Academic literature on the topic 'Systèmes des données echantillones'

Les communautés en ligne pair-a-pair (P2P), comme les communautés professionnelles (p. ex., médicales ou de recherche) deviennent de plus en plus populaires a cause de l'augmentation des besoins du partage de données. Alors que les environnements P2P offrent des caractéristiques intéressantes (p. ex., passage a l'échelle, disponibilité, dynamicité), leurs garanties en termes de protection des données sensibles sont limitées. Ils peuvent être considérés comme hostiles car les données publiées peuvent être consultées par tous les pairs (potentiellement malicieux) et utilisées pour tout (p. ex., pour le commerce illicite ou tout simplement pour des activités contre les préférences personnelles ou éthiques du propriétaire des données). Cette thèse propose un service qui permet le partage de données sensibles dans les systèmes P2P, tout en assurant leur confidentialité. La première contribution est l'analyse des techniques existant pour la confidentialité de données dans les architectures P2P. La deuxième contribution est un modèle de confidentialité, nommé PriMod, qui permet aux propriétaires de données de spécifier leurs préférences de confidentialité dans de politiques de confidentialité et d'attacher ces politiques a leurs données sensibles. La troisième contribution est le développement de PriServ, un service de confidentialité, basé sur une DHT qui met en oeuvre PriMod afin de prévenir la violation de la confidentialité de données. Entre autres, PriServ utilise de techniques de confiance pour prédire le comportement des pairs.

Étude d'une méthode de validation de données dans les unités de production industrielle dont le fonctionnement est caractérisé par des systèmes dynamiques linéaires, ceci en présence de toutes les mesures de grandeurs, dans un 1**(ER) temps, et avec des mesures manquantes, ensuite

L'analyse du fonctionnement des Systèmes de Production Industrielle s'appuie sur des informations de natures diverses. Une bonne partie d'entre elles se présentant sous forme numérisée, on leur applique des méthodes d'analyse des données dont les résultats doivent être confrontés, puis interprétés à l'aide des autres connaissances. Notre travail s'insère dans le cadre de l'application des techniques de l'Intelligence Artificielle à la Statistique. Il vise en particulier à étudier la faisabilité et le développement d'un Système Expert Statistique dans le domaine des Systèmes de Production Industrielle. Nous avons élaboré ALADIN (Aide Logicielle pour l'Analyse de Données Industrielles), un système destiné à aider un utilisateur non-spécialiste à analyser des données recueillies sur des procédés industriels. L'architecture de ce système est flexible et allie aspect qualitatif (connaissances sur les procédés industriels et connaissances sur les méthodes statistiques et d'analyse de données) et aspect quantitatif (collection de programmes d'analyse). Pour l'instant, nous nous sommes limités aux problèmes d'Analyse en Composantes Principales. Outre l'aspect industriel, ALADIN présente l'avantage de fournir une assistance au niveau de chacun des nombreux maillons de la conduite d'une analyse de données et particulièrement en amont de l'analyse proprement dite i. E. Lors de la phase de prétraitement et de préparation des données: cette étape, toujours nécessaire compte tenu de la nature des mesures, est en effet généralement longue et fastidieuse<br>To analyses industrial process behavio, many kinds of information are needed. As tye ar mostly numerical, statistical and data analysis methods are well-suited to this activity. Their results must be interpreted with other knowledge about analysis prcess. Our work falls within the framework of the application of the techniques of the Artificial Intelligence to the Statistics. Its aim is to study the feasibility and the development of statistical expert systems in an industrial process field. The prototype ALADIN is a knowledge-base system designed to be an intelligent assistant to help a non-specialist user analyze data collected on industrial processes, written in Turbo-Prolong, it is coupled with the statistical package MODULAD. The architecture of this system is flexible and combing knowledge with general plants, the studied process and statistical methods. Its validation is performed on continuous manufacturing processes (cement and cast iron processes). At present time, we have limited to principal Components analysis problems

Ces dernières années, la popularité croissante des applications, e.g. les expériences scientifiques, Internet des objets et les réseaux sociaux, a conduit à la génération de gros volumes de données. La gestion de telles données qui de plus, sont hétérogènes et distribuées à grande échelle, constitue un défi important. Dans les systèmes traditionnels tels que les systèmes distribués et parallèles, les systèmes pair-à-pair et les systèmes de grille, répondre à des objectifs tels que l'obtention de performances acceptables tout en garantissant une bonne disponibilité de données constituent des objectifs majeurs pour l'utilisateur, en particulier lorsque ces données sont réparties à travers le monde. Dans ce contexte, la réplication de données, une technique très connue, permet notamment: (i) d'augmenter la disponibilité de données, (ii) de réduire les coûts d'accès aux données et (iii) d'assurer une meilleure tolérance aux pannes. Néanmoins, répliquer les données sur tous les nœuds est une solution non réaliste vu qu'elle génère une consommation importante de la bande passante en plus de l'espace limité de stockage. Définir des stratégies de réplication constitue la solution à apporter à ces problématiques. Les stratégies de réplication de données qui ont été proposées pour les systèmes traditionnels cités précédemment ont pour objectif l'amélioration des performances pour l'utilisateur. Elles sont difficiles à adapter dans les systèmes de cloud. En effet, le fournisseur de cloud a pour but de générer un profit en plus de répondre aux exigences des locataires. Satisfaire les attentes de ces locataire en matière de performances sans sacrifier le profit du fournisseur d'un coté et la gestion élastiques des ressources avec une tarification suivant le modèle 'pay-as-you-go' d'un autre coté, constituent des principes fondamentaux dans les systèmes cloud. Dans cette thèse, nous proposons une stratégie de réplication de données pour satisfaire les exigences du locataire, e.g. les performances, tout en garantissant le profit économique du fournisseur. En se basant sur un modèle de coût, nous estimons le temps de réponse nécessaire pour l'exécution d'une requête distribuée. La réplication de données n'est envisagée que si le temps de réponse estimé dépasse un seuil fixé auparavant dans le contrat établi entre le fournisseur et le client. Ensuite, cette réplication doit être profitable du point de vue économique pour le fournisseur. Dans ce contexte, nous proposons un modèle économique prenant en compte aussi bien les dépenses et les revenus du fournisseur lors de l'exécution de cette requête. Nous proposons une heuristique pour le placement des répliques afin de réduire les temps d'accès à ces nouvelles répliques. De plus, un ajustement du nombre de répliques est adopté afin de permettre une gestion élastique des ressources. Nous validons la stratégie proposée par une évaluation basée sur une simulation. Nous comparons les performances de notre stratégie à celles d'une autre stratégie de réplication proposée dans les clouds. L'analyse des résultats obtenus a montré que les deux stratégies comparées répondent à l'objectif de performances pour le locataire. Néanmoins, une réplique de données n'est crée, avec notre stratégie, que si cette réplication est profitable pour le fournisseur<br>In recent years, growing popularity of large-scale applications, e.g. scientific experiments, Internet of things and social networking, led to generation of large volumes of data. The management of this data presents a significant challenge as the data is heterogeneous and distributed on a large scale. In traditional systems including distributed and parallel systems, peer-to-peer systems and grid systems, meeting objectives such as achieving acceptable performance while ensuring good availability of data are major challenges for service providers, especially when the data is distributed around the world. In this context, data replication, as a well-known technique, allows: (i) increased data availability, (ii) reduced data access costs, and (iii) improved fault-tolerance. However, replicating data on all nodes is an unrealistic solution as it generates significant bandwidth consumption in addition to exhausting limited storage space. Defining good replication strategies is a solution to these problems. The data replication strategies that have been proposed for the traditional systems mentioned above are intended to improve performance for the user. They are difficult to adapt to cloud systems. Indeed, cloud providers aim to generate a profit in addition to meeting tenant requirements. Meeting the performance expectations of the tenants without sacrificing the provider's profit, as well as managing resource elasticities with a pay-as-you-go pricing model, are the fundamentals of cloud systems. In this thesis, we propose a data replication strategy that satisfies the requirements of the tenant, such as performance, while guaranteeing the economic profit of the provider. Based on a cost model, we estimate the response time required to execute a distributed database query. Data replication is only considered if, for any query, the estimated response time exceeds a threshold previously set in the contract between the provider and the tenant. Then, the planned replication must also be economically beneficial to the provider. In this context, we propose an economic model that takes into account both the expenditures and the revenues of the provider during the execution of any particular database query. Once the data replication is decided to go through, a heuristic placement approach is used to find the placement for new replicas in order to reduce the access time. In addition, a dynamic adjustment of the number of replicas is adopted to allow elastic management of resources. Proposed strategy is validated in an experimental evaluation carried out in a simulation environment. Compared with another data replication strategy proposed in the cloud systems, the analysis of the obtained results shows that the two compared strategies respond to the performance objective for the tenant. Nevertheless, a replica of data is created, with our strategy, only if this replication is profitable for the provider

Les systemes d'information geographiques (sig) servent de support aux applications qui manipulent des donnees geographiques, telles que la planification urbaine, la regulation de la circulation, la gestion des ressources naturelles. Les problemes majeurs poses par la realisation de sig sont lies d'une part a la gestion d'un gros volume de donnees, d'autre part a la coexistence de deux types de donnees: la description des cartes (donnees alphanumeriques) et leur spatialite (geometrie et topologie). Les donnees spatiales posent de plus un double probleme car elles doivent etre manipulees par des operations specifiques et leur structuration est complexe et eminemment variable. Pour stocker, interroger et manipuler les donnees, les sig peuvent utiliser des systemes de gestion de bases de donnees (sgbd) dotes de fonctionnalites particulieres pour gerer des donnees spatiales. Notre travail a tout d'abord porte sur les problemes de modelisation de l'information geographique et a abouti a la proposition d'un modele original, base sur un modele a objets complexes, pour applications manipulant des cartes thematiques. Pour valider ce modele, nous avons implemente une maquette de sig au-dessus du prototype de sgrd oriente-objet o2. Cette experience nous a permis de degager des enseignements multiples. En particulier, la conception d'interfaces utilisateurs specifiques aux sig s'est averee etre une tache indispensable et complexe. Cette constatation a conduit a la proposition d'un modele d'interface pour concepteurs d'applications geographiques, premiere etape vers une boite a outils permettant de manipuler une large gamme d'applications geographiques. Les systemes d'information geographique et finalement les interfaces pour systemes d'information geographique sont les trois points auxquels nous nous interessons dans cette these

Mon travail porte sur la dynamique de certaines structures de données et sur les systèmes complexes. Nous avons présenté une approche de la combinatoire des tableaux et des permutations basée sur la dynamique. Cette approche, que nous appelons (Structures de Données Dynamiques) nous ouvre<br />la porte vers des applications en économie via les systèmes complexes.<br /><br />Les structures de données que nous avons étudiées sont les permutations qui ne contiennent pas de sous-suite croissante de longueur plus que deux, les tableaux de Young standards rectangles à deux lignes, les mots de Dyck et les codes qui lient ces structures de données.<br /><br />Nous avons proposé un modèle économique qui modélise le bénéfice d'un compte bancaire dont l'énumération des configurations possible se fait à l'aide d'un code adapté. Une seconde application<br />concerne l'évolution de populations d'automate génétique . Ces populations sont étudiées par analyse spectrale et des expérimentations sont données sur des automates probabilistes dont l'évolution conduit à contrôler la dissipation par auto-régulation.<br /><br />L'ensemble de ce travail a pour ambition de donner quelques outils calculatoires liés à la dynamique de structures de données pour analyser la complexité des systèmes.

Le développement des réseaux sans fil et des dispositifs mobiles (ordinateurs portables, PDA communicants, capteurs, etc.) constaté ces dernières années entraine de profondes mutations des applications et des services proposés aux utilisateurs. Nous entrons aujourd'hui dans l'ère de l'informatique pervasive avec pour enjeu de proposer des services et de rendre les données disponibles n'importe où et n'importe quand. Le système d'information n'échappe pas à cette évolution et devient lui aussi pervasif. L'information y est stockée partout, dans différents formats et sur différents types de terminaux interconnectés. Notre travail se concentre sur les problèmes liés à l'accès aux données dans les systèmes d'information pervasifs. Ces systèmes, dits « ambiants », évoluent dans un contexte particulièrement dynamique du fait de la mobilité des utilisateurs et des sources de données qui peuvent apparaître et disparaître à tout moment. Les techniques traditionnellement utilisées pour accéder aux données, dans les bases de données réparties ou les systèmes pair-à-pair par exemple, sont ainsi totalement remises en cause. En effet, la mobilité des sources de données et les possibles déconnexions rendent impossibles la gestion et l'exploitation d'un schéma de placement décrivant la localisation des différentes sources de données accessibles. Dans ce contexte, nous proposons donc de nouvelles techniques d'accès dédiées aux systèmes d'information pervasifs. Plus précisément, nos contributions concernent : - Un modèle d'évaluation et d'optimisation de requêtes dans les environnements pair-à-pair hybrides, associant terminaux mobiles et serveurs fixes, adapté à la mobilité des terminaux et à leurs ressources restreintes (e.g., énergie) - Des techniques de partage d'informations dans les environnements pair-à-pair mobiles, où plus aucune infrastructure fixe n'est exploitable et où les échanges de données reposent sur des interactions directes entre les terminaux. Ces travaux ont été appliqués au contexte de la communication inter-véhicules. - Enfin, notre dernière contribution concerne la proposition de mécanismes d'auto-adaptation permettant à un évaluateur de requêtes de se reconfigurer dynamiquement en fonction des changements de contexte (e.g., connectivité, mobilité, autonomie, etc.), particulièrement fréquents dans les systèmes pervasifs. Nos travaux ont été réalisés dans le cadre de différents projets et ont conduit à la soutenance de plusieurs thèses de doctorat et masters recherche.

Le travail présenté concerne la validation de données et l'observabilité des systèmes multilinéaires dans le but d'effectuer le diagnostic de l'instrumentation d'une installation. Après un rappel sur la validation de données et l'observabilité des systèmes linéaires, ces notions sont étendues aux systèmes multilinéaires. Différentes méthodes, telles que le calcul hiérarchisé, la linéarisation des contraintes et les fonctions de pénalisation sont présentées pour l'estimation des valeurs vraies en présence de mesures manquantes. Ces différentes méthodes sont comparées et un algorithme récursif d'estimations utilisant les techniques de linéarisation des contraintes et des fonctions de pénalisation est presenté. La validation de données ne peut être effectuée que sur des systèmes observables. Nous avons donc développé une méthodologie originale, basée sur l'emploi de diagrammes arborescents, qui permet d'extraire les équations du procédé correspondant à sa partie observable. La technique de validation de données a été appliquée avec succès sur un procédé complexe de traitement de minerai d'uranium de la société total compagnie minière France. L'installation partiellement instrumentée permet de disposer de mesures de flux volumique, de masse volumique, de teneur d'uranium dans la phase solide et liquide des flux. Outre l'obtention de données cohérentes, l'analyse des résultats de la validation permet de détecter d'éventuels défauts sur l'instrumentation<br>The aim of this study is to investigate data validation and observability of miltilinear systems to diagnose instrumentation in a process. Data validation and observability in linear systems are first reviewed and these notions are extended to multilinear systems. Differents methods such as hierarchical computation, constraint linearization and penalization functions, are presented to estimate true values when some values are lacking. After comparing the different methods, a recurrent calculus of estimates using constraint linearization and penalization functions is developed. An observable system is required in order to perform data validation. Thus, we developed an original method, based on arborescent diagrams. The technique of data validation has been successfully applied to a complex uranium processing plant owned by the French company Total Compagnie Minière France. On this partially instrumented process, measurements for volumic flow, density and uranium in both solid and liquid phase are available. The analysis allows first to obtain coherent date. Furthemore, it can be used to detect sensors faults

Cette etude est consacree a la validation de donnees par equilibrage de bilans matiere. La methodologie decrite dans ce memoire peut etre appliquee a tout procede chimique, avec ou sans reaction chimique, en regime permanent. Apres avoir mis en evidence le caractere ineluctable des erreurs de mesure dans une presentation generale du probleme, nous abordons successivement les points suivants: le classement selon l'observabilite et la redondance, les methodes numeriques utilisees et le diagnostic sur l'etat des capteurs. Le classement selon l'observabilite et la redondance des debits et fractions massiques est realise par l'application de nouveaux algorithmes bases sur des concepts issus de la theorie des graphes. Ces methodes permettent egalement la mise en evidence des equations de redondance. Dans le chapitre suivant, l'accent est mis sur les methodes numeriques utilisees. L'exploitation de la vacuite des systemes linearises est mise en exergue. La derniere phase, basee sur des tests statistiques, permet un diagnostic sur le fonctionnement des capteurs d'un procede. Une etude comparative de differentes methodes est realisee. Dans le dernier chapitre, une breve description du logiciel integrant ces differentes techniques est faite. L'efficacite du programme est testee sur deux exemples industriels