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Formation Smart and Secure Life Semestre 7 |
Contact: Pierre Yves Richard (Pierre-Yves.Richard@centralesupelec.fr)
Semestre 7
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3 séquences thématiques sont proposées en ST5 :
► Intelligence énergétique et Smart Buildings
Le bâtiment ne doit plus être considéré comme un simple consommateur mais comme un véritable acteur énergétique parfaitement intégré dans son écosystème et doit s’inscrire pleinement dans une vision de société renouvelée, où conforts et santé sont en harmonie avec la gestion de l’énergie. Il faut donc pour ce faire, repenser les systèmes qui le composent, par de nouvelles fonctions de pilotage et par des interactions plus fortes avec les occupants. L’écosystème «bâtiment» est complexe, car il est constitué d’un ensemble hétérogène des systèmes : production locale, stockage, approvisionnement, vente, et les différents équipements, qui doivent être coordonnés pour une gestion optimisée.
Les défis de l’ingénieur qui se posent alors sont d’abord l’analyse des besoins et la spécification des systèmes intelligents de contrôle. Cette conception repose l’intégration d’algorithmes de contrôle déployés sur des systèmes communicants pour atteindre un compromis optimal entre technologie – coût – efficacité , comme par exemple la performance en boucle fermée, fréquence et protocole de communication, autonomie des capteurs et durée de vie des actionneurs.
► Systèmes intelligents et embarqués pour la santé
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► Modélisation et conception d’un système de supervision de capteurs
Aujourd’hui, l’informatique est omniprésente, et permet en particulier de réaliser la supervision de capteurs et objets connectés, ainsi que le traitement et l’analyse des données provenant de ceux-ci. Par exemple, dans le cadre médical, des pompes à insulines ou pacemakers connectés peuvent remonter les informations collectées afin de réaliser des historiques, statistiques sur des ensembles d'individus, etc. Dans le cadre "smart building", les systèmes d'information déportent par exemple le pilotage ou la facturation.
L’objectif d’un tel système de supervision est d’une part de fournir des informations agrégées aux utilisateurs et superviseurs, mais également de permettre une régulation du système via l’envoi de commandes de pilotage aux capteurs et aux objets connectés. Ainsi, l'implémentation logicielle d’un tel système repose sur plusieurs services, avec de multiples utilisateurs manipulant des données spécifiques à leur rôle. La difficulté d’une telle implémentation réside dans la modélisation et le volume des données traitées en temps réel, mais aussi dans le choix et la définition de l’architecture logicielle qui permettra d’obtenir un système efficace tout en assurant une maintenabilité aisée.
Dans cette ST, nous proposons d'étudier la conception d’un tel système. Pour ce faire, nous étudierons d’une part la modélisation et la gestion des données, et d'autre part, les schémas de conception qui vont permettre d'accélérer le développement tout en facilitant la maintenabilité du système. Par ailleurs, l’étude d’intégration sera l’occasion d’illustrer les bénéfices d’une organisation AGILE en permettant de concevoir un système fonctionnel au plus tôt et de le faire évoluer en fonction du besoin client.
Au cours du semestre S7, les cours dispensés sur le campus sont :
► Commande des systèmes dynamiques (cours commun ST5)
Les élèves devront pouvoir comprendre la structure et les interactions au sein de systèmes existants ou en phase de conception, traiter l’information et prendre des décisions.
Pour y parvenir, ils devront mettre en évidence les grandeurs influant sur l'état de ce système (entrées) et les grandeurs permettant d'accéder à cet état ou sur lesquelles portent des exigences (sorties). A partir de l'analyse des entrées qu'il peut commander (commande) ou qu'il subit (perturbations), l’élève devra déterminer la structure et la loi de commande la mieux adaptée à sa problématique. Pour cela, il devra analyser les caractéristiques de son système, les comparer à celles requises au niveau des spécifications, pour sélectionner, concevoir et valider en simulation puis expérimentalement la stratégie de commande adaptée.
► Modélisation système (cours commun ST5)
L’objectif de ce cours est de former les élèves à la modélisation système, au processus de la modélisation et aux différentes techniques, en particulier pour les systèmes technologiques tels que les avions, les voitures, les trains, les infrastructures ferroviaires, les usines, etc. En effet, le futur développement de tels systèmes technologiques exige de la part des ingénieurs des capacités à identifier les facteurs définissant le système, à prendre en compte sa complexité et à le représenter formellement afin de prédire son comportement futur. Il est également nécessaire de maîtriser l’utilisation des résultats de prédiction et des analyses de sensibilité dans la phase d’implémentation. Les élèves seront formés à la définition et la modélisation d’un système et de son périmètre, ainsi qu’à l’identification et la représentation des interactions qui en déterminent le comportement émergent. En outre, l’accent sera mis sur la capacité à identifier les attributs caractéristiques de la performance (ou SPI - indicateurs de performance du système) essentiels dans la conception, l’implémentation, l’opération et le management des systèmes complexes.
► Model based design of critical embedded control systems
Les systèmes embarqués critiques de contrôle-commande se trouvent dans différents domaines industriels (usine 4.0, Avionique, Ferroviaire…) mais aussi dans notre vie quotidienne (domotique, automobile, médical…).
Ces systèmes, souvent critiques, sont soumis à des contraintes de robustesse, de sûreté de fonctionnement et de qualification. Ceci impose de faire appel à des méthodes de spécification qui, au-delà de l’optimisation du processus de conception, garantissent formellement le respect de l’ensemble des propriétés et plus particulièrement les propriétés de sûreté. Le développement de langages et outils certifiés permet de réduire considérablement les coûts de certification des projets en simplifiant la conception et en automatisant la vérification et la génération de code (qualifié/certifié par différentes normes).
L’objectif de cet électif est de former les étudiants aux méthodes de spécification de haut niveau et à la conception dirigée par les modèles en utilisant des méthodes/modèles formels adaptés aux systèmes critiques.
S’appuyant sur les compétences acquises dans le cours de modélisation système (ST5), les activités pédagogiques permettront de définir un modèle formel du comportement du système et de prendre en compte les exigences de sûreté. En effet, la traduction de ces exigences en termes de propriétés vérifiables permettra de faire la preuve du respect de ces dernières.
L’enseignement abordera la génération de code « certifié » et comment embarquer ce dernier sur une plateforme matérielle en prenant en compte les performances d’exécution (performances temporelles, dimensionnement…) Le dernier point concernera les phases d’intégration de vérification et de validation.
► Architecture des calculateurs
Ce cours a pour objectif de préparer les étudiants en leur donnant toutes les bases nécessaires à la compréhension du fonctionnement d’un calculateur. Les processeurs aujourd’hui sont omniprésents, et leur conception et leur réalisation sont un enjeu de société majeur. Les étudiants devront donc à l’issue de ce cours comprendre toutes les fonctionnalités présentes dans un processeur, et être capable de comprendre et programmer un processeur.
Ce cours s’inspire largement d’un cours donné à Standford par John L. Hennessy qui a donné lieu au livre « Computer Organisation and Design, The Hardware/Software interface, 5eme édition, 2014 », qui sera utilisé comme ouvrage de référence dans le cadre de cet électif. John L. Henessy est en outre l’inventeur du processeur MIPS et des architectures RISC.
A l’issue de ce cours, chaque étudiant sera en mesure de mettre en œuvre un système à base de processeur (calculateur, système embarqué), pour le spécifier, le construire (définition de l’architecture) ou l’utiliser (programmation).
► Compression, protection et transmission de l’information
Toutes les communications aujourd’hui (téléphonie mobile, satellites, réseaux locaux WiFi, réseaux filaires ADSL, etc.) permettent de transporter des débits de plus en plus élevés grâce aux traitements numériques dont les grands principes de base ont été énoncés dans la théorie de l’information de Claude Shannon (1948) :
- Compression de l’information pour supprimer toutes les redondances inutiles dans les messages. On parle alors de codage de source.
- Protection de l’information pour réduire au maximum les erreurs dans la transmission du signal. On parle alors de codage de canal.
C’est l’association de ces deux principes qui permet alors de s’approcher de plus en plus de la limite théorique du débit prédit par la théorie de l’information en utilisant des algorithmes de toujours plus performants.
L’objectif de cet électif est de présenter les fondements de la théorie de l’information, ses principes de base et ses applications aux monde des télécommunications. A l’issu de ce cours, les étudiants seront en mesure de comprendre les enjeux actuels liés à la transmission d’information, les compromis à faire (entre efficacité spectrale et énergétique, erreur de transmission).
► Nouveaux paradigmes réseaux
Ce cours a pour objectif de présenter des concepts avancés d’architecture des réseaux informatique et s’appuie sur les concepts fondamentaux présentés dans l’électif « Réseau et sécurité » de première année.
Force est de constater que les paradigmes classiques des réseaux informatiques liés à la création d’Internet (modèles en couche, protocoles TCP/IP, modèle client/serveur, etc.) se sont largement imposés dans le monde informatique en général. Toutefois, les évolutions des besoins des utilisateurs en termes de disponibilité et de volumétrie des données ainsi que l’émergence de nouvelles applications et de nouveaux services (portage des applications « lourdes » sous formes d’application Web, informatique nuageuse, cryptodevise, etc.) conduisent à des évolutions importantes des architectures traditionnelles des systèmes d’information. Ces évolutions architecturales, ainsi que l’essor des technologies associées, s’expliquent également par deux tendances actuelles : l’externalisation des infrastructures réseau et d’hébergement, voir des applications elles-mêmes et l’optimisation de l’utilisation de ces infrastructures.
Cela implique en particulier des capacités d’adaptation dynamique à la demande, impliquant notamment de pouvoir distribuer le stockage et les traitements mais également de reconfigurer rapidement les infrastructures, des capacités de partage des ressources (processeur, stockage et réseau), reposant généralement sur la virtualisation des infrastructures, le recours à des modèles décentralisés, de type pair-à-pair et des modèles de répartition des ressources aptes à passer à une grande échelle, etc.
► Modelica et bond graph
La modélisation des systèmes dynamiques multi-domaines fait immédiatement surgir la problématique d’un choix de formalisme unifié. L’électif se focalise sur les deux outils les plus couramment utilisés en ingénierie, à savoir Modelica et les graphes de liaison (bond graphs). Le premier est un langage informatique non propriétaire pour décrire un système physique par l’interconnexion acausale de ses composants. Il dispose de nombreuses implémentations, dont certaines libres, pour simuler temporellement des systèmes complexes (quelques milliers de variables). Les bond-graphs permettent quant à eux de décrire graphiquement les liens énergétiques entre les composants d’un système, également de manière acausale. Il exploite à cet effet les analogies entre domaines physiques. Son intérêt principal réside dans l’existence de démarches systématiques pour l’analyse structurelle du système modélisé, en particulier à travers la notion centrale de causalité.
Ce que ce cours apporte de spécifique, c’est une méthodologie opérationnelle pour construire des modèles dynamiques de tout type de système à paramètres localisés sans avoir à manipuler d’équations et sans forcément nécessiter le recours à l’outil informatique (selon le principe de « modélisation sur un coin de table »), et pour en extraire de manière systématique des propriétés structurelles ainsi que modèles numériques simulables (équations d’état).
► Intelligence Artificielle et Deep Learning
Dans la continuité du cours « Statistiques et Apprentissage », vous verrez une approche complètement différente, tirée de la vie artificielle : la logique floue, les algorithmes génétiques, les réseaux de neurones pour l’apprentissage supervisé et non supervisé. La moitié du programme concernera le deep learning que ce soit sur des images, des séquences temporelles ou le raisonnement sur des bases de connaissances.
Au travers de cas concrets applicatifs, vous découvrirez l’historique, les outils, les contraintes, les dernières avancées du deep learning. Vous serez en étroite collaboration avec les doctorants mettant en œuvre ces outils dans le cadre de leurs recherches.
► Modèles de données et schémas de conception
Ce cours permet de découvrir les notions nécessaires à la conception de logiciels manipulant de grandes quantités de données. Il aborde la programmation orientée objet, au travers de deux langages, Java et Scala. Il aborde ensuite les méthodologie de génie logiciel en lien étroit avec le cours de modélisation système dans lequel sont vus les différents diagrammes (activités, séquence, blocs, etc.). Le cours permet à l’étudiant de se questionner sur la pertinence de la structuration d’un code logiciel au regard des patrons de conception existant.
Dans une seconde partie le cours s’intéresse au stockage à la manipulation des données proprement dites. Il s’agira de découvrir les fondements des logiciels de base de donnée et les problématiques théoriques que cela pose (mise en forme, requêtes). Enfin, cette partie se conclut par l’introduction des logiciels de mapping objet-relation qui permettent de lier les données avec le code métier de l’application et pour lesquels une compétence de modélisation particulière doit être acquis.
► Communication à haute performance énergétique
Avec une consommation électrique mondiale de 6 à 10% correspondant à 4% des émissions de gaz à effet de serre, les STIC (Sciences et Technologies de l’Information et de la Communication) doivent repenser leur façon de transmettre, traiter et stocker les données. L’arrivée de la 5G (5ième Génération de mobiles) et l’explosion des objets connectés (Internet of Things) laissent en particulier présager une croissance du secteur encore très forte pour les années à venir, justifiant d’autant plus l’urgence pour proposer des communications plus respectueuses de l’environnement. Les besoins en efficacité spectrales (transmettre un débit dans une bande passante donnée) doivent alors se conjuguer avec une forte contrainte d’efficacité énergétique (transmettre tout en consommant le moins possible).
Les objectifs du cours sont alors :
- de faire prendre conscience de l’empreinte carbone du domaine des STIC.
- de dresser un état des lieux des communications actuelles et des raisons qui expliquent la consommation des équipements.
- de présenter les éléments clés d’une chaine de communications et les éléments dimensionnant (débit, bande passante, bilan de liaison, qualité de service, efficacité spectrale, efficacité énergétique, …).
- de comprendre les différences entre signaux à enveloppe constante/enveloppe non constantes
- de présenter les formats de transmission à enveloppe constante (CPM, MSK, GMSK, FSK, OQPSK, ….) et les récepteurs associés
- de présenter les standards dans lesquels ces standards sont utilisés (téléphonie mobile, IoT, Bluetooth, ….)
► Philosophie
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► Géopolitique des ressources et des objets
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► Socio des organisations
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► Droit
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