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
