Fiabilité et efficacité de l'usage énergétique dans le stockage et récupérabilité des données basées sur la théorie du codage dans les réseaux sans fil intégré dans le contexte du IoT

Dans cette thèse, nous nous intéressons à cette gestion des données dans les réseaux de capteurs sans fil intégrés dans un contexte IoT. Plus précisément, nous aborderons la problématique du stockage des données au sein même du réseau de capteurs en se posant la question suivante : Comment stocker provisoirement les données dans le réseau de capteurs de sorte que ces données soient facilement accessible par les consommateurs tout en assurant le meilleur compromis entre la fiabilité de livraison des donnés et la préservation des ressources énergétiques des capteurs ?Il s'agit dans un premier temps de proposer un système fiable de stockage de données basé sur la théorie du codage réseau et sur le modèle de communication « Publish/Subscribe ». Le système proposé est adapté à l'architecture des réseaux de capteurs ainsi qu'aux besoins des applications et services IoT localisés. Pour démontrer la validité du système de stockage proposé, des évaluations de performances au travers d'une analyse mathématique et de simulations sont conduites. Celles-ci montrent clairement une augmentation de la fiabilité de la livraison des données aux consommateurs avec un taux de livraison des paquets de 80% en moyenne. Afin d'améliorer encore plus les performances du système de stockage de données, nous proposons, dans un second temps, l'optimisation du système afin que celui-ci puisse réaliser le stockage des données de manière adaptative et autonome, tout en assurant le meilleur compromis entre fiabilité et coût. Ce dernier se traduit par l'impact du système de stockage sur la consommation d'énergie du réseau de capteurs sans fil. À notre connaissance, notre système est le premier à proposer d'assurer la fiabilité du stockage des données en fonction des demandes des services et des conditions du réseau. L'évaluation des performances, par simulation, de notre système de stockage adaptatif et autonome montre que l'optimisation du stockage des données (formulée sous forme d'un processus de décision Markovien (MDP)) selon les conditions de fonctionnement du réseau permet l'accès à 70% de données en plus comparativement au système non-adaptatif proposé précédemment. Ce résultat est obtenu tout en augmentant la durée de vie du réseau de 43%.Après avoir travaillé sur l'aspect quantitatif des performances du réseau à travers une étude sur le compromis coût - consommation énergétique, nous nous intéresserons dans la troisième contribution de cette thèse à l'utilisation de notre système de stockage dans des réseaux de capteurs sans fil disposant de cycles de services (cycle d'endormissement-réveil) variables. Aujourd'hui, les réseaux de capteurs reposant sur le standard 802.15.4 peuvent utiliser des cycles de services variables et avoir recours à l'endormissement des nœuds dans le but d'économiser leur énergie. Dans une première partie de cette contribution, nous avons ainsi proposé une amélioration du mécanisme de gestion du cycle de service (duty cycle) du standard 802.15.4 afin de le rendre dynamique et adaptable au trafic réseau. L'évaluation des performances par simulations de l'amélioration proposée montre que celle-ci aboutit à une économie d'énergie très significative tout en permettant au réseau de capteurs sans fil de remplir sa mission de prise en charge du trafic généré. Dans une seconde partie de cette contribution, nous évaluons les performances de notre système de stockage de données dans le but d'évaluer si un tel mécanisme pourrait cohabiter positivement avec un mécanisme de cycle de service variable (condition d'exploitation réaliste du réseau). L'évaluation des performances montre que l'activation d'un cycle de service variable dans le réseau de capteurs n'apporte aucune amélioration au niveau de la consommation énergétique mais que le compromis optimal entre la fiabilité et la consommation énergétique obtenu par notre système de stockage adaptatif et autonome n'est pas non plus affecté, celui-ci est maintenuWireless Sensor Networks (WSN) are made up of small devices limited in terms of memory, processing and energy capacity. They work interconnected and autonomously in order to monitoring a region or an object of interest. The evolution in the development of devices more powerful (with new capability such as energy harvesting and acting) and less expensive made the WSNs a crucial element in the emergence of Internet of Things (IoT). Nonetheless, assuming the new applications and services offered in the IoT scenario, new issues arise in the data management performed in the WSNs. Indeed, in this new context, WSNs have to deal with a large amount of data, now consumed on-demand, while ensure a good trade-off between its reliability and retrievability, and the energy consumption. In the scope of this thesis, we are interested in the data management in the WSN in the context of IoT realm. Specifically, we approach the problem of in-network data storage by posing the following question: How to store data for a short term in the WSNs so that the data could be easily retrieved by the consumers while ensuring the best trade-off between data reliability and conservation of energy resources? Foremost, we propose a reliable data storage scheme based on coding network, and assuming a communication model defined by the Publish/Subscribe paradigm. We validate the efficiency of our proposal by a theoretical analyses that is corroborate by a simulation evaluation. The results show that our scheme achieves a reliability of 80% in data delivery with the best cost-benefit compared to other data storage scheme. Aiming to further improve the performance of the data storage scheme proposed in our first contribution, we propose its optimization (modeling it as a Markov Decision Process (MDP)) in order to store data with optimal trade-off between reliability and communication overhead (in this context, also seen as energy consumption), and in an autonomously and adaptive way. For the best of our knowledge, our optimized data storage scheme is the only to ensure data reliability while adapt itself according to the service requirements and network condition. In addition, we propose a generalization of the mathematical model used in our first contribution, and a system model that defines the integration of WSNs performing our data storage scheme in the context for which it was envisaged, the IoT realm. Our performance evaluation shows that our optimization allows the consumers to retrieve up to 70% more packets than a scheme without optimization whereas increase the network lifetime of 43%.Finally, after being interested in finding the best trade-off between reliability and cost, we now focus on an auxiliary way to reduce the energy consumption in the sensor nodes. As our third contribution, we propose a study, in two parts, to measure how much a node activity scheduling can save energy. First, we propose an improvement in the duty cycle mechanism defined in the 802.15.4. Then, we propose a duty cycle mechanism introduced into our data storage scheme aiming at saving energy in the storage nodes. The simulation results show that our solution to the duty cycle mechanism in 802.15.4 led in considerable saving in energy costs. However, regarding duty cycle in our data storage scheme, it did not end up in more energy saving. Actually, as our optimized scheme already saves as much resource energy as possible while ensuring high reliability, the duty cycle mechanism can not improve the energy saving without compromise the data reliability. Nonetheless, this result corroborates that our scheme, indeed, performs under the optimal trade-off between reliability and communication overhead (consumption energy