Description
Date depot: 8 avril 2019
Titre: Une plateforme robotique pour la gestion de la confidentialité dans un écosystème intelligent basé sur des données et des capteurs pour l'industrie 4.0
Directrice de thèse:
Salima BENBERNOU (LIPADE)
Encadrant :
Mourad OUZIRI (LIPADE)
Domaine scientifique: Sciences pour l'ingénieur
Thématique CNRS : Données et connaissances
Resumé:
Une croissance rapide des technologies de pointe favorise les systèmes cyber-physiques où les composants physiques et logiciels sont étroitement imbriqués, chacun opérant à des échelles spatiales et temporelles différentes, présentant des modalités comportementales multiples et distinctes et interagissant les uns avec les autres de façon très variée et qui change avec le contexte. Le système cyber physique est contrôlé ou surveillé par des algorithmes informatiques, étroitement intégrés au cyberespace, aux données et à ses milliards d'utilisateurs.
De nos jours, les entreprises et les organisations (les autorités aéroportuaires, par exemple) utilisent de plus en plus une plate-forme intelligente et extrêmement évolutive, ainsi que des technologies connectées, pour innover, transformer, moderniser et prendre des décisions commerciales tactiques ou stratégiques.
De plus, les gens utilisent des appareils intelligents personnels, des appareils portables, des jeux collaboratifs et des dizaines d'autres applications logicielles intelligentes. Bien que le système cyber physique émerge à peine, cependant, à mesure que les vecteurs de menace se développent radicalement avec l'avènement d'un écosystème ultra-intelligent, de nouveaux risques doivent être pris en compte et traités. La protection de la vie privée devrait faire partie intégrante de la stratégie, de la conception et des opérations, envisagées dès le départ pour contrôler efficacement tout écosystème technologique connecté et intelligent de l’industrie 4.0, de la ville intelligente et de l’aéroport intelligent.
Ainsi, l’explosion des technologies autour des Big Data offre la possibilité de faire face à la multiplication des sources d’informations, tels que les réseaux sociaux, systèmes de géolocalisation, données personnelles, web logs… afin d’accroitre le niveau de connaissance de l’entreprise des comportements clients. Cependant, la protection des données privées est devenue un problème majeur dans toute organisation qu’elle soit privée ou publique. Par exemple, l’utilisation de l’open data fusionnée avec les données propriétaires peut engendrer l’identification de personne en l’occurrence lors de la corrélation des données pendant l‘analyse de grandes masses de données en en utilisant les techniques de machine learing ou visualisation de cette analyse. Il est impératif que toute organisation possède des approches pour protéger leur client.
Le sujet de thèse s’inscrit dans la perspective ouverte
Doctorant.e: Hammoud Khodor