énergie sur le campus
 Sensibiliser les usagers sur leur impact sur l’environnement

Contacts

alexandre.perles@irit.fr, marie-pierre.gleizes@irit.fr

cartOCampus, se déplacer facilement dans la faculté

L’université́ Paul Sabatier accueille quotidiennement des dizaines de milliers de personnes: étudiants, personnels ou professionnels. La faculté́ s’étend sur 264 hectares comprenant 407 000 m2 de surfaces bâties comprenant plus de 50 amphithéâtres et plus de 60 services (comme les secrétariats pédagogiques ou les sites de transport). En 2017 l’Université à accueilli plus d’une centaine de congrès et manifestations scientifiques. Ainsi, il est parfois difficile de se repérer sur le campus pour y retrouver une salle, un amphithéâtre ou même un bâtiment. cartOCampus répond à ces difficultés en proposant une application de trajet personnalisé sur smartphone.

Objectifs

Les objectifs de l’application sont :
 Se repérer sur le campus
 Localiser un amphithéâtre, un bâtiment ou un service
 Proposer le trajet jusqu’au lieu souhaité
 Utilisation offline
 Application participative fondée sur OpenStreetMap

Contacts

maxime.durand1@univ-tlse3.fr, perles@irit.fr, dacosta@irit.fr

Conception d’un moteur intelligent pour la composition logicielle opportuniste en environnement ambiant et mobile

Les systèmes ambiants et mobiles se composent d’appareils et de composants logiciels en réseau qui environnent les utilisateurs humains et leurs fournissent des services. L’intelligence ambiante vise à offrir un espace « intelligent » permettant à ces humains, dans leur vie quotidienne, d’accéder à l’information et aux services numériques embarqués dans les objets connectés et mobiles, et d’interagir avec eux d’une manière appropriée, naturelle et conviviale. A partir des services présents dans l’environnement, d’autres services peuvent être construits par composition et de manière opportuniste.

Ce travail vise la construction ascendante et auto-adaptative de services et de leurs interfaces utilisateur. Le problème est de fournir le bon service au bon moment dans l’environnement dynamique et ouvert. L’objectif de la thèse est de concevoir et d’expérimenter un middleware intelligent de composition logicielle opportuniste qui construit des services émergents.

Objectifs scientifiques
 Conception d’un système décentralisé et distribué qui apprend et décide des compositions
 Prise en compte de l’utilisateur et des exigences liées aux interactions
 Prise en compte de la dynamique et de l’ouverture de l’environnement

Contacts
Walid Younes, Sylvie Trouilhet, Françoise Adreit, Jean-Paul.Arcangeli – Prenom.Nom@irit.fr

Multi-Agent System for Data Prediction and Cartography Approximation

La réalité d’un campus intelligent ou plus généralement d’une ville intelligente passe par une observation régulière de l’environnement par des capteurs ad-hoc. Ces capteurs permissent d’obtenir une connaissance des activités humaines et des conditions dans lesquelles ces activités sont menées. Cette connaissance a pour objectif d’agir dans l’environnement avec des dispositifs automatiques pour améliorer le bien-être des usagers. D’ailleurs, le déploiement d’un grand nombre de capteurs peut être coûteux. Les coûts sont principalement liés à l’installation, la maintenance et les infrastructures de capteurs dans les bâtiments existants. Pour ces raisons, l’objectif de cette thèse vise à réduire ces coûts en utilisant des informations partielles et intermittentes provenant de smartphones des usagers du campus de l’Université Toulouse III Paul Sabatier.

Objectifs scientifiques

Apprendre à partir de données brutes, imprécises et intermittentes sans feedback
Fournir les informations en continu, même si aucun capteur ad hoc n’est pas disponible
Utiliser de nombreux dispositifs intermittents et mobiles pour éviter l’installation de nouveaux capteurs ad hoc

Contacts

Davide Andrea Guastella, Valérie Camps, Marie-Pierre Gleizes, {davide.guastella, camps, gleizes}@irit.fr

Système Multi-Agents pour la détection d’anomalies dans les bâtiments intelligents

Le nombre de capteurs dans les bâtiments ne cesse d’augmenter, grâce à des coûts plus accessibles et à l’intérêt évident de leur utilisation pour une gestion optimisée. Dans cette thèse nous nous intéressons à l’utilisation des données issues de ces capteurs dans le but de détecter des anomalies dans les bâtiments. Ces données peuvent être de types inconnus et hétérogènes, et sont très nombreuses.

Une anomalie est définie comme un comportement inattendu et indésirable dans un système et peut dépendre du contexte. Afin de pouvoir déployer un système de détection d’anomalies le plus largement possible, il est nécessaire de minimiser la quantité de travail requise des divers experts intervenant dans notre domaine tout en respectant le principe d’ouverture permettant ainsi un usage continu du système dans le temps. Pour répondre à ces problématiques, un ou des systèmes à base de systèmes multi-agents coopératifs implémentant la théorie des AMAS seront développés et permettront la détection d’anomalies par apprentissage supervisé. Le système de détection d’anomalies doit tirer parti des retours d’un ou plusieurs experts qui étiquettent certaines instances comme normales ou anormales, cette connaissance est la seule ressource disponible au système pour l’apprentissage. L’apprentissage est une propriété émergente du système qui s’opère par des réorganisations du système multi-agents grâce à partir des retours d’experts.

Objectifs scientifiques

 Améliorer l’efficacité énergétique
 Détecter les anomalies en temps réel
 Apprendre en continu grâce aux retours d’un expert
 Concevoir un système générique pour traiter toutes les données issues des bâtiment

Contacts
maxime.houssin@irit.fr

Système de navigation pour des personnes en situation de handicap moteur

Le stage s’intègre dans un projet concernant le développement d’un outil d’assistance aux déplacements, destiné à des personnes rencontrant des difficultés dans leurs déplacements au quotidien.

Les personnes en situation de handicap dépendent d’une infrastructure personnalisée, par exemple, des rampes conçues pour les fauteuils roulants. Grâce à cette infrastructure, ils peuvent se déplacer et accéder à des lieux d’intérêt. Il est fréquent que les personnes en situation de handicap conçoivent un itinéraire rigide en fonction de la disponibilité de cette infrastructure. Malheureusement, il y a des moments où des obstacles peuvent être présents, qui empêchent une personne en situation de handicap d’utiliser cette infrastcture, par exemple, une voiture qui bloque l’accès à une rampe. L’idée proposée, repose sur des données satellites afin de surveiller périodiquement l’infrastructure, d’identifier les obstacles potentiels et de proposer éventuellement des itinéraires alternatifs. La mission du stage se concentre sur la zone du campus de l’université Paul Sabatier définie au préalable et déjà cartographiée.Le système aide ses utilisateurs à se déplacer en autonomie, tout en évitant les parcours gênants, et parfois infranchissables, ainsi qu’il doit être mis à jour dynamiquement grâce à la collaboration d’utilisateurs, en situation de handicap ou non, qui pourront signaler des obstacles au jour le jour.

Objectifs scientifiques

Les objectifs du protocole sont :
 La mise à jour dynamique grâce à la collaboration des utilisateurs,
 Un fonctionnement sur smartphone, afin d’être utilisé dans un contexte de mobilité.

Contacts
veronique.gaildrat@irit.fr, cedric.sanza@irit.fr, frederic.vella@irit.fr

RECOVAC : conditions de REprise de COntrôle par auto-observation des situations au sein d’un Véhicule Autonome Connecté

Les véhicules autonomes connectés de niveau 3 sont des véhicules pour lesquels le conducteur délègue la conduite dans des situations bien définies Au cours de ces situations, il peut être nécessaire que l’humain reprenne le contrôle. L’objectif principal de ce stage est de développer un système permettant la transition sûre et efficace du contrôle dans les deux sens entre l’humain et le véhicule autonome.

Pour cela, le système doit identifier par auto-observation et en temps réel des situations dans lesquelles le véhicule ne sera plus en mesure d’assurer la conduite. Il doit donc proposer un contexte permettant d’évaluer le plus rapidement possible la criticité d’une situation afin de l’anticiper et d’y réagir au mieux. Ce contexte se compose des données environnementales captées par le véhicule ainsi que des données calculées par le véhicule lui-même. Le système est basé sur les systèmes multi-agents auto-adaptatifs apprenants.

Objectifs scientifiques
Les objectifs du stage sont :
 Détection automatique de situations anormales
 Apprentissage dynamique
 Conception d’un environnement synthétique d’expérimentations

Contacts
kristell.aguilar-alarcon@irit.fr, elsy.kaddoum@irit.fr

Flottilles de drones par système multi-agent auto-adaptatif

Les technologies de drones ont un potentiel très important dans un contexte industriel. De nombreuses missions de contrôle d’installations ou de surveillance de zones peuvent être optimisées par l’utilisation de ces technologies.

Cependant, la diversité des missions et des environnements est un frein majeur à l’utilisation massive des drones. Les problématiques posées sont l’hétérogénéité et la prise de décision autonome dans des environnements difficiles où des évènements exogènes se produisent. Dans ce contexte, le paradigme des systèmes multi-agents, et en particulier les systèmes dits « auto-adaptatifs » permettent de traiter une partie du problème.

Ce projet porte sur la mise en œuvre et l’expérimentation d’algorithmes pour des systèmes multi-agents auto-adaptatifs sur des cas d’utilisation industriels de flottilles de drones.

Objectifs scientifique
Les objectifs des flottilles de drones sont :
 Effectuer des missions en coopération
 S’adapter en cas d’incident
 Avoir une complète autonomie

Contacts

guilhem.marcillaud@irit.fr, henri.garih@scalian.com, frederic.migeon@irit.fr

Gestion dynamique de systèmes auto-adaptatifs couplés – Application aux systèmes socio-techniques ambiants

Le nombre d’objets connectés ne cesse de croître dans notre environnement personnel et professionnel. Certains d’entre eux colonisent de manière exponentielle le monde industriel et les citées urbaines sous l’égide de la transformation numérique que l’on nomme maintenant Industrie 4.0 et villes intelligentes. L’objectif de cette fourmilière d’objets connectés est de faciliter notre immersion dans un milieu muni de capteurs et d’actionneurs de façon à rendre notre vie quotidienne plus agréable tout en respectant une certaine éthique d’éco-citoyenneté. Définir une approche d’adaptation locale, en temps réel, pour des systèmes permettant la convergence collective, revient à immerger dans un environnement dynamique des systèmes ayant des capacités d’apprentissage en temps réel pour s’adapter aux évolutions de l’environnement non connues à leurs conceptions. Les systèmes sociotechniques ambiants sont particulièrement pertinents car ils possèdent de très nombreux dispositifs immergés dans l’environnement humain afin de faciliter leurs activités tout en réduisant sa charge cognitive. De plus ils contribuent à faire émerger le bien être ressentie par l’être humain en fonction de leur état d’équilibre.

Objectifs scientifiques
Les objectifs de cette thèse sont :
 Montrer la participation des systèmes sociotechniques ambiants au sein les conforts
 Définir une approche d’adaptation locale, en temps réel, pour des systèmes permettant la convergence collective
 Multi-apprentissage dans un environnement à forte dynamique

Contacts
fabrice.crasnier@irit.fr, marie-pierre.gleize@irit.fr, jean-pierre.george@irit.fr

Conception de systèmes complexes à base de systèmes hétérogènes interopérables

Quand un système complexe nécessite l’emploi de différents composants spécifiés par différents concepteurs travaillant sur des domaines différents, ceci augmente fortement le nombre de prototypes virtuels. Ces différents composants ont malheureusement tendance à demeurer trop indépendants les uns des autres empêchant ainsi à la fois les différents concepteurs de collaborer et leurs systèmes d’être interconnectés en vue de remplir une ou plusieurs tâches qui ne pourraient pas être accomplies par l’un de ces éléments seulement.

Une co-simulation est le couplage de plusieurs outils de simulation où chacun gère une partie d’un problème modulaire qui permet à chaque concepteur d’interagir avec le système complexe afin de conserver son expertise métier et de continuer à utiliser ses propres outils numériques. Pour que cette co-simulation fonctionne, la capacité d’échanger des données entre les outils de manière significative, appelée interopérabilité, est requise.

On participe à la conception d’un système de co-simulation qui intègre différents outils de simulation-métiers basés sur la modélisation du comportement de dispositifs comme la simulation énergétique et la simulation d’usure de matériaux de construction au sein de la même plateforme.

Figure 1 : « Architecture de co-simulation utilisant une médiation dynamique de données»

Objectifs scientifiques

Les objectifs de la thèse sont :

 Prendre en compte les notions d’architecture, de communication (entre les simulateurs ou avec les utilisateurs) et de visualisation pour déﬁnir les modèles d’architecture.
 Analyse de l’architecture gérant l’interopérabilité
 Validation de cette architecture Le développement d’un outil de vériﬁcation de certaines propriétés de l’architecture, comme la cohérence la sémantique

Contacts
yassine.motie@irit.fr, alex@laas.fr, philippe.truillet@irit.fr

Multi-capteurs de gaz communicant pour le bâtiment intelligent

La mesure de la qualité de l’air intérieur est importante pour la protection de la santé contre les polluants chimiques, gazeux … En effet, l’air intérieur peut contenir plusieurs polluants tels que les CO, CO2, COVs. Ces polluants existent dans plusieurs matériaux et produits utilisables dans les logements (les meubles, nettoyants…), mais peuvent aussi être issus des activités humaines. Dans ce cas, la détection, la mesure et la surveillance de ces polluants sont nécessaires. Au vue de ses performances élevées et son faible coût, le multi-capteur de gaz innovant pour l’analyse et le contrôle de la qualité d’air intérieur est une bonne alternative aux capteurs électrochimiques et infrarouges. Ce projet est en cours de réalisation au sein du LAAS en collaboration avec le LCC et Laplace dans le cadre d’une thèse financée par neOCampus et la région Occitanie. Cette thèse porte essentiellement sur la caractérisation des multi-capteurs de gaz à base MOX et d’intégrer ces multi-capteurs dans son environnement électronique pour réaliser un objet connecté afin de contrôler la qualité de l’air intérieur dans les bureaux et les salles d’enseignements de l’université Paul Sabatier.

Figure 1 : « Multi-capteurs du gaz à base des oxydes métalliques»

Objectifs scientifiques

Le multi-capteur de gaz est un microsystème composé, de quatre capteurs sur une micro puce, destiné à détecter des gaz cibles. L’objectif scientifique de cette thèse est de caractériser des nouveaux nanomatériaux (SnO2, CuO, ZnO) conçus par le LCC en utilisant un banc de caractérisation afin de définir un protocole de fonctionnement et d’analyse des données en choisissant un profil optimal de détection des gaz cibles en utilisant différentes modes de fonctionnement.

Contacts
aymen.sendi@laas.fr, menini@laas.fr, pierre.fau@lcc-toulouse.fr, katia.fajerwerg@univ-tlse3.fr
myrtil.kahn@lcc-toulouse.fr, vincent.bley@laplace.univ-tlse.fr

Optimisation distribuée en temps réel de la gestion de l’énergie dans les smart grids

RennesGrid est un projet de transition énergétique sur la zone d’activité de Ker Lann sur la commune de Bruz. En particulier, ce projet se concentre sur l’autoconsommation en intégrant des panneaux photovoltaïques, des dispositifs de stockage et la collecte de données énergétiques. Intégrée à ce projet, cette thèse a pour objectif l’implémentation d’un système multi-agent gérant la consommation des charges flexibles, en particulier de véhicules électriques, et la production des sources flexibles (photovoltaïques).

Le concept de smart grid entraîne une explosion du nombre d’unités contrôlables (charges flexibles, producteurs décentralisés, unités de stockage …). Par ailleurs, les problématiques liées à la gestion de l’énergie dans le smart grid, qu’elles soient locales (contrôle de la tension au niveau des bus, contrôle de la congestion) ou globales comme la gestion de l’équilibre entre la consommation et la production rend le problème fortement couplé.

La flexibilité des systèmes multi-agents adaptatifs est pertinente pour cette problématique. En effet, elle permet de gérer un environnement dynamique (consommation, production, réseau…). Elle est de plus ouverte et robuste : ce qui lui permet de s’adapter à la demande en énergie toujours croissante et à la nécessité de maintenir le réseau en service notamment en cas d’incident.

Figure 1 : Concept des smart grids

Objectifs scientifiques

Les objectifs de la thèse sont :
 Réalisation d’un simulateur de micro grid et d’un générateur de scenarii
 Conception et évaluation d’un système multi-agent adaptatif permettant la gestion d’un micro grid

Contacts
Jean-Baptiste.Blanc-Rouchosse@irit.fr, Guy.Camilleri@irit.fr, Marie-Pierre.Gleizes@irit.fr, anne.blavette@ens-rennes.fr, benahmed@ens-rennes.fr

Modélisation des Informations pour le développement de la construction durable (MINDOC)

Le secteur du bâtiment consomme en France près de 43% de l’énergie produite chaque année[1]. La production de cette énergie contribue progressivement au réchauffement climatique du fait de l’émission d’une forte quantité de gaz à effet de serre. Il est également le premier en consommation de matières premières non renouvelables et en production de déchets. Améliorer les méthodes utilisées dans le secteur du bâtiment contribuerait donc significativement à réduire sa facture énergétique et donc son empreinte écologique en préservant ainsi notre environnement. La maquette numérique du bâtiment ainsi que les informations qui y sont attachées – le BIM , constituent aujourd’hui un des outils innovants pouvant contribuer au suivi de l’infrastructure tout au long de son cycle de vie. De même, plusieurs bases de données environnementales existent afin de faciliter le choix des matériaux de construction pour une conception durable des bâtiments. L’IA en général et les ontologies en particulier sont des pistes envisageables pour propulser la construction durable des bâtiments. Le manque d’interopérabilité entre les outils du bâtiment, la diversité d’unités fonctionnelles dans les bases environnementales sont autant d’obstacles aux désirs de durabilité. Pour satisfaire ces derniers, MINDOC propose une méthodologie et la mise en œuvre d’un outil d’aide à la décision durable basé sur le BIM.

Objectifs scientifiques
 Proposer une méthodologie d’échange basée sur les ontologies afin de parfaire l’échange entre les outils BIM tout au long du cycle de vie du bâtiment.
 Mettre en œuvre un outil d’aide à la décision durable basé sur le BIM & promouvoir l’utilisation de matériaux à faible impact environnemental.

Contacts
justine-flore.tchouanguem-djuedja@enit.fr, camille.magniont@insa-toulouse.fr, fabanda@brookes.ac.uk, mohamed-hedi.karray@enit.fr, Bernard.Kamsu-Foguem@enit.fr

Habitat intelligent : réseaux de capteurs au service de l’efficacité énergétique

L’habitat du futur est une préoccupation actuelle qui a plusieurs objectifs dont celui du suivi et du contrôle intelligents de la consommation énergétique. En effet, il est possible aujourd’hui d’équiper la maison de capteurs connectés en réseau, pour acquérir une meilleure connaissance de la consommation énergétique des équipements mais également pour donner à l’utilisateur la possibilité de piloter son habitat via des commandes envoyées aux actionneurs à travers une tablette ou un téléphone. Cette connaissance permet aussi d’identifier des profils de comportements permettant d’optimiser la consommation d’énergie.

L’étape suivante consiste à rendre le système intelligent pour que ce soit lui qui décide des ordres à passer au système afin d’optimiser le confort, la sécurité, la sûreté et les économies d’énergies.

Figure 1 : systèmes de gestion de l’énergie dans la maison intelligente

Objectifs scientifiques

Les objectifs du stage sont :
 Déploiement d’un réseau de capteurs hétérogènes pour le suivi de la consommation d’énergie dans un habitat.
 Conception d’un prototype pour le pilotage de l’autoconsommation.

Contacts
Abdelhadi.bentayeb@irit.fr, kacimi@irit.fr, berangere.lartigue@univ-tlse3.fr, philippe.rerat@habitat-energies.com

Planification de services cloud pour des centres de calculs alimentés avec des sources d’énergie renouvelables

Aujourd’hui, les nouvelles technologies représentent une part importante de la consommation électrique mondiale. Avec l’émergence et le développement du cloud computing et des grandes plateformes en ligne, le nombre et la taille des centres de données est en augmentation constante. Pour réduire les coûts économiques et écologiques engendrés par leur importante consommation électrique, une possibilité émergente consiste à installer des sources d’énergies renouvelables à proximité de ces centres. Cependant, le caractère intermittent des sources solaires et éoliennes, dont la production dépend des conditions météorologiques, fait émerger de nouveaux défis. Le projet ANR DATAZERO s’intéresse à l’alimentation de centres de données de taille moyenne (jusqu’à 1MW) par un ensemble de sources renouvelables et de dispositifs de stockages traditionnels (batteries) et innovants (piles à combustible et électrolyseurs). Afin de trouver un compromis entre besoins électriques pour assurer le fonctionnement du centre de données et qualité de l’énergie utilisée, un mécanisme de négociation est proposé.

Figure 1 : Représentation d’un centre de données disposant de sources renouvelables. Le module de négociation communique avec les modules de décision électrique et informatique.

Objectifs scientifiques

Les objectifs de la thèse sont :
 Évaluer l’intérêt de la planification de l’utilisation de l’énergie dans un tel centre
 Proposer des mécanismes de négociation nécessitant peu d’informations
 Évaluer l’impact de la limitation des informations disponibles pour l’optimisation

Contacts
Léo Grange (leo.grange@irit.fr)
Encadrants : Patricia Stolf (patricia.stolf@irit.fr), Georges Da Costa (dacosta@irit.fr)

Conception d’un réseau LVDC à base de sources d’énergie durable et de plusieurs types d’éléments de stockage électrochimiques

Dans le contexte de l’intégration de sources d’énergie renouvelables dans les réseaux électriques, les « Solar fuels » ont été identifiés comme une potentielle solution technologique, notamment pour le Japon. Le LAAS (Toulouse) et le RCAST (Tokyo) se sont associés dans le cadre d’un laboratoire international commun NextPV afin de répondre aux challenges technologiques de la transformation d’énergie solaire en hydrogène. Dans le but d’optimiser le rendement de production d’hydrogène 24h/24, la structure présentée en Figure 1 est proposée. L’énergie solaire est captée par des cellules photovoltaïques à haut rendement dites « multi-jonction ». Un étage de conversion DC/DC comprenant un micro-convertisseur Boost par cellule photovoltaïque, appelé architecture distribuée, permet d’alimenter un bus DC basse tension tout en maximisant la puissance fournie par les cellules. Ce bus alimente à son tour des électrolyseurs à travers un deuxième étage de conversion DC/DC distribué comprenant des convertisseurs Buck. Les électrolyseurs fonctionnent ainsi à leur tension d’alimentation optimale et produisent de l’hydrogène à rendement maximal. Des batteries Lithium sont ajoutées comme solution de stockage électrochimique afin d’assurer le fonctionnement des électrolyseurs face aux intermittences typiques de l’ensoleillement (ombrages, nuages, cycles jour/nuit).

Objectifs scientifiques

Les objectifs du système sont :
 Maximiser la production solaire photovoltaïque.
 Maximiser le rendement de production d’hydrogène 24h/24
 Minimiser les pertes de conversion d’énergie

Figure 1 : « Système optimisé de conversion d’énergie Solaire en Hydrogène »

Contacts
kneuhaus@laas.fr, alonsoc@laas.fr

Déploiement d’un système de suivi des déplacements et de la pollution sur vélos pour la mise à disposition sécurisée de données atmosphériques.

Cette thèse s’inscrit dans le cadre du projet CLUE : Cycle-based Laboratory for Urban Evolution. Ce projet scientifique vise à équiper une partie des vélos évoluant dans le campus et dans Toulouse d’un ensemble de capteurs afin d’étudier les déplacements des usagers, mais aussi de profiter du réseau de capteurs mobiles ainsi déployé pour collecter des informations sur la pollution atmosphérique sur le campus et plus largement dans la ville.

Objectifs scientifiques

Plus particulièrement, l’objectif de cette thèse s’articule autour des points suivants :
• La collecte d’un jeu de données dans Toulouse (données de mobilité et mesure de polluants atmosphérique) – inexistant à ce jour – et sa mise à disposition.
• Le déploiement d’un noeud de collecte sans fil des informations, grâce à la technologie LoRa (longue portée, basse consommation d’énergie), et la sécurisation des données sensibles (localisation).
• La présentation des données aux différents acteurs/utilisateurs (chercheurs en aérologie, cyclistes, personnes en charge de l’aménagement du campus) :
– Système de contrôle d’accès aux données multi-roles
– Compromis protection de la vie privée/utilisabilité des données
• L’intégration de différents capteurs existants et tests en environnement réel, en particulier pour les capteurs “black carbon” et oxydes d’azote
• Le raffinement et la validation in situ des modèles de diffusion de polluants utilisés en aérologie

Contacts
– Christophe Bertero (LAAS) : christophe.bertero_at_laas.fr
– Jean-François Léon (LA) : jean-francois.leon_at_aero.obs-mip.fr
– Matthieu Roy (LAAS) : matthieu.roy_at_laas.fr
– Gilles Tredan (LAAS) : gilles.tredan@laas.fr

Conception de systèmes complexes à base de systèmes hétérogènes interopérables

Le nombre exponentiel d’appareils électroniques utilisés quotidiennement ainsi que leurs interactions entraîne le passage d’une vision de systèmes multifonctions utilisés indépendamment vers des systèmes réellement distribués et éparpillés dans l’environnement. L’hétérogénéité des composants constituant certains de ces systèmes conduit finalement à les qualifier de “complexes”. La difficulté d’avoir une bonne vision de l’ensemble de ces sous-systèmes et la probabilité d’erreur de conception importante amène à réfléchir sur la possibilité de spécifier le système global et vérifier la conception à l’aide de prototypes inter-dépendants simulés. Quand un système complexe nécessite l’emploi de différents composants spécifiés par différents concepteurs travaillant sur des domaines différents, ceci augmente fortement le nombre de prototypes virtuels. Ces différents composants ont malheureusement tendance à demeurer trop indépendants les uns des autres empêchant ainsi à la fois les différents concepteurs de collaborer et leurs systèmes d’être interconnectés en vue de remplir une ou plusieurs tâches qui ne pourraient pas être accomplies par l’un de ces elements seulement. Le besoin de communication et de coopération s’impose et pousse le/les concepteur(s) à les interopérer pour la mise en oeuvre d’une co-simulation encourageant le dialogue entre les disciplines et réduisant les erreurs, le coût et le temps de développement. On participera à la conception d’un système de co-simulation qui intègre différents outils de simulation-métiers basés sur la modélisation du comportement de dispositifs comme la simulation énergétique et la simulation d’usure de matériaux de construction au sein de la même plateforme

Objectifs scientifiques

Prendre en compte les notions d’architecture, de communication (entre les simulateurs ou avec les utilisateurs) et de visualisation pour définir les modèles d’architecture. L’analyse de l’architecture gérant l’interopérabilité (automatiquement ou en rajoutant des composants complémentaires) ainsi que la validation de cette architecture Le développement d’un outil de vérification de certaines propriétés de l’architecture, comme la cohérence la sémantique

Contacts

– Yassine MOTIE (IRIT-LAAS) : yassine.motie@irit.fr
– Alexandre Nketsa (LAAS) : alex@laas.fr
– Philippe Truillet (IRIT) : philippe.truillet@irit.fr

Smart user-centric modeling using opportunistic artefact composition

L’intelligence ambiante vise à offrir un espace “intelligent” permettant à des humains, dans leur vie quotidienne, d’accéder à l’information et aux services numériques embarques dans des objets connectes et mobiles, et d’interagir avec eux d’une manière appropriée, naturelle et conviviale. Dans ce contexte instable et dynamique où les besoins évoluent en fonction de la situation, les services et les modalités d’interaction doivent s’adapter de manière autonome afin de rendre le bon service au bon moment sans demande explicite de l’humain. La définition d’une approche nouvelle pour la construction d’applications par assemblage de composants de manière automatique et “opportuniste” a été amorcée pour apporter une réponse originale à ces problèmes. Se pose alors le problème d’une représentation des applications qui soit compréhensible par des utilisateurs non spécialistes. La modélisation et l’Ingénierie Dirigée par les Modèles (IDM) peuvent apporter des réponses à ces questions de représentation. Le travail de stage s’inscrit dans la continuité de ces travaux autour de la composition opportuniste de composants logiciels et de fragments d’IHM pour une interaction adaptative en environnement ambiant. Il vise ainsi à essayer de faire converger deux axes de recherches de deux équipes de l’IRIT : l’équipe SMAC “Systèmes multi-Agents Coopératifs” et l’équipe MACAO “Modèles, Architectures, Composants, Agilité et prOcessus”.

Objectifs scientifiques

Notre objectif est de permettre à l’utilisateur de participer au processus de composition. Le système de composition pourrait, par exemple, faire des suggestions à l’utilisateur et lui permettre de les modifier et/ou de les valider. Pour cela, il faut ajouter un module qui présente à l’utilisateur, dans un langage dédié (DSL), le modèle d’un assemblage de composants émergent obtenu par composition opportuniste, et un autre module qui permet à l’utilisateur d’éditer un modèle d’assemblage et de traduire le modèle en un assemblage réel de composants. Les prototypes développes pour ces deux modules reposent sur des techniques de transformation de modèles et les technologies Sirius et Acceleo intégrées à Eclipse Modeling Framework (EMF). Comme perspective de ce travail, les modèles assemblés pourront être mémorisés par le système de composition par apprentissage de modèles.

Contacts

– Takwa Kochbati (IRIT) : Takwa.Kochbati@irit.fr
– Jean-Paul Arcangeli (IRIT) : Jean-Paul.Arcangeli@irit.fr
– Jean-Michel Bruel (IRIT) : Jean-Michel.Bruel@irit.fr
– Sylvie Trouilhet (IRIT) : Sylvie.Trouilhet@irit.fr

Moteur d’assemblage dynamique et opportuniste de composants logiciels

La composition logicielle opportuniste vise à offrir à un utilisateur les bons services au bon moment, même si celui-ci évolue dans un environnement instable et dynamique. Les services proposés sont le résultat d’assemblages de composants logiciels “enfouis” dans l’environnement. Les assemblages se réalisent automatiquement et dynamiquement en fonction des composants qui sont disponibles et en situation d’interagir, et ceci, sans que leur composition n’ait été planifiée. De manière générale, cette approche pose un certain nombre de problèmes parmi lesquels l’identification des composants et la sensibilité au contexte, la composabilité (connexion entre services requis et fournis) et la sémantique de l’assemblage obtenu, la réalisation automatique de la composition, la maîtrise de la combinatoire et la validation (prise en compte de l’intérêt de l’utilisateur). La solution que nous développons est fortement décentralisée, basée sur un système multi-agent qui est le moteur de la composition opportuniste : des agents, situés au niveau des composants et des services et dotés de capacités d’apprentissage, décident localement des connexions et les supervisent. Ce projet de recherche fait l’objet de collaborations entre les équipes SMAC et MACAO de l’Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, Rainbow du Laboratoire I3S de l’Université de Nice-Sophia Antipolis et IIHM du Laboratoire d’Informatique de Grenoble.

Objectifs scientifiques

Actuellement nous disposons d’une première version du moteur de composition sur laquelle s’exécute une démonstration à base de composants Android et Arduino. L’objectif du stage est de consolider cette solution pour avoir une version opérationnelle et maintenable d’un moteur composé de quatre types de composants logiciels Sonde, Medium, Unifieur et Agent. La fonction du moteur d’assemblage est de connecter et de déconnecter des services, fournis et requis par des composants logiciels présents (disponibles) dans un environnement dynamique et ouvert. L’autre volet du stage porte sur les décisions des agents. Les agents, associés aux services, décident de leurs actions (connecter/déconnecter un service, créer un agent, augmenter/diminuer sa confiance en un autre agent…), en fonction de leurs perceptions locales et des interactions avec les autres agents. Il s’agit d’enrichir les mécanismes d’apprentissage pour la prise en compte du contexte et des compositions antérieures. Les propositions seront validées au travers de cas d’utilisation réalistes, en particulier en lien avec l’opération neOCampus pour un campus connecté, innovant, intelligent et durable.

Contacts

– Sondes Benzarti (IRIT) : sondes.benzarti@irit.fr
– Jean-Paul Arcangeli (IRIT) : jean-paul.arcangeli@irit.fr
– Sylvie Trouilhet (IRIT) : sylvie.trouilhet@irit.fr

Visualisation en ligne des données neOCampus

Les salles de cours du campus sont progressivement équipées de capteurs et effecteurs variés (température, humidité, luminosité, qualité de l’air, volets et luminaires pilotables, etc) afin de mieux comprendre les dynamiques des bâtiments et donc mieux les utiliser. Le site monitOCampus permet de monitorer ces données.

Ce site offre une visualisation multi-vue et multi-échelle des données issues des capteurs neOCampus, mises à jour en permanence. Ces données sont présentées sous forme géolocalisée, sous forme de courbes, ou de tableaux de données brutes. Plusieurs niveaux (campus, bâtiments, salles) sont disponibles pour chacune de ces formes. Il dispose d’un outil de filtrage et d’un outil de graphes à la demande. La navigation est facilité grâce à des bâtiments, salles et capteurs cliquables sur les vues cartes ainsi que des menus latéraux permanents.

Visitez www.neocampus.univ-tlse3.fr/monitocampus (accessible à la rentrée 2017).

Contacts

– Ludovic Burg (IRIT) : ludovic.burg@irit.fr
– Jérémy Boes (IRIT) : jeremy.boes@irit.fr
– Marie-Pierre Gleizes (IRIT) : marie-pierre.gleizes@irit.fr

LoRa-Enabled Machine-to-Machine Communications

LoRa est un réseau étendu basé sur la technologie LoRaWAN qui permet la communication à bas débit, par radio, d’objets communicants et connectés à Internet via des passerelles. Un réseau LoRa offre une communication bidirectionnelle avec une faible consommation d’énergie pour les objets connectés.

Le déploiement d’un réseau LoRa à l’Université constitue une belle opportunité pour neOCampus. En effet, un tel réseau permet, d’une part, de couvrir des espaces plus importants pour la collecte de données grâce à une portée radio allant de 5 à 15 km et, d’autre part, de s’affranchir d’une infrastructure filaire plus coûteuse. Des applications de géolocalisation, de monitoring, de bâtiments intelligents sont envisageables avec la technologie LoRaWAN.

Objectifs scientifiques

Nos objectifs sont multiples :
– Déploiement du réseau LoRa neOCampus.
– Configuration et dimensionnement du réseau.
– Conception d’objets connectés dotés de modules LoRaWAN.
– Analyse de performance.

Contacts

– Mohammed Amin Boufelfel (IRIT) : Mohammed-Amin.Boufelfel@irit.fr
– Rahim KACIMI (IRIT) : kacimi@irit.fr

Dématérialisation sécurisée des cartes sans contact

Les cartes sans contact sont le moyen le plus utilisé pour effectuer du contrôle d’accès. En effet, au niveau de l’université Paul Sabatier et notamment de l’IRIT, l’accès aux différents laboratoires ainsi que l’accès au parking se fait à l’aide de deux cartes sans contact de technologie RFID. Nous avons montré que ces cartes sont vulnérables à différentes attaques permettant ainsi de les cloner facilement. Afin d’augmenter la sécurité du système de contrôle d’accès, nous avons opté pour la solution consistant à dématérialiser le support physique de la carte MUT de type NFC sur un smartphone. En effet, la puissance de calcul du smartphone nous permet ainsi de déployer des algorithmes d’authentification plus complexes et plus sûrs pour palier aux vulnérabilités des cartes sans contact. Cependant, le système d’exploitation du smartphone (Android) est vulnérable et ne peut être considéré comme un environnement de confiance et donc il est nécessaire d’utiliser des composants sécurisés pour stocker et traiter les données d’authentification. Comme les téléphones ne sont pas tous pourvus en éléments de sécurité, nous avons élaboré une architecture Cloud déportant ces éléments de sécurité sur un serveur sûr afin de régler ce problème de compatibilité.

Objectifs scientifiques

Les objectifs de ce travail peuvent être résumés dans les points suivants :
• Améliorer la sécurité du contrôle d’accès aux ressources critiques du campus.
• Élaborer un protocole d’authentification fiable pour le contrôle d’accès.
• Étudier les performances d’un tel système pour un déploiement à grande échelle.

Contacts

– Mohamed Amine BOUAZZOUNI (IRIT) : mohamedamine.bouazzouni@irit.fr
– Fabrice PEYRARD (IRIT) : fabrice.peyrard@irit.fr
– Emmanuel CONCHON (XLIM) : emmanuel.conchon@xlim.fr

Evaluation environnementale et économique des dispositifs d’éclairage en situation

mercredi 12 juillet 2017 14:03réalisation 1 comment Réalisations éclairage

La consommation mondiale pour l’éclairage public et l’éclairage des bâtiments est de 2 700 TWh, émettant 1 150 millions de tonnes de CO2. En France, la consommation totale d’électricité liée à l’éclairage est de 56 TWh, émettant 5,6 tonnes de CO2 (Ademe – 2017). Le passage aux nouvelles technologies de l’éclairage permettrait selon l’UNEP d’économiser 140 milliards de dollars et de réduire les émissions de CO2 de 580 millions de tonnes par an. Cette affirmation est-elle vraie dans tous les cas de figures ? Est-elle vraie si l’on prend en compte le cycle de vie dans son intégralité ? Quelles sont les limites du système ?

Objectifs scientifiques

Ce projet a pour objectif de mettre au point une approche globale, en cycle de vie, de la problématique de l’éclairage qui prend en considération et fait la comparaison de l’impact environnemental et du coût économique des technologies d’éclairage selon le contexte dans lequel elles sont installées. Un outil d’aide à la décision sera développé. Ce dernier permettra de réaliser des simulations dans le but d’identifier la technologie la plus pertinente dans une situation donnée. De plus, il s’agit d’un projet pilote qui permet de mettre en évidence les liens qui existent entre performance environnementale et performance économique, la pertinence d’une approche en cycle de vie et l’importance de la définition du service à l’aide d’une unité fonctionnelle. Enfin, il fournit des éléments de méthodologie dans la mise en place d’une Analyse en Cycle de Vie (ACV) et d’une Analyse en Coût Global (ACG).

Contacts

– Maxime Lesage (ENIT) : maxime.lesage@enit.fr

– Nadège Gunia (LERASS) : nadege.gunia@iut-tlse3.fr

– Marc Mequignon (LERASS) : marc-andre.mequignon@iut-tlse3.fr

– Georges Zissis (LAPLACE) : georges.zissis@laplace.univ-tlse.fr

Développement, expérimentation et démonstration de composants logiciels pour l’assemblage dynamique et opportuniste.

Le travail proposé s’inscrit dans le cadre du projet Composition Logicielle Opportuniste et de l’opération neOCampus. Ce projet de recherche fait l’objet de collaborations entre les équipes SMAC et MACAO de l’Institut de Recherche en Informatique de Toulouse, Rainbow du laboratoire I3S de l’Université de Nice-Sophia Antipolis et IIHM du Laboratoire d’Informatique de Grenoble.

L’objectif est de développer et d’expérimenter une plateforme logicielle (de niveau Proof of Concept ) qui permet de construire automatiquement des applications par assemblage de composants briques présents dans un environnement ambiant et connecté, en fonction des opportunités qui se présentent. Les composants peuvent être des pilotes de dispositifs matériels de toutes sortes (écrans, microphones, caméras, gyroscopes, joysticks…) ou des composants logiciels embarqués (visionneuse de diapositives, lecteur multimédia, fragments d’une IHM, agenda…).

Objectifs

Le travail a pour objectif d’imaginer des cas d’utilisation concrets dans lesquels plusieurs composants peuvent être assemblés dans le but de créer une application, de développer ces composants (analyse, conception, réalisation, test) et de les assembler en une application. Ces composants sont développés sur différentes plateformes comme Android, Arduino et Windows, principalement en Java et JavaScript.

Le domaine d’application privilégié est celui de la pédagogie innovante et des amphis interactifs. Plusieurs cas d’utilisation ont été définis et expérimentés, et font l’objet de démonstrations. Par exemple, l’assemblage de diverses télécommandes (interfaces utilisateur sur smartphone, tablette… de natures potentiellement différentes), d’un bureau de vote (sur PC) et d’un écran, permet à un enseignant de proposer des questionnaires et aux élèves d’y répondre, d’afficher les résultats. Ici, un élève peut rejoindre ou quitter le système de vote dynamiquement sans que l’organisation n’ait été préalablement prédéfinie, et voter avec une télécommande personnalisée.

Contacts

– Mathieu Kostiuk (IRIT) : Mathieu.Kostiuk@irit.fr
– Jean-Paul Arcangeli (IRIT) : Jean-Paul.Arcangeli@irit.fr
– Sylvie Trouilhet (IRIT) : Sylvie.Trouilhet@irit.fr

Compteurs électriques connectés

L’opération neOCampus vise à doter le campus de l’Université Paul Sabatier d’une intelligence pervasive au service des utilisateurs. Pour cela, elle s’appuie sur un grand nombre de capteurs et effecteurs disséminés dans les bâtiments (e.g température, luminosité, volets roulants…) mais également en extérieur.

Pour permettre une analyse pertinente et représentative d’un environnement, il est important de disposer d’un grand nombre de capteurs: outre l’amélioration de la précision des applications et des modèles exploitants ces données, cela permet également de détecter les éventuelles défaillances/anomalies de capteurs.

A ce jour, ce sont, pour l’essentiel, des capteurs filaires qui sont déployés dans neOCampus, majoritairement à base de modules Raspberry Pi et ESP8266. Néanmoins, il est des équipements pour lesquels la collecte de l’information ne peut tout simplement pas faire être envisagée via une liaison filaire: les compteurs d’eau ou encore les compteurs électriques situés dans des lieus dépourvus d’infrastructure réseau imposent la mise en oeuvre de liaisons radio.

Mise en œuvre

La remontée d’informations par liaison sans fil à l’échelle d’un campus nécessite l’emploi de technologies de communications longue portée. Bien que très répandue dans le monde de l’IoT (i.e Internet Of Things), nous avons préféré l’emploi de la nouvelle technologie LoRa à SigFox. Outre une consommation maitrisée (max. 40mA) et une portée significative (15km LOS et 2 à 3km en milieu dense), la technologie LoRa autorise surtout le déploiement d’une infrastructure réseau propre. Ainsi, il n’est plus nécessaire de mettre en place une gestion des abonnements associés aux différents end-devices déployés sur le campus.

L’objectif de ces travaux est la réalisation d’un démonstrateur permettant à des compteurs électriques modbus (rs-485) une remontée d’informations vers la plateforme neOCampus via un réseau privé LoRa. Nous avons ainsi implémenté une passerelle modbus vers LoRa au moyen d’un Raspeberry PI 3 et d’un module Microchip RN2483. Ce dernier prend en charge toute la pile de protocole LoRaWAN et dispose d’une liaison série avec laquelle interagit le système hôte. Bien entendu cette solution est adaptable a tout type de compteurs ou tout type de données a transmettre, mais toujours en respectant la règle des 1% d’utilisation de la bande de fréquences.

Avec des centaines de compteurs électriques répartis sur le campus, la possibilité d’un suivi des consommations fluides en temps réel est un point clé pour des services tels que le SGE (Service Gestion et Exploitation du rectorat). L’infrastructure du réseau privée LoRa est à ce jour opérationnelle avec une première passerelle positionnée sur le toit de la BU Sciences et une seconde à la BU Santé pour une couverture allant bien au-delà du seul campus. Enfin une prochaine version compacte de cette passerelle modbus vers LoRa occupera dans un tableau électrique le même emplacement qu’un disjoncteur unipolaire.

Contacts

– Dr KACIMI Rahim (IRIT) : kacimi@irit.fr
– Dr THIEBOLT François (IRIT) : Francois.Thiebolt@irit.fr

Matériaux de construction écologiques et durables en terre crue stabilisée par des liants organiques ou minéraux

Le matériau terre crue par opposition à la terre cuite suscite un regain d’intérêt au sein de la communauté scientifique et de l’industrie du bâtiment, après près d’un siècle d’abandon dans de nombreux pays au profit des matériaux cimentaires. Ce matériau proposé comme une alternative écologique (Cf. Figures) au béton doit cependant répondre à un certain nombre d’exigences mécaniques et de durabilité pour passer le cap de matériau de construction moderne. Ainsi, l’utilisation répandue du ciment et de la chaux pour améliorer les résistances mécaniques et la tenue à l’eau de la terre crue pose des questions sur la pertinence écologique de cette méthode vue les proportions dans lesquelles ils sont utilisés. Or, à travers les constructions anciennes et certaines pratiques traditionnelles dans diverses régions du globe, des biopolymères ont montré leur efficacité. Ces liants organiques constituent donc des stabilisants prometteurs pour des constructions modernes en terre crue. La diversité de ces produits issus des plantes et des animaux, présage des mécanismes d’action variés et des solutions plus ou moins efficaces selon le type de sol à stabiliser.

Objectifs scientifiques

– Améliorer les propriétés mécaniques et la tenue à l’eau de différents types de sol par ajout de liants organiques et/ou minéraux pour la construction.
– Trouver un bon compromis entre l’impact environnemental et les performances en remplaçant les liants minéraux par des liants organiques.

Contacts

– Kouka Amed Jérémy Ouedraogo (LMDC) : kouedrao@insa-toulouse.fr
– Jean-Emmanuel Aubert (LMDC) : jean-emmanuel.aubert@univ-tlse3.fr
– Gilles Escadeillas (LMDC) : gilles.escadeillas@univ-tlse3.fr
– Christelle Tribout (LMDC) : christelle.tribout@univ-tlse3.fr

Conception d’un réseau électrique basse tension courant continu à base de sources d’énergie durables et d’éléments de stockage électrochimiques

L’évolution mondiale des réseaux électriques passe par l’augmentation de leur rendement et l’intégration massive de productions d’énergie renouvelable intermittente. Dans ce contexte, les réseaux électriques évoluent en intégrant des organes de gestion intelligents et de communication, vers des réseaux dits intelligents (smart grids), qui apportent une gestion optimisée de l’énergie à toute échelle (réseaux internationaux, nationaux, locaux et à l’échelle d’un système). Pour cela, il est nécessaire de développer des solutions innovantes intégrant ces nouveaux types de production d’énergie associés à des moyens de stockage pertinents. Les travaux de thèse s’effectuent sur la plateforme ADREAM au LAAS-CNRS, démonstrateur et centre de recherche pour le bâtiment zéro énergie, en collaboration avec les laboratoires CIRIMAT et LEPMI. Dans le contexte du plan Campus, programme établi pour assurer la rénovation massive de plusieurs bâtiments, l’université souhaite accueillir un démonstrateur de réseau électrique de type LVDC (Low Voltage Direct Current).

Objectifs scientifiques

• Etude des besoins de stockage énergétique pour les générateurs solaires et éoliens dans le cadre de la distribution électrique pour un objectif d’autoconsommation.
• Etablissement d’une modélisation de systèmes de production d’énergie renouvelable et d’éléments de stockage adaptés.
• Etablissement de la modélisation globale d’une chaine de conversion d’énergie renouvelable avec stockage.
• Conception et développement de l’organe de gestion EMS comprenant la gestion de charge d’éléments de stockage, l’interface de puissance avec le réseau électrique et l’organe de pilotage des échanges d’énergie.

Contacts
– Kolja Neuhaus (LAAS-CNRS) : kolja.neuhaus@laas.fr

Smart user-centric modeling using opportunistic artefact composition

Objectifs scientifiques

Contacts

Moteur d’assemblage dynamique et opportuniste de composants logiciels

Objectifs scientifiques

Contacts

– Sondes Benzarti (IRIT) : sondes.benzarti@irit.fr
– Jean-Paul Arcangeli (IRIT) : jean-paul.arcangeli@irit.fr
– Sylvie Trouilhet (IRIT) : sylvie.trouilhet@irit.fr

Visualisation en ligne des données neOCampus

Visitez www.neocampus.univ-tlse3.fr/monitocampus (accessible à la rentrée 2017).

Contacts

– Ludovic Burg (IRIT) : ludovic.burg@irit.fr
– Jérémy Boes (IRIT) : jeremy.boes@irit.fr
– Marie-Pierre Gleizes (IRIT) : marie-pierre.gleizes@irit.fr

LoRa-Enabled Machine-to-Machine Communications

Objectifs scientifiques

Contacts

– Mohammed Amin Boufelfel (IRIT) : Mohammed-Amin.Boufelfel@irit.fr
– Rahim KACIMI (IRIT) : kacimi@irit.fr

Evaluation environnementale et économique des dispositifs d’éclairage en situation

Objectifs scientifiques

Contacts

– Maxime Lesage (ENIT) : maxime.lesage@enit.fr
– Nadège Gunia (LERASS) : nadege.gunia@iut-tlse3.fr
– Marc Mequignon (LERASS) : marc-andre.mequignon@iut-tlse3.fr
– Georges Zissis (LAPLACE) : georges.zissis@laplace.univ-tlse.fr

Développement, expérimentation et démonstration de composants logiciels pour l’assemblage dynamique et opportuniste.

Objectifs

Contacts

– Mathieu Kostiuk (IRIT) : Mathieu.Kostiuk@irit.fr
– Jean-Paul Arcangeli (IRIT) : Jean-Paul.Arcangeli@irit.f
– Sylvie Trouilhet (IRIT) : Sylvie.Trouilhet@irit.fr

Compteurs électriques connectés

Mise en œuvre

Contacts

– Dr KACIMI Rahim (IRIT) : kacimi@irit.fr
– Dr THIEBOLT François (IRIT) : Francois.Thiebolt@irit.fr

Matériaux de construction écologiques et durables en terre crue stabilisée par des liants organiques ou minéraux

Objectifs scientifiques

Contacts

Conception d’un réseau électrique basse tension courant continu à base de sources d’énergie durables et d’éléments de stockage électrochimiques

Objectifs scientifiques

• Etude des besoins de stockage énergétique pour les générateurs solaires et éoliens dans le cadre de la distribution électrique pour un objectif d’autoconsommation
• Etablissement d’une modélisation de systèmes de production d’énergie renouvelable et d’éléments de stockage adaptés.
• Etablissement de la modélisation globale d’une chaine de conversion d’énergie renouvelable avec stockage.
• Conception et développement de l’organe de gestion EMS comprenant la gestion de charge d’éléments de stockage, l’interface de puissance avec le réseau électrique et l’organe de pilotage des échanges d’énergie.

Contacts

– Kolja Neuhaus (LAAS-CNRS) : kolja.neuhaus@laas.fr

Génération temps réel de modèles de systèmes complexes

La plupart des systèmes du monde réel sont des systèmes complexes. Ces systèmes sont caractérisés par des comportements non-linéaires et souvent non-prévisibles. Les systèmes ambiants, les réseaux, les milieux dans lesquels évoluent des robots ou des humains, sont tous des systèmes complexes. Mieux comprendre la dynamique de tels systèmes est donc un enjeu important, et cela peut passer par l’utilisation de simulations numériques. Cependant, la conception d’un modèle réaliste pour la simulation est difficile, dispendieux et sa validation peut prendre beaucoup de temps.

Objectifs scientifiques

Notre approche propose d’exploiter les données issues de l’observation du système complexe pour en générer automatiquement un modèle. Ces grandes masses de données sont les entrées d’un système multi-agent auto-adaptatif qui découvre automatiquement des corrélations simulant la dynamique complexe du système réel. Nous avons nommé ce système AMOEBA, pour Agnostic MOdEl Builder by self-Adaptation. AMOEBA est capable de généraliser, à fin de proposer des corrélations entre les données en entrée même dans des situations inédites. AMOEBA est également capable de s’auto-observer, permettant ainsi de détecter la présence de données inutiles, ou l’absence de données nécessaires à un bon apprentissage.

Contacts

– Julien Nigon (IRIT) : julien.nigon@irit.fr
– Marie-Pierre Gleizes (IRIT) : marie-pierre.gleizes@irit.fr
– Frédéric Migeon frederic.migeon@irit.fr

Planification de tâches et gestion de sources d’énergies multiples

De nos jours, la minimisation de la facture énergétique et les enjeux environnementaux rendent indispensable une prise en compte des aspects énergétiques dans la planification des tâches, aussi bien dans les applications traditionnelles que dans les nouvelles problématiques associées au bâtiment ou à la ville intelligente, à la mobilité. Le positionnement dans le temps et les choix d’allocations de ressources aux tâches consommatrices et/ou productrices d’énergie a en effet un fort impact sur ces productions et consommations, et sur leurs coûts. Depuis quelques années, des recherches sont menées pour répondre à ces besoins mais les méthodes proposées sont généralement limitées à une application particulière. Le but de ce projet est de proposer un modèle générique des contraintes et objectifs énergétiques dans les problèmes d’ordonnancement.

Objectifs scientifiques

Les modèles peuvent faire appel à des fonctions non linéaires, par exemple pour les rendements, et doivent représenter des ressources énergétiques hétérogènes (avec ou sans capacité de stockage, renouvelables ou non renouvelables, prise en compte de la dynamique, …). Les méthodes proposées doivent tenir compte du caractère hétérogène des contraintes présentes et sont basées sur des méthodes de décomposition mathématiques faisant intervenir différents paradigmes d’optimisation combinatoire, adaptés aux différents sous-problèmes : programmation linéaire en nombres entiers, programmation par contraintes, algorithme de lot-sizing. Les méthodes proposées seront validées sur les plateformes de gestion intelligente d’énergie présentes sur le campus.

Contacts

– Janik Rannou (LAAS) : jrannou@laas.fr
– Sandra U-Ngueveu (LAAS) : ngueveu@laas.fr
– Christian Artigues (LAAS) : artigues@laas.fr

Alimentation d’un centre de calcul via des panneaux solaires à travers un réseau intelligent

De nos jours, le nuage (cloud en anglais) devient indispensable pour utiliser les services informatiques, mais tous ces services en ligne ont un impact sur notre économie et notre environnement. L’utilisation de centres de calcul est devenue incontournable pour le traitement de l’information et le stockage à grande échelle (Big Data). Cependant, de tels systèmes distribués sont énergivores, et ont une influence directe sur l’environnement et leur coût de fonctionnement. Afin de diminuer l’empreinte écologique et la facture électrique, l’utilisation d’énergie renouvelable est adoptée. Cependant, l’intégration des énergies renouvelables dans de tels systèmes est complexe en raison de leur forte dépendance à l’environnement naturel. Effectivement, le rendement de production énergétique dépend essentiellement, de la météo, de la saisonnalité et des horaires de production. Par exemple, les panneaux solaires ne produise pas d’énergie la nuit, ou lorsqu’un nuage cache le soleil, et ils possèdent un rendement plus faible lorsque les températures sont fortes. Par contre, les éoliennes peuvent produire le jour comme la nuit mais dépendent de l’intensité du vent ainsi que de leur emplacement géographique. Afin d’améliorer l’efficacité des centres de calcul, de nombreux travaux ont utilisé le stockage d’énergie. Cette forme de stockage peut être considérée comme un cas de sécurité lié au mauvais rendement de telles sources renouvelables. L’utilisation de différentes sources d’énergie introduit une nouvelle problématique liée à leur complémentarité. Pour cela la création de réseau intelligent permet d’introduire une meilleure intégrité des flux énergétiques, et permet la communication entre les différents systèmes : producteur d’énergie, et utilisateur d’énergie.

Objectifs scientifiques

L’objectif de cette modélisation, en réseau intelligent, est l’optimisation des ressources photovoltaïques afin de diminuer l’empreinte écologique. Ces travaux tendent à rendre une charge de travail d’un centre de calcul modulable, c’est à dire, assurer sa compatibilité avec une production solaire et de surcroit tendre vers un centre de calcul auto-suffisant, dépendant le moins possible d’énergie fossile. Cette thèse aborde la problématique sur l’utilisation des énergies renouvelables dans un centre de calcul.

Contacts

– Inès de Courchelle (IRIT-LAAS) : ines.de-courchelle@irit.fr
– Thierry Monteil (LAAS) : monteil@laas.fr
– Georges Da Costa (IRIT) : georges.da-costa@irit.fr
– Yann Labit (LAAS) : ylabit@laas.fr
– Tom Guérout (LAAS) : tguerout@laas.fr

Modélisation et intégration de données de capteurs/compteurs pour faciliter la comparaison et l’analyse de données du SGE

Le SGE (Service Gestion Exploitation), de la Chancellerie des Universités à Toulouse, gère les données liées aux différentes installations en termes de fluides (énergie, eau, air comprimé) sur différents campus. Deux systèmes de gestion de ces données cohabitent, demandant des tâches lourdes et complexes de manipulations et d’extractions des données de différentes sources qui représentent environ 10000 points de comptage. Un des principaux problèmes est l’accès à un historique des données pour effectuer des comparaisons et des analyses. A ce jour, le système n’offre pas une gestion de l’historique supérieure à 6 mois et ne permet pas de croiser facilement des données de plusieurs capteurs/compteurs. C’est dans cette optique que le SGE a exprimé son besoin de mettre en place un système d’intégration des données complexes et volumineuses issues de ses systèmes de supervision METASYS et PcVue qui englobent les données opérationnelles du SGE ainsi que les historiques: une optique qui a pour but d’améliorer de façon significative le suivi du fonctionnement des capteurs/compteurs pour les exploitants et de bénéficier d’un processus de prise de décision qui facilite davantage les analyses et les comparaisons des données capteurs/compteurs selon différents critères et des selon plusieurs axes d’analyse.

Objectifs scientifiques

-Apporter des solutions pour la modélisation, le stockage et l’exploration des données générées par les capteurs/compteurs afin de pouvoir répondre à la variété des besoins et exigences d’accès et d’analyses des utilisateurs.
-Proposer une solution d’intégration de données dans une source unique et non volatile.
-Piloter la performance durable.

Notre ambition est de répondre aux besoins du SGE en utilisant les technologies liées aux bases de données, aux entreposages de données et à l’informatique décisionnelle. A ce jour, nous sommes arrivés à mettre en place une solution d’intégration des données dans une base de données SQL Server et notre objectif final est de mettre en place une solution BigData pour gérer le grand volume de données de son historique sur 10 ans.

Contacts

– Inès Ben Kraiem (IRIT) : Ines.Ben-Kraiem@irit.fr
– Olivier Teste (IRIT) : Olivier.Teste@irit.fr
– André Péninou (IRIT) : andre.peninou@irit.fr
– Hervé Cros (SGE) : herve.cros@ac-toulouse.fr

Simulation Energétique Dynamique d’un bâtiment en vue d’une gestion intelligente de l’énergie

Ce travail fait partie de la poursuite de l’étude d’optimisation énergétique du bâtiment ADREAM au LAAS-CNRS. L’objectif de cette thèse est l’optimisation du bilan Consommation/Production avec un focus sur la consommation électrique CVC (Chauffage, Ventilation, Climatisation). La performance énergétique du bâtiment ADREAM dépend de deux volets, un volet de production d’énergie (production d’énergie électrique par les PV, et production d’énergie thermique par son système géothermique), et un volet de consommation d’énergie qui correspond aux consommations électriques liées aux systèmes CVC, les équipements électroniques et l’éclairage. La démarche de ce travail a pour but la gestion intelligente de l’énergie électrique d’un réseau futé. Ce réseau futé est la plateforme ADREAM, qui comporte plusieurs sources et systèmes d’énergie en interaction constante. Dans cette plateforme multidisciplinaire on trouve un système géothermique liée à des PACs (Pompes à chaleur) qui servent à produire du chaud ou du froid pour le bâtiment. ADREAM comporte aussi un système de ventilation liée à un puits canadien, et une grande surface des PV (panneaux photovoltaïques) pour la production d’électricité (soit pour autoconsommation, soit pour redistribution au réseau électrique du LAAS). Ainsi, afin que le réseau puisse fonctionner d’une façon plus intelligente et efficace, plusieurs modèles précis sont développés. La calibration des modèles est réalisée selon les données existantes, récupérables par un système de supervision. Une fois qu’un modèle est calibré, des simulations sont lancées pour la prédiction de la consommation électrique en vue d’une amélioration de la régulation des systèmes.

Contacts

– PAPAS Ilias (LAAS-CNRS) : ipapas@laas.fr
– ESTIBALS Bruno (LAAS-CNRS) : bestibal@laas.fr
– ALONSO Corinne (LAAS-CNRS) : alonsoc@laas.fr

Conception de techniques d’interaction multi-écrans pour la visualisation et la manipulation de données multidimensionnelles

Le projet neOCampus vise à offrir de nouveaux services aux usagers du campus de l’université Paul Sabatier tout en réduisant l’empreinte écologique du campus. Ces deux objectifs passent par l’installation de capteurs sur le campus de l’université ainsi que le développement d’un environnement permettant la visualisation interactive des données géolocalisées fournies par ces capteurs. Une des approches favorisant la visualisation de données multidimensionnelles est l’utilisation de plusieurs écrans (environnements multi-écrans). Ces environnements offrent plusieurs avantages : ils améliorent l’interaction avec les données multidimensionnelles en distribuant les informations sur plusieurs écrans. Ils renforcent le travail en groupe et étendent l’espace d’interaction. Cependant, l’interaction avec ce type d’environnement est complexe et les outils utilisés pour interagir avec un seul écran y sont inadaptés. Ceci met en évidence la nécessité de concevoir de nouvelles techniques/Dispositifs d’interaction, adaptées aux environnements multi-écrans (EME) et permettant de profiter pleinement des avantages qu’ils offrent. Nous proposons TDome, une souris semi-sphérique à plusieurs degrés de libertés (DOF) augmentée d’un écran tactile. TDome, à travers un ensemble de techniques basées sur ses multiples DOF et conçues spécifiquement pour les EME, permet de répondre à leurs besoins.

Objectifs scientifiques

Design et conception de techniques/dispositifs d’interaction exploitant les facilités offertes par les environnements multi-écrans dans l’interaction avec des données multidimensionnelles et permettant :

• La visualisation des données sous différents niveaux de détail souhaités selon l’utilisation.
• Une prise en charge de la grande quantité de données fournies par des environnements tels que le campus de l’université Paul Sabatier.

Contacts

– Houssem Saidi (IRIT) : houssem.saidi@irit.fr
– Marcos Serrano (IRIT) : marcos.serrano@irit.fr
– Emmanuel Dubois (IRIT) : emmanuel.dubois@irit.fr

Refactorisation dynamique des mégadonnées pour l’optimisation des données de capteurs

Cette thèse a pour objectif d’apporter des solutions dynamiques pour la modélisation et l’exploration des données Big Data produites par des capteurs installés sur le campus de l’université Paul Sabatier dans le cadre du projet neOCampus. Les données générées par des capteurs de neOCampus possèdent les caractéristiques majeures des 4V (volume, variété, vélocité, véracité) inhérentes aux mégadonnées (« Big Data »). Le nombre de capteurs déployés en croissance constante produit un volume de données de plus en plus important. Les phénomènes mesurés sont multiples et de nature hétérogène: environnement (températures, luminosité, hydrométrie…), consommation de fluides (électricité,chauffage,…), capteurs d’états (position des ouvrants,…) et de présences (caméras, capteurs de passages,…). Ils engendrent une grande variété d’informations hétérogènes produites à des rythmes temporels de vélocité variable. Enfin, la véracité des données n’est pas toujours assurée ; des défauts de calibrage, des pannes sur les capteurs sont autant de causes à l’absence de données, ou pire, à la dégradation de la qualité des données brutes produites.

Objectifs scientifiques

L’objectif de la thèse est de développer de nouveaux modèles, méthodes et outils permettant la refactorisation et l’exploration des données hétérogènes produites par les capteurs de neOCampus. Si les systèmes NoSQL apportent des caractéristiques intéressantes au problème de stockage des mégadonnées, ces systèmes impliquent une dépendance entre le modèle de stockage et les traitements. Cet aspect est accentué dans des contextes où les traitements à réaliser (requêtes utilisateurs) ne sont pas connues lors de la production des données, et des contextes ou les besoins de traitement des utilisateurs varient dans le temps. Dans ce cadre, le but de la refactorisation est d’adapter (modifier) les différentes structures des données en fonction des traitements demandés. Nous allons étudier les problèmes de migration pyhsique d’une manière efficace des données stockées dans un système NoSQL distribué en clusters vers un autre système réputé mieux adapté aux traitements ciblés. Nous allons étudier aussi les problématiques dites intra-système NoSQL qui consiste à réorganiser automatiquement les données au sein du même système, avec ou sans duplication, de manière matérialisée ou virtualisée, tout en garantissant la cohérence des données. Actuellement, nous avons proposé un premier prototype intra-système dédié pour les systèmes NoSQL orientées documents qui gère des problèmes d’hétérogénéité structurelles. Avec ces mécanismes nous allons en particulier explorer la problématique de structuration de données tout en minimisant les coûts de traitements induits par les processus de traitements distribués « Map » / « Reduce ». Nous allons valider ces résultats scientifiques au travers de la réalisation d’un prototype logiciel servant de preuve de concept. Pour ce faire, nous allons employer des jeux de données synthétiques et des jeux de données réels produits par les capteurs de neOCampus.

Contacts

– Hamdi Ben Hamadou (IRIT) : hbenhama@irit.fr
– Olivier Teste (IRIT) : teste@irit.fr
– André Péninou (IRIT) : peninou@irit.fr
– Marie-Françoise Canut (IRIT) : canut@irit.fr

Approche CCN avec mise à jour proactive des contenus dans les réseaux de capteurs sans fil

Une architecture de réseau CCN est une approche alternative fondée sur un principe selon lequel un réseau de communication devrait permettre à un utilisateur de se concentrer sur les données dont il a besoin, plutôt que d’avoir à faire référence à un emplacement physique spécifique, d’où ces données doivent être récupérées. Elle permet la mise en cache des contenus pour réduire la congestion et améliorer le délai d’acheminement.

La durée de vie du contenu n’est pas prise en compte dans la dernière version de Content-Centric-Networking. Ainsi, dans ce travail, nous nous attachons à l’intégrer dans une architecture CCN pour les réseaux de capteurs et à montrer la pertinence de son exploitation.

Objectifs scientifiques

Nos objectifs de recherche sont multiples :

– Intégrer la notion de fraîcheur des données pour réaliser la satisfaction des utilisateurs.
– Comparer des approches réactives et proactives pour la mise à jour des contenus dans les caches.
– Réduire la consommation d’énergie des capteurs et maximiser la durée de vie du réseau.
– Optimiser le placement des contenus afin d’améliorer les performances du réseau.

Contacts

– Ghada JABER (IRIT-LAAS) : ghada.jaber@irit.fr
– Rahim KACIMI (IRIT) : kacimi@irit.fr
– Thierry GAYRAUD (LAAS) : gayraud@laas.fr

Ré-identification multimodale de personnes par fusion de signatures audio et vidéo

L’intelligence que nous souhaitons apporter au Campus du futur exige de fournir à ses bâtiments une perception de son activité interne. En effet, l’optimisation des ressources énergétiques nécessite une caractérisation des activités des usagers afin que le bâtiment puisse s’y adapter automatiquement. L’activité humaine étant sujet à plusieurs niveaux d’interprétation nos travaux se focalisent sur l’extraction des trajets des personnes présentes, sa composante la plus élémentaire.

Objectifs scientifiques

La caractérisation de l’activité des usagers, en terme de déplacements, exploite des données extraites de caméras et de microphones disséminés dans une pièce, ces derniers formant ainsi un réseau épars de capteurs hétérogènes. Nous cherchons alors à extraire de ces données une signature audiovisuelle et une localisation grossière des personnes transitant dans le réseau. Tout en préservant la vie privée de l’individu, la signature doit être discriminante, afin de distinguer les personnes entre elles, et compacte, afin d’optimiser les temps de traitement et permettre au bâtiment de s’auto-adapter. Eu égard à ces contraintes, les caractéristiques que nous modélisons sont le timbre de la voix du locuteur, et son apparence en terme de distribution colorimétrique.

Ces deux modalités ne présentant aucune corrélation, deux signatures, une vidéo et une audio seront générées séparément. La fusion de ces signature est alors traitée comme un problème de mise en correspondance d’observations audio et vidéo, dont les détections correspondantes sont cohérentes et compatibles spatialement.

Contacts

– François-Xavier Decroix (IRIT-LAAS) : decroix@irit.fr
– Julien Pinquier (IRIT) : pinquier@irit.fr
– Frédéric Lerasle (LAAS) : lerasle@laas.fr
– Isabelle Ferrané (IRIT) : ferrane@irit.fr

Conception et évaluation de techniques d’interaction pour la maquette physique neOCampus

Les maquettes s’inscrivent dans de nombreux contextes comme illustrer un bâtiment en cours de construction (architecture), tester l’acoustique (salle de concert) ou aider des visiteurs à visualiser leur trajet, trouver un magasin (aéroport, centre commerciaux).

La maquette neOCampus regroupe plusieurs contextes, permettant à la fois à l’utilisateur de se représenter en 3D le bâtiment, les étages, les salles. Mais aussi de pouvoir sélectionner un capteur d’une salle, consulter ses relevés présents ou passés, ou bien le comparer à un autre. Cependant, ces différentes maquettes ne sont pas interactives. La mise en place de techniques d’interaction et de retours visuels spécifiques à la maquette physique est donc nécessaire pour pouvoir naviguer et manipuler ces différentes données.

Objectifs scientifiques

Pour répondre à ces différents besoins, il est important d’établir, d’explorer puis d’expérimenter l’espace de conception de techniques pour interagir avec une maquette physique. Nous nous sommes aussi intéressés à l’affichage d’informations sur cette maquette selon 3 critères : l’animation, la position et la forme. Ces retours visuels se portent sur deux cas d’utilisation : la sélection d’un capteur ainsi que la navigation entre deux capteurs.

Contacts

– Florent Cabric (IRIT) : florent.cabric@irit.fr
– Marcos Serrano (IRIT) : marcos.serrano@irit.fr
– Emmanuel Dubois (IRIT) : emmanuel.dubois@irit.fr

Visualisation des données énergétiques du campus de Rangueil

Les fluides sont des éléments indispensables au bon fonctionnement d’un campus. Sur le campus de Rangueil, l’eau, l’air comprimé, l’électricité, le gaz et le chauffage sont autant de fluides consommés pour différents objectifs. Les consommations de ces fluides sont mesurées grâce aux capteurs situés au niveau de chaque bâtiment.

Dans le cadre du projet neOCampus, l’Université Paul Sabatier vise à contrôler leurs consommations et donc de diminuer leurs factures. Afin de pouvoir contrôler ces consommations, il est nécessaire de pouvoir visualiser les différentes données pour l’ensemble des bâtiments. Cette visualisation est nécessaire pour l’économe de flux de l’Université Paul Sabatier chargé de minimiser les consommations énergétiques.

Objectifs scientifiques

Dans le cadre de ce stage, l’objectif principal était de mettre en pratique les connaissances acquises tout au long de ma formation dans le domaine Informatique ou d’en découvrir davantage et d’utiliser les nouvelles technologies permettant de faire des interfaces graphiques. Le second objectif était de faire des recherches sur les différentes technologies permettant lire, d’écrire et d’analyser une quantité importante de données (sous format .csv) et de faire un comparatif afin de choisir la technologie la mieux adaptée.

Contacts

– Evergiste Mutoni (IRIT) : evergiste.mutoni@irit.fr
– Mathieu Raynal (IRIT) : mathieu.raynal@irit.fr

Détection de relations dynamiques dans de grandes masses de données (capteurs des salles U4 )

Objectifs scientifiques

Ce projet vise à explorer et à concevoir un système basé sur la technologie des Systèmes Multi-Agents Adaptatifs (AMAS) afin d’analyser en temps réel les grandes masses de données du campus sous forme de flux et s’adapter en continu aux changements dans les données (contenu et structure) tout en respectant la vie privée et l’anonymat des usagers.

Cette analyse se concrétise dans un premier temps par la découverte et l’apprentissage de relations dynamiques entre les données (capteurs), grâce à une étude de corrélations de dynamiques (comportements similaires). Ces relations peuvent être simples (causalité, influence, association) ou complexes (catalyse/suppression, inhibition/activation, chaînage).

Contacts

– Elhadi Belghache (IRIT) : elhadi.belghache@irit.fr
– Jean-Pierre Georgé (IRIT) : jean-pierre.george@irit.fr
– Marie-Pierre Gleizes (IRIT) : marie-pierre.gleizes@irit.fr
– Pierre Glize (IRIT) : pierre.glize@irit.fr

OSM To 3D : Simulation du campus de l’UPS

Certaines salles du bâtiment U4, dont le “CampusFab” sont équipées d’une multitude de capteurs permettant d’en mesurer la température, l’humidité, la luminosité, le taux de CO2 et la présence. Elles possèdent également des actionneurs qui offrent la possibilité d’agir sur les dispositifs connectés (volets, chauffage et éclairage). Les capteurs fournissent des données en temps réel qui sont centralisées et archivées au sein d’un serveur web connecté à Internet. Grâce à une API, il est possible d’accéder en temps réel aux données recueillies. Ces données peuvent être téléchargées de manière automatisée, via une grande variété de langage de programmation, de façon à être intégrées aux applications développées par les équipes en lien avec le projet neOCampus.

Objectifs scientifiques

L’objectif initial du projet OSM To 3D était de visualiser en 3D une carte issue d’OpenStreetMap. Ce sujet propose d’afficher en temps réel les données issues des capteurs disposés dans les salles du bâtiment U4. Un système d’alerte automatique permet de signaler les anomalies (haute température, forte luminosité etc…). Cela permettra d’être averti au plus vite en cas de conditions extrêmes (hautes températures, forte luminosité) et de pouvoir réagir manuellement via l’application ou de manière automatique grâce à une IA programmée pour assurer le confort des utilisateurs.

Contacts

– Dorian Roques (IRIT) : dorian.roques@irit.fr
– Cédric Sanza (IRIT) : cedric.sanza@irit.fr

BiodiverCity : une application pour tous, mais aussi un projet de Sciences Participatives pour localiser la biodiversité de votre campus

Née de la collaboration entre deux laboratoires en 2015 : UMR EcoLab et UMR IRIT, dans le cadre de l’opération neOCampus, l’application BiodiverCity devient un outil de Sciences Participatives en collaboration avec le dispositif Inventaire Fac’ (www.inventairefac.com) d’observatoire participatif de la biodiversité sur les campus français. Son but : optimiser la collecte et le partage de données naturalistes, grâce à un outil numérique facile d’utilisation et accessible à tous.

Son usage est a la portée de tous : il suffit d’ouvrir BiodiverCity et de s’en servir pour prendre en photo un organisme, végétal ou animal, observé au détour d’une balade sur le campus, puis de remplir un rapide questionnaire permettant de réaliser une première description de l’individu. Ensuite, l’application s’occupe de tout : elle sauvegarde automatiquement la date et l’heure de la prise de vue, la photographie, les résultats du questionnaire et surtout la localisation de l’observation grâce aux coordonnées GPS du smartphone utilisé. L’ensemble de ces données est finalement envoyé a Inventaire Fac’ et dans la base de données de l’application.

Objectifs scientifiques

– Aide à la localisation de la biodiversité sur le campus : connaitre le positionnement dans le temps et dans l’espace de la biodiversité => visualisation d’une carte des observations.
– Mise en place de plans de gestion et de conservation des habitats naturels du campus, tracer la trame verte et bleu à l’échelle locale.
– Sensibilisation les usagers du campus par les sciences participatives : prise de conscience de la biodiversité présente sur un campus et participation active à un projet.
– Amélioration de la qualité de vie et du bien-être de tous sur les campus par l’ensemble des services rendus tels que la régulation de la température, des flux d’eau et de la qualité de l’air.

Contacts

– Léa Medous (EcoLab-IRIT) : application.biodivercity@gmail.com
– Magali Gerino (EcoLab) : magali.gerino@univ-tlse3.fr
– Georges Da Costa (IRIT) : georges.da-costa@irit.fr

Apprentissage par systèmes multi-agents adaptatifs par feedback endogène : Vers des systèmes autodidactes

Nous vivons dans un environnement qui regorge de systèmes artificiels dont le but est de nous assister dans notre quotidien. Toutes ces applications sont développées afin de servir un but précis défini avant leur conception. Cependant, il est impossible de prévoir à l’avance toutes les interactions qu’elles auront avec leur environnement. De plus, ces systèmes sont plongés dans un monde dynamique dans lequel divers dispositifs peuvent apparaître et disparaître. Face à ces besoins, il est légitime de penser que dans un futur proche, nous ne serons plus en mesure de concevoir et programmer tous ces systèmes, ils devront alors apprendre à être utiles de façon autonome et réactive.

Aujourd’hui, pour qu’un système puisse apprendre une tâche ou un service, il a besoin qu’un oracle lui dise ce qu’il est pertinent de retenir, on parle d’apprentissage par démonstrations. Cet apprentissage par démonstrations peut se traduire par une personne qui pilote un robot pour lui montrer une tâche à effectuer. Qu’en est-il si le système se retrouve dans une situation qu’il ne connaît pas ou s’il n’y a personne pour faire cette démonstration ?

Objectifs scientifiques

Ce stage a pour but d’aller au-delà de cet apprentissage par démonstrations et concevoir des méthodes d’auto-apprentissage utilisant seulement les actions et perceptions d’un système afin d’en apprendre un modèle de contrôle. C’est-à-dire de doter un système de capacités d’auto-observation lui permettant d’apprendre quelles conséquences ont ses actions sur ses perceptions sans faire d’hypothèses sur la nature de celles-ci. Ce modèle lui permettra alors d’évoluer dans la représentation qu’il a de son environnement, autrement dit de ses perceptions.

Un autre objectif de ce sujet de recherche est la généricité, les méthodes d’auto-apprentissage devront pouvoir s’appliquer à n’importe quel système doté d’actions et de perceptions. Enfin, le dernier objectif est le passage à l’échelle, cet auto-apprentissage doit pouvoir s’adapter à de grandes quantités d’actions et de perceptions.

Contacts

– Bruno Dato (IRIT) : bruno.dato@irit.fr
– Nicolas Verstaevel (IRIT) : nicolas.verstaevel@irit.fr
– Marie-Pierre Gleizes (IRIT) : marie-pierre.gleizes@irit.fr

Des matériaux biosourcés pour améliorer le confort hygrothermique et la performance énergétique des bâtiments

De nos jours, le secteur du bâtiment est le premier secteur consommateur d’énergie en France, représentant près de 45% de la consommation finale d’énergie ainsi que 18% des émissions totales de gaz à effet de serre. Ainsi il a été identifié comme un poste clef pour réaliser des économies d’énergie et diminuer drastiquement les émissions de CO2. De plus, un intérêt croissant sur le confort et la qualité de l’air intérieur s’est développé depuis plusieurs années. Ces différents critères seront par ailleurs pris en compte dans la future Règlementation Bâtiment Responsable 2020. Dans ce contexte, les matériaux biosourcés apparaissent comme une solution possible. Le béton de chanvre est l’un de ces matériaux : il nécessite moins d’énergie grise, s’appuie sur des ressources renouvelables et permet le stockage du carbone pendant la durée de vie du bâtiment. Le béton de chanvre, utilisé comme matériau de remplissage de paroi, dispose de bonnes propriétés isolantes et hygrothermiques, permettant des gains énergétiques ainsi que la régulation de l’environnement intérieur.

Objectifs scientifiques

– Caractérisation thermique et hydrique de blocs préfabriqués en béton de chanvre en évaluant les dépendances en teneur en eau et en température.
– Modélisation des transferts couplés de chaleur et d’humidité.
– Validation expérimentale à l’échelle de la paroi.

Contacts

– Billy Seng (PHASE-LMDC) : billy.seng@univ-tlse3.fr
– Camille Magniont (LMDC) : camille.magniont@iut-tlse3.fr
– Sandra Spagnol (PHASE) : sandra.spagnol@univ-tlse3.fr
– Sylvie Lorente (LMDC) : lorente@insa-toulouse.fr

Application mobile pour l’écologie participative

L’objectif de ce travail est de développer une application Android qui sera utilisé dans le cadre du concours Concours Usages Bâtiment Efficace 2020 (CUBE 2020). Elle permettra aux usagers du campus Paul Sabatier d’alerter le poste de sécurité en cas de dépense énergétique inutile, ou si un quelconque problème apparait au sein de l’université. L’utilisateur est identifié à l’aide de son compte universitaire, ce qui est un choix stratégique, pour limiter l’utilisation de l’application aux seuls membres de l’université. Le but principal de l’application produite est donc de faciliter la communication entre les usagers du campus et le poste de sécurité, et ainsi, faire des économies d’énergie à la fois pour l’environnement, et en l’occurrence dans ce cas-là aussi pour le concours.

Cette compétition a pour but de réduire la consommation énergétique de bâtiments, sans passer par une rénovation mais uniquement en optimisant leur usage. Les meilleurs se verront recevoir des cubes de platine, or, argent ou bronze. La technologie utilisée pour le développement de cette application est Android 4.0.3 Ice Cream Sandwich, qui correspond à l’interface de programmation niveau 15 d’Android. L’application développée est téléchargeable par environ 97.4% des smartphones Android.

Contacts

Clément Bonnefont (IRIT) : clement.bonnefont@irit.fr

Jérémy Boes (IRIT) : jeremy.boes@irit.fr

Marie-Pierre Gleizes (IRIT) : marie-pierre.gleizes@irit.fr

INAUGURATION DE 3 SALLES DE COURS INSTRUMENTÉES

INAUGURATION DE 3 SALLES DE COURS INSTRUMENTÉES GRÂCE À DES FINANCEMENTS DE L’UPS ET DU PROJET NEOCAMPUSLABS FINANCÉ PAR INSII -CNRS

Projet financé à hauteur de 97 Keuros par le CNRS INSII dans le cadre de l’appel à projet ‘soutien aux plateformes’

Ce projet est un partenariat entre

L’IRIT –UPS

Le Laboratoire I3S – Unité Mixte de Recherche (UMR 6070) Université de Nice Sophia Antipolis

Et le Laboratoire LIG, Unité Mixte de Recherche (UMR 5217)

La plateforme neOCampusLabs vise le déploiement à grande échelle, en situation réelle d’usage, d’applications de l’Internet des Objets au sein d’un campus universitaire. Pour cela, des salles de l’université Toulouse III Paul Sabatier, fréquentées par les personnels et les étudiants, nécessitent de voir compléter leur instrumentation en capteurs, effecteurs, calculateurs interconnectés. Les données collectées et stockées seront mises à la disposition des chercheurs notamment dans les disciplines SHS tout en respectant l’éthique et la vie privée des usagers. Les chercheurs pourront aussi mener des expérimentations de services pour le bien-être des usagers, dont l’originalité réside dans le fait que ces expérimentations n’auront pas lieu dans un laboratoire mais dans des conditions de vie réelles.

Optimisation du système d’éclairage des bâtiments basé sur un réseau novateur type « bus continu/basse tension »

L’éclairage qu’il soit intérieur ou extérieur, est un secteur induisant de très fortes consommations électriques. Les sources de lumières ont beaucoup évoluées depuis la source à incandescence de T. Edison. La technologie la plus efficace connue à ce jour est celle liée aux Diodes Electroluminescentes (LED). Cependant, bien qu’elle soit connue depuis plus d’un siècle, nous ne faisons encore qu’effleurer le potentiel de ce composant.

Objectifs scientifiques

Les objectifs scientifiques de cette thèse sont de pouvoir associer un éclairage à LED optimisé avec des alimentations électriques DC/DC afin d’en augmenter le rendement système. Ensuite, la mise au point d’un réseau d’éclairage intelligent répondant aux besoins des personnes en exploitant au mieux la lumière naturelle. Le but final étant de pouvoir étudier la LED à différent niveaux : composant, luminaire, installation d’éclairage.

Contacts

– Angel Barroso (LAPLACE) : barroso@lmdc.fr
– Georges Zissis (LAPLACE) : zissis@lmdc.fr
– Corinne Alonso (LAAS) : alonsoc@laas.fr

Solution open-source pour la gestion technique de bâtiments (GTB)

Automate open-source pour interfacer des capteurs tertiaires et industriels avec une plate-forme IOT.
Les données collectées par cet automate open-source sont acheminées vers le serveur neOCampus selon le protocole MQTT.
A noter qu’il est possible d’exporter des données selon d’autres protocoles (HTTP, OM2M,…)
Basé sur des éléments off the shelves pour un coût très largement inférieur à une solution industrielle et une solution plus performante :

Capteurs CO2/hygrométrie/température
Capteurs luminosité/présence
Comptage énergie

Des boitiers ConcentratOr ont été installés dans plusieurs salles d’enseignements du campus.

Contacts

– Jeremy BOES (IRIT) – jeremy.boes@irit.fr
– Dr François THIEBOLT (IRIT) – thiebolt@irit.fr
– Pr Marie-Pierre GLEIZES (IRIT) – gleizes@irit.fr

Mobilier urbain innovant

Etat actuel du parc mobilier urbain du site : vieillissant
Quels matériaux innovants utiliser pour le campus du futur ?
Confection d’un prototype de banc de forme complexe et de faible épaisseur

Objectifs scientifiques
Marériaux innovants : élaboration de formulation de bétons fibrés ultra-performants (BFUP) dans des solutions non structurales
Durabilité et résistances aux agressions (mécanique, physique) excellentes
Epaisseurs fortement réduites
Forme épurée qui n’est plus limitée par le ferraillage acier

Contacts
– Yao HUANG (LMDC) – yao.huang@univ-tlse3.fr
– Thierry VIDAL (LMDC) – thierry.vidal@insa-toulouse.fr

Matériaux de construction innovants

Développement de matériaux de construction innovants alliant performance énergétique, régulation du confort hygrothermique et impacts environnementaux et sanitaires limités. Réduction des impacts environnementaux du bâtiment et amélioration du confort des occupants.

Objectifs scientifiques

Caractérisation thermique et hydrique de blocs préfabriqués en béton de chanvre en évaluant les dépendances en teneur en eau et en température- Modélisation des transferts couplés de chaleur et d’humidité- Validation expérimentale à l’échelle de la paroiContacts

Participants

– Billy SENG (PHASE/LMDC) – billy.seng@univ-tlse3.fr
– Camille MAGNIONT (LMDC) – camille.magniont@iut-tlse3.fr
– Sandra SPAGNOL (PHASE) – sandra.spagnol@univ-tlse3.fr
– Sylvie LORENTE (LMDC) – lorente@insa-toulouse.fr

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Projets neOCampus

ANR DATAZERO2DATAZERO : data centers = energy providers

Région recherche et société(s) ECOnect

Région recherche et société LightCampus

PIA BTP et Usages du numérique

3SQAIR

PIA MTI Mobilité et Transports Intelligents

PRRI autOCampus

Projet européen ERASMUS INOW

TERRA FORMA

Projets avec MODIS

INSI émergence : plateforme autOCampus

Défi WOC

Défi MIDOC septembre 2022 – septembre 2027

Conditions for human acceptability of the cooperation with an autonomous self-adaptive driving system

An Extension of a Predictive Model for Mixed Reality

Communication Emergence in a Fleet of Connected and Autonomous Vehicles

Communicating electronic nose for indoor air quality control

Zone-based Datalake for big data, small data and IoT Data

An Agent-Based Model for a participatory network of air quality sensors on bicycles

neOSensor LoRaWAN

Resource Allocation and Roaming in LoRaWAN Networks

Considering the energy storage systems including their degradations in the optimal management and sizing of microgrids: impacts of model accuracy

eConect project : Developing connected environmental sentinel systems to better understand the degradation of rivers, the decline of bees and birds

Beyond the connected hive: Tracking bees during foraging activity

Impacts assessments of lighting systems

Dynamic and real-time Learning of the Environment for Eco-Citizen Behavior in Smart Cities

Context presentation

SANDMAN: Anomaly Detection in a Data Stream Issued from Smart Buildings

ReCoVAC: conditions for REtaking COntrol by self-obserVAtion of situations within a Connected autonomous vehicle

Dynamic Collection of Cooperative Awareness Messages for Collision Avoidance with Vulnerable Road Users

Bio-inspired connected filter for campus water

CALICOBA : Agent-based calibration of simulation models

Model Self-Calibration using Self-Adaptive Multi-Agent System

A Smart Clean Garden for Toulouse 3 University

Dynamic Learning of the Environment for Eco-Citizen Behavior

Stream Analysis and Filtering for Reliability and Post-processing of Sensor Big Data

Collective Learning for Robotics

SANDFOX Project: Optimizing the Relationship between the User Interface and Artificial Intelligence to Improve Energy Management in Smart Buildings

Embedded Multi Gas Sensors for Indoor Air Quality Monitoring

Network: Case of the Rangueil Campus

Study of Environmental and Socio-Economical Impacts of Lighting Systems

Toward a Smart IoT Services Placement in the Fog

Sensors and Photocatalytic Coatings for Indoor Air Quality: Detection and Degradation of Pollutants

Networks

Design of a Fleet of Connected and Autonomous Vehicles by Adaptive Multi-Agent System

Experimental Platform for Autonomous Vehicles

Self-Organizing Unmanned Aerial Vehicles

Traffic simulation at Toulouse city scale

myGates

Designing and Evaluating « Phygital » Interaction Techniques for Noise Management in the University Library

Interaction Techniques for Situated Data through a Physical Model

Opportunistic Software Composition

neOCampus Android Applications

accessOCampus – A Universal Access System for Smart Doors and Gates

Conception of Timeline Component for Timed Data Analyzis

Emergent User-Centered Services in Ambient and Smart Environments

Interactive data physicalization: “phygitals” Interaction techniques for data exploration

Design of complex systems based on interoperable heterogeneous systems

Stream Analysis and Filtering for Reliability and Post-processing of Sensor Big data

Real-time distributed optimization of energy management in smart grids

Impact of spatial strategies of bees on colony performance

Life Cycle Assessment (LCA) of Lighting Systems: Environmental, Economics and Human Impacts Analysis

Animal Minds (OpenFeeder)

SDN approach for Pedestrian Protection in Autonomous 5G-VANETs

Endogenous Learning by Cooperation

Automatic traffic generation with multi-agent simulation

CLUE: Perception of the environment at the urban scale using a fleet of sensors on bicycles. Application to air pollution.

Design and management of a Low Voltage DC Micro-Grid with Renewable Energy Sources and Energy Storage Systems

Unfired earth stabilization with mineral or organic binders for sustainable and durable construction materials

Information modelling for the development of sustainable construction (MINDOC)

Hybrid IoT: a Multi-Agent System for Persistent Data Accessibility in Smart Cities

QuaLAS – eco-friendly Quality of Life in Ambient Sociotechnical systems

Interaction avec des Données Numériques Intégrées au Monde Physique : Application aux Maquettes d’Architecture

Exploration de données spatio-temporelles

Refactorisation dynamique de mégadonnées pour l’optimisation des données de capteurs

AMAS4BigData : Analyse dynamique de grandes masses de données par Systèmes Multi-Agents Adaptatifs

Conception de techniques d’interaction pour l’exploration de données spatiales dans des environnements immersifs

BiodiverCity, l’application de géolocalisation de la biodiversité sur les campus

Analyse du mouvement humain : départ d’un sprint

ANR DATAZERO2
DATAZERO : data centers = energy providers