Thèse Vers des systèmes de gestion des équipements IoT collaboratifs pour une meilleure QoE: IoT DM Cognitif dans Thing'in F/H



Référence : 29879768
Date de dépot : 12/04/2019
Entreprise : Orange

Descriptif
Description : La Direction Orange Labs Services (OLS) construit, intègre et qualifie les plateformes de service pour les offres d'Orange : VoIP, Orange TV, Orange Portail, Mail, PIM, services pour mobile. L'équipe d'accueil est particulièrement spécialisée dans les applications de la gestion des équipements connectés installés chez les clients et utilisateurs (Device Management). Le « Device Management » couvre un ensemble de fonctions de gestion d'équipements et terminaux (passerelles et box Internet, téléphones mobiles, tablettes, routeurs, etc.) telles que l'inventaire, le diagnostic, la prise de contrôle à distance, la configuration, la mise à jour du firmware, l'installation d'applicatifs. Ce sont des fonctions clés pour l'opérateur Orange, à la fois pour livrer les services au client, et aussi pour permettre une maintenance efficace du service.
Qu'est ce qui fait la valeur ajoutée de cette offre ?
Cette thèse se focalise sur le domaine de l'IoT, un sujet en pleine expansion et attirant l'attention des industriels et des académiques. Plus précisément, il traite l'automatisation de la gestion des erreurs survenues sur les devices et la collaboration des acteurs afin d'assurer une meilleures qualité d'expériences aux clients. De plus, il s'agit de faire de la recherche appliquée pour résoudre des problématiques au cœur du métier d'un opérateur de télécommunications.
Vous serez intégré(e) dans une équipe dynamique et expérimentée dans le domaine du device management, et vous êtes amené(e) à collaborer avec des experts de DM et des chercheurs contribuant sur la plateforme Thing'in.
Références :
[1]: Franziska Kühn, Horst Hellbrück, Stefan Fischer, A Model-based Approach for Self-healing IoT Systems - Position Paper. SENSORNETS 2018: 135-140
[2]: R. Seiger, S. Herrmann and U. Aßmann, "Self-Healing for Distributed Workflows in the Internet of Things," 2017 IEEE International Conference on Software Architecture Workshops (ICSAW), Gothenburg, 2017, pp. 72-79.
[3]: Martin T.P., Glasgow J.I., Féret M.P., Kelley T. (1991) A Knowledge-Based System for Fault Diagnosis in Real-Time Engineering Applications. In: Karagiannis D. (eds) Database and Expert Systems Applications. Springer, Vienna
[4]: Zhaoguang Xu, Yanzhong Dang, Peter Munro, Knowledge-driven intelligent quality problem-solving system in the automotive industry, Advanced Engineering Informatics, Volume 38, 2018, Pages 441-457, ISSN 1474-0346,
[5]: Seydoux N., Drira K., Hernandez N., Monteil T. (2016) IoT-O, a Core-Domain IoT Ontology to Represent Connected Devices Networks. In: Blomqvist E., Ciancarini P., Poggi F., Vitali F. (eds) Knowledge Engineering and Knowledge Management. EKAW 2016. Lecture Notes in Computer Science, vol 10024. Springer, Cham
[6]: Malik Ghallab, Dana S. Nau, Paolo Traverso: Automated Planning and Acting. Cambridge University
Press 2016, ISBN 978-1-107-03727-4,
[7]: Anders Eivind Braten, Nattachart Tamkittikhun, Frank Alexander Kraemer, and Doreid Ammar. 2017. Towards cognitive device management: a testbed to explore autonomy for constrained IoT devices. In Proceedings of the Seventh International Conference on the Internet of Things (IoT '17). ACM, New York, NY, USA, Article 41, 2 pages.
[8]: V. Stavroulaki, N. Koutsouris, D. Petromanolakis and P. Demestichas, "Cognitive management system for intelligent devices in the future Internet," eChallenges e-2010 Conference, Warsaw, 2010, pp. 1-8.
[9]: V. Stavroulaki, Y. Kritikou and E. Darra, "Acquiring and Learning User Information in the Context of Cognitive Device Management," 2009 IEEE International Conference on Communications Workshops, Dresden, 2009, pp. 1-5.


Votre rôle est d'effectuer un travail de thèse sur : “Towards Collaborative IoT Device Management System of Systems for better QoE: Cognitive IoT DM Thinking in Thing'in”
Contexte :
Dans un système IoT complexe (ie. smart cities, smart building, smart transport, industrie 4.0), les IoT devices seront de plus en plus interconnectés : soit pour assurer la connectivité, soit pour échanger des informations. De plus, différents acteurs (opérateurs de télécommunication, constructeurs, parties tiers) feront partie de ce système avec leurs propres services client et leurs propres solutions de device management afin d'assurer la gestion des problèmes identifiés sur leurs devices. Par conséquent, la gestion de ces devices est assurée d'une manière isolée par des acteurs indépendants dont les devices qu'ils gèrent sont dépendants et construisent un écosystème homogènes (système des systèmes ). Ainsi, si un problème est survenu sur l'un des devices, il pourra être propagé et impactera le fonctionnement des devices qui lui sont dépendants. La propagation des problèmes amène des dysfonctionnements sur d'autres devices donc une dégradation de la QoE, plus d'appels et une augmentation du coût du customer care.
Dans ce cadre, ce sujet de thèse a pour objectif d'offrir une nouvelle solution pour gérer les problèmes survenus sur les devices en considérant leurs dépendances dans les systèmes IoT multi-acteurs à large échelle où les devices sont gérés par des solutions de Device Management isolées et hétérogènes (basées sur des protocoles standardisés ou propriétaires). Ceci afin d'assurer à la fois une meilleure qualité d'expérience (QoE) aux clients, et à la fois une meilleure maîtrise des coûts de service client.
Etat de l'art :
Des travaux de recherche proposent des mécanismes de self-healing afin de détecter/prédire des problèmes lors de l'exécution des processus dans un système IoT et de corriger la situation [1, 2]. L'autonomic computing (AC) représente l'approche la plus adoptée pour la gestion autonome des systèmes en se basant sur la boucle MAPE-K. D'autres travaux se focalisent sur les systèmes à base de connaissance [3, 4] qui formalisent un domaine sous un format interprétable par la machine et offrent des mécanismes d'inférences et de raisonnement pour détecter et corréler les problèmes, et proposer des solutions.
L'hétérogénéité des devices et des types d'erreurs exige des techniques plus avancées de représentation de la connaissance pour assurer l'interopérabilité. Des travaux de recherche adoptent la description sémantique de la connaissance y compris les devices IoT [5] pour assurer l'interopérabilité. La planification [6] fait partie des techniques utilisées pour le développement des systèmes cognitifs pour la résolution des problèmes. Dans le domaine du device management, des travaux de recherche [7, 8, 9] ont été proposés pour une gestion cognitive du device pour configurer le device par rapport au contexte d'utilisation.
Cependant, dans un système IoT, la recherche d'une solution sera de plus en plus difficile due à (1) l'isolation des solutions de device management appartenant à différents acteurs, et à (2) la dépendance entre les devices. En effet, le device management est considéré comme un système des systèmes. Chaque acteur gère indépendamment ses devices avec ses propres solutions, et le tout constitue un système homogène.
La section 3 détaille la mission scientifique de cette proposition de thèse ainsi que la liste des activités associées.


Profil recherché
Profil recherché : Vous avez un diplôme d'ingénieur ou un master 2 universitaire en informatique.
Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles souhaitées par le poste
Vous êtes familier avec les architectures logicielles distribuées: Architecture orientée service, Architecture orientée évènement, etc.
Vous avez une expérience solide en programmation java.
Vous êtes attiré(e) par les nouvelles technologies du web sémantique et graphes pour l'IoT.
Vous avez un intérêt pour la recherche appliquée et pour le domaine des objets connectés.
Vous êtes motivé(e), autonome et dynamique.
Vous maîtrisez le français et l'anglais (lu, écrit).
Expériences souhaitées (stages, …) :
- Participation à des projets/stages dans l'industrie.
- Avoir une expérience dans la recherche : une publication scientifique
- Maîtrise de la programmation et adaptation à des nouvelles technologies.

Le plus de l'offre :
Objectif scientifique - verrous à lever
L'objectif de cette thèse est de proposer une plateforme collaborative pour automatiser la gestion des erreurs survenues sur les devices dans un système IoT à large échelle géré par différents acteurs. Cette solution définit un ensemble de services permettant d'intégrer des solutions de DM isolées et hétérogènes (implémentant une variété de protocoles DM : LWM2M, TR-069, USP, propriétaire, etc.) qui gèrent des devices interdépendants.
Ainsi, la première partie des travaux consiste à définir l'architecture de la plateforme collaborative dans un environnement multi-acteurs de DM. Cette architecture définira les responsabilités de chaque acteur, les modalités d'accès à leurs solutions de DM, etc. afin d'assurer la gestion collaborative de leurs devices qui peuvent être interdépendants. La deuxième partie des travaux sera une spécialisation de l'architecture proposée pour la gestion des erreurs survenues sur les devices. Cette contribution propose un enabler de la plateforme de recherche Thing'in qui enrichit la description des devices par un modèle sémantique décrivant les dépendances entre les devices, les types de problèmes (erreurs) qui peuvent être survenus sur des devices IoT hétérogènes, les acteurs et leurs solutions de DM. Ce modèle sera la base d'un service de prise de décision pour résoudre les problèmes. Ce service prend en considération les dépendances entre les devices, pour identifier les devices impactés et assure la collaboration des solutions de DM isolées et hétérogènes.
Les verrous business sont relatifs à l'isolation des solutions de DM, qui seront utilisées pour gérer les erreurs survenues sur les devices, et aussi à la gouvernance de chaque acteur. Les verrous techniques sont liés à la dépendance des devices qui peut engendrer une propagation du problème, détecté sur un device, aux devices qui lui sont connectés, et à l'hétérogénéité des types de devices et des erreurs ainsi qu'à l'hétérogénéité des solutions de DM. La scalabilité de la plateforme reste un verrou à gérer lors de la conception et l'implémentation de la plateforme. Ainsi, une évaluation du temps de traitement des pannes, en tenant compte le nombre de devices/pannes à gérer, est nécessaire.
Innovation et apports scientifiques:
- Vous pouvez être amené(e) à déposer un brevet pour Orange.
- Vous publiez les résultats de vos travaux en revues et conférences scientifiques classées.
Approche méthodologique-planning
Le plan de déroulement de cette thèse est le suivant : (WP : Work Package)
* WP1 : Business Use Case
Se familiariser avec le domaine du Device Management, standards, protocoles, etc.
Définition d'un use case multi-acteurs.
* WP2: Etat de l'art
Etat l'art sur les plateformes et approches collaboratives dans un environnement multi-acteurs.
Etat de l'art sur les approches et techniques cognitives pour la gestion des problèmes survenus sur des devices interdépendants
* WP3: Architecture de la plateforme
Définition de l'architecture de la plateforme collaborative ainsi que les politiques de gouvernance pour la gestion des problèmes dans un environnement multi-acteurs
* WP4: Thing'in enabler
Elaboration d'un modèle de connaissance formalisant la gestion des pannes survenues sur les devices avec des actions correctives.
Proposition d'un algorithme pour la prise de décision collaborative tenant compte les dépendances entre les devices.
Implémentation du modèle et de l'algorithme avec les technologies adaptées.
* WP5: Implémentation
Implémentation d'un prototype de la plateforme collaborative.
Évaluation de la performance (QoS) lors de la gestion
* WP6: Rédaction
La rédaction du manuscrit
Finalisation des publications.

Niveau d'étude : Bac + 3 : licence
Expérience : Entre 1 et 3 ans d'expérience
Lieu de la mission : Rhône-Alpes - Meylan
Poste(s) disponible(s) : 1
Poste de cadre : Suivant Profil
Contrat : Stage
Durée du contrat : for 6 to 12 months
Début de la mission : 23/04/2400

Entreprise
Nom de l'entreprise : Orange
Site Web : http://www.orange.jobs
Contact : Monsieur Service Recrutement
Adresse : 78-84 rue Olivier de Serres
75015 Paris
France


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