Posts from 2017-07-12

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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