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SUN Jie



Système sensible et adaptatif au contexte pour la gestion intelligente de crues

Lundi 23 octobre 2017 - 14h00 - Irstea - Amphi AgroParisTech

A l’avenir, l’agriculture et l’environnement vont pouvoir bénéficier de plus en plus de données hétérogènes collectées par des réseaux de capteurs sans fil (RCSF). Ces données alimentent généralement des outils d’aide à la décision (OAD). Dans cette thèse, nous nous intéressons spécifiquement aux systèmes sensibles et adaptatifs au contexte basés sur un RCSF et un OAD, dédiés au suivi de phénomènes naturels. Nous proposons ainsi une formalisation pour la conception et la mise en œuvre de ces systèmes. Le contexte considéré se compose de données issues du phénomène étudié mais également des capteurs sans fil (leur niveau d’énergie par exemple). Par l’utilisation des ontologies et de techniques de raisonnement, nous visons à maintenir le niveau de qualité de service (QdS) des données collectées (en accord avec le phénomène étudié) tant en préservant le fonctionnement du RCSF. Pour illustrer notre proposition, un cas d’utilisation complexe, l’étude des inondations dans un bassin hydrographique, est considéré. Cette thèse a produit un logiciel de simulation de ces systèmes qui intègre un système de simulation multi-agents (JADE) avec un moteur d’inférence à base de règles (Jess).

Composition du Jury :

Pr Nadine Piat, ENSMM, Besançon
Pr Robert Laurini, KSI, Chicago
(DR) Jérôme Euzenat, Inria Grenoble Rhône-Alpes, Saint-Ismier
Pr Kun-Mean Hou
Dr. Catherine Roussey
Dr. Gil De Sousa