CHAINE DE TRAITEMENT DE DONNEES EN FLUX POUR LA SUPERVISION DE BATIMENTS INTELLIGENTS

When:
30/04/2020 – 01/05/2020 all-day
2020-04-30T02:00:00+02:00
2020-05-01T02:00:00+02:00

Annonce en lien avec l’Action/le Réseau : aucun

Laboratoire/Entreprise : ICube – Université de Strasbourg
Durée : 3 à 6 mois
Contact : pierre.parrend@unistra.fr
Date limite de publication : 2020-04-30

Contexte :
L’exploitation des outils d’analyse de données pour le suivi de la qualité de l’environnement, des bâtiments et des infrastructures nécessite de traiter les données en flux, avec un temps de latence très court des évènements d’intérêt. Ce suivi doit être continu et robuste, et en particulier ne pas dépendre de la qualité des données reçues.
Les algorithmes d’analyse mis en œuvre doivent donc être choisis spécifique pour assurer cette robustesse. Ils doivent également supporter la mise en œuvre de réponses automatiques, et donc être fiables, c’est-à-dire avoir une très bonne précision (taux de faux positifs très faible) et fournir des bases solides pour mener des investigations complémentaires, et donc être explicables.

Les équipes CSTB et réseaux d’ICube propose donc un projet afin de réaliser une ‘Chaine de traitement de données en flux pour la supervision de bâtiments intelligents’.

La mission aura lieu sur 3 à 6 mois, entre février et août 2020, et se déroulera au sein de la plate-forme BICS du laboratoire ICube, en partenariat avec la plate-forme Inet Lab.

Sujet :
L’objectif du projet est d’identifier et de détecter des cas d’anomalies typiques des environnements ‘Industrie du Futur’, avec 2 cas d’utilisation : lignes de production industrielles et smart buildings.

Les principales étapes du projet sont :
• Mise en place du transfert de données entre INetLab et BICS
• Caractérisation des évènements d’intérêt typique pour un bâtiment intelligent : au niveau fonctionnel (données de capteurs) ; au niveau technique (données réseaux)
• Mise en place de la chaine de traitement des données en temps réel
• Mise en place de 2 briques d’analyse de données : 1) mécanisme de règles pour l’identification de cas problématiques connus ; 2) Machine Learning pour la détection d’anomalies en N dimensions
• Proposition de réactions typiques pour chaque type d’évènement, avec évaluation par l’administrateur en vue d’apprentissage et d’automatisation

Le projet doit préparer le déploiement d’une solution de reconfiguration automatique des nœuds réseaux et l’évaluation de la performance de cette reconfiguration.

Le livrable comprend :
• Une démonstration impliquant les organisations partenaires du projet
• Un document de conception ‘Data flow analysis for smart building (en anglais)
• Module spécifique BICS-Data ‘2-step-analysis’
• Rapport de Master/Fin d’étude
• Soutenance.
Il pourra être adapté selon l’évolution du projet.

Profil du candidat :
L’offre s’adresse à un étudiant en M1, M2, ou en 2ème ou 3ème année d’école d’ingénieur.

Si le projet donne lieu à des résultats particulièrement solides dans le cadre d’un stage de fin d’études, il pourra mener à une candidature à une thèse de doctorat en informatique.

Formation et compétences requises :
L’offre s’adresse à un étudiant en M1, M2, ou en 2ème ou 3ème année d’école d’ingénieur.

Si le projet donne lieu à des résultats particulièrement solides dans le cadre d’un stage de fin d’études, il pourra mener à une candidature à une thèse de doctorat en informatique.

Adresse d’emploi :
Laboratoire ICube, 11, Rue Humann, 67000 Strasbourg

Document attaché : Sujet-stage-FlowControl_Master1_2-Recherche.pdf