Réalisations

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).

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Figure 1 : Illustration du test de tenue à l’eau par immersion

 

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. 

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Figure 1: Le mycélium de champignons

 

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.

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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.

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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.

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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. 

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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.

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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

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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 …).

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Agentification et auto-organisation des granules de connaissance (pavés verts et bleus), identification 

des incohérences et insuffisances (pavés rouges et zones blanches), transfert et généralisation

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.

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Figure 1 : « Logo de l’application »

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

 

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