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.

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