Projet IoRL
L'Internet du futur
Projet EPHYL
Objets connectés
Projet IDEAC
Agro-climatologie
Projet Treat SVD
Thérapies innovantes basées sur l'imagerie médicale
Projet Waves
Gestion de flux de données sémantiques
Projet DAP
Détection automatique des pollens
Projet USNB
Outils Numériques et Civic Tech
Projet BSS
Modélisation et optimisation des vélos en libre-service
Projet REAF
Récupérateurs d’énergie autonomes et flexibles
Projet 6G BRAINS
Un réseau radio-lumière pour une connexion massive
Projet IoRL
L'Internet du futur
Plus loin que le Wifi, vers un standard global !
IoRL, un projet européen pour résoudre les problèmes d’accès à l’Internet à l’intérieur des bâtiments.
Co-financé par la Commission Européenne, le projet IoRL (2017-2020) vise à rendre l’accès à l’Internet plus performant et sécurisé grâce à l’Internet de la lumière (Li-Fi) à l’ère de la 5G.
Il est parfois difficile d’accéder à l’Internet sans fil à l’intérieur des bâtiments., soit parce que le mobile ne passe pas bien, en raison de la structure du bâtiment, soit parce que le Wifi n’y est pas installé. Les choses pourraient changer avec l’arrivée de la 5G, la prochaine norme de la téléphonie mobile qui va révolutionner nos usages. Mais aussi avec l’accès à l’Internet par la lumière, les ampoules LED pouvant aujourd’hui transmettre les informations du web. L’ambition du projet européen IoRL (Internet of Radio Light) est de montrer comment la combinaison de ces deux technologies pourra résoudre le problème de l’accès sans fil en intérieur.
Son objectif est de développer un réseau plus sûr, plus sécurisé, plus personnalisable et plus intelligent, utilisant des ondes millimétriques (mmWave) et des communications via la lumière (VLC). La solution conçue fournira de manière fiable un débit accru (supérieur à 10 Gbps) à partir de points d’accès situés à l’intérieur des bâtiments. Cela se fera en minimisant les interférences et l’exposition électromagnétique grâce au Lifi et en fournissant une précision de localisation inférieure à 10 cm. Le Li-Fi est un système de communication utilisant la lumière, qui permet de naviguer avec un débit supérieur à 10 Gbit/s, soit davantage encore que la fibre optique. Les plus : ce système consomme dix fois moins d’énergie que la fibre et offre une connexion extrêmement sécurisée.
L’intérêt d’un projet européen est d’inciter des acteurs publics et privés, de toutes tailles et de nationalités différentes à travailler ensemble et à construire conjointement un projet sur une période définie.
C’est en effet en trois ans que les 20 partenaires du projet (la liste est disponible ici), venus non seulement des pays de l’Union Européenne, mais aussi de Turquie, d’Israël et de Chine, doivent développer un concept totalement nouveau qui augmentera le débit total pouvant être transmis à un réseau de bâtiments.
La première année du projet a été dédiée à l’élaboration des scénarios de cas d’usages, au recueil des exigences techniques et des besoins des utilisateurs, au développement du système et de son architecture technique. Les tests seront réalisés, fin 2019 / début 2020, au Musée Français de la Carte à Jouer d’Issy-les-Moulineaux, dans le métro de Madrid, dans des logements britanniques et dans un supermarché chinois.
Le projet IoRL contribuera également à l’établissement d’une norme mondiale pour l’Union Internationale des Télécommunications. C’est l’un des projets sur lesquels travaillent chercheurs et industriels aux côtés de la Commission Européenne dans le but de déterminer les standards de la future 5G (fin 2019).
Responsable : Xun Zhang
Type de financement : EU-H2020
Période d’étude : Juin 2017 – Mai 2020
Cas d’application :
Positionnement en intérieur
Communication multimédia dans la maison intelligente
Système de guidage dans les musées
Navigation entre les stations dans le système ferroviaire
Expérience réalisées et réussies : 5G, positionnement en intérieur testé à l’ISEP
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Voir la liste des partenaires sur le site dédié
OIRL (5G PPP)
Projet EPHYL
Objets connectés
Consommation énergétique : une problématique pour les Objets connectés.
Avec plus de 100 milliards d’objets connectés estimés en 2020, l’internet des objets se situe actuellement au cœur de l’évolution numérique. En effet, l’internet des objets rend désormais possible au quotidien l’offre de services et applications sécurisées et optimisées, qui sont distribués sur des réseaux d’objets communicants, intelligents, interconnectés et dotés de capacités de détection, d’activation et de communication. Afin d’interconnecter ces objets communicants, différentes technologies longues et courtes portées sont proposées. Les solutions courtes portées permettent aux objets d’accéder à internet via un nœud relai (passerelle) qui est connecté à internet via un support physique (connexion filaire ou autre). Les solutions longues portées dites encore Low Power Wide Area Network sont exploitées en bandes licenciées (Narrow-Band IoT et LTE Category M) et en bandes non licenciées (comme Sigfox et LoRA).
L’objectif général du projet EPHYL est de proposer, évaluer et expérimenter des améliorations dans les réseaux cellulaires pour ces objets connectés. La problématique plus générale de la gestion des ressources radios, les aspects de couverture, de qualité des liens, et surtout de consommation énergétique seront des critères de performance de comparaison des solutions proposées.
Responsable : Lina Mroueh
Type de financement : ANR (Agence Nationale de Recherche)
Période d’étude : Octobre 2016 – Décembre 2019
Cas d’application : proposition de nouvelles formes d’ondes pour la transmission dans les réseaux d’objets connectés.
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Les partenaires :
CEA
CentraleSupélec
INRIA
ANR
Projet IDEAC
Agro-climatologie
Intégration de données environnementales pour l’agro-climatologie
Le programme de recherche du projet concerne la valorisation et l’enrichissement des données météorologiques et climatiques massives dans l’objectif de contribuer à relever les défis d’une agriculture performante, novatrice et respectueuse de l’environnement. Pour cela, le projet consiste à mettre en place une plateforme de collecte et d’intégration de flux de données à partir de sources hétérogènes (services web, capteurs, etc.) en mode cloud. Ces données alimenteront des algorithmes de Data mining collaboratif et incrémental permettant l’amélioration de la qualité des données climatiques pour, par exemple, faire de la prévision météorologique à très courte échéance en utilisant des bases de données historiques issues de réseaux de stations météo.
Responsable : Raja Chiky
Labellisation : Cap Digital
Type de financement : Fonds Européen de développement régional (FEDER)
Période d’étude : Octobre 2018 – Avril 2020
Cas d’application : prédire les risques climatiques tel que le risque de gel en agriculture.
Expériences réalisées et réussies : un prototype Big Data est en cours de test à l'ISEP
Les partenaires
CAP 2020
Projet Treat SVD
Thérapies innovantes basées sur l'imagerie médicale
Développe des thérapies grâce à l’identification des gènes.
Les maladies des petits vaisseaux du cerveau (SVD) sont extrêmement fréquentes et responsables de 30% des AVC. Elles contribuent largement au déclin cognitif survenant au cours du vieillissement. Le projet TRT_cSVD a pour ambition de développer des thérapies innovantes, en utilisant les formes génétiques de ces maladies, et plus particulièrement CADASIL, la plus fréquente d’entre elles, comme paradigme.
L’ISEP contribue à la recherche de biomarqueurs des altérations de la microcirculation et au développement de nouveaux outils cliniques. Pour cela, les chercheurs se concentrent sur des images d’artères rétiniennes, acquises en optique adaptative. En effet, les vaisseaux rétiniens subissent les mêmes altérations que les vaisseaux cérébraux tout en étant plus facilement accessibles par l’imagerie haute résolution. Nous proposons de nouvelles méthodes de segmentation des parois artérielles et des bifurcations dans des images d’OA de vaisseaux rétiniens. Différents paramètres sont extraits de ces segmentations, pouvant caractériser la pathologie Cadasil.
Responsable : Florence Rossant
Type de financement : ANR Investissements d’Avenir (RHU 2e appel)
Période d’étude : Décembre 2016 - Décembre 2021
Les étapes importantes à venir : 2020 : Logiciel de segmentation des images d’OA et d’estimation des biomarqueurs.
Cas d’application : étude clinique des troubles de la vascularisation, intervenant dans de nombreuses pathologies comme le diabète et les maladies étudiées dans ce projet.
Expériences réalisées et réussies: un outil logiciel de segmentation d’images de vaisseaux rétiniens acquis en optique adaptative et de calcul de biomarqueurs est utilisé par les médecins pour les études cliniques et statistiques.
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Les partenaires
voir la liste sur le site dédié
Projet Waves
Gestion de flux de données sémantiques
Système de gestion de flux de données sémantiques
L’objectif général du projet WAVES est de concevoir et développer une plateforme générique qui gère en temps réel et d’une façon intelligente des flux de données massifs provenant de sources de données hétérogènes.
Le projet WAVES vise à explorer de nouvelles voies pour la fouille de flux massifs de données en temps réel via l’expérimentation d’une approche algorithmique en rupture. Au sein d’un environnement distribué sous forte contrainte de vélocité, les défis du projet WAVES sont les suivants : gérer efficacement ces flux massifs de données en temps réel, interconnecter différentes sources de données, les enrichir, raisonner sur les données, les filtrer et enfin distribuer les traitements afin de monter en charge.
Responsable : Zakia Kazi-Aoul
Travaillent aussi sur ce projet Yousra Chabchoub et Raja Chiky
Labellisation: Cap Digital
Type de financement : FUI (fonds uniques interministériel)
Période d’étude : Juin 2014 – Décembre 2018
Cas d’application : la supervision des réseaux de transport et de distribution de l’eau potable
Expériences réalisées et réussies : la réalisation d’un prototype de supervision d’un réseau de transport et de distribution de l’eau potable
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Les partenaires :
ATOS
ONDEO SYSTEMS
Institut Gaspard Monge
Data_Publica
Projet DAP
Détection automatique des pollens
DAP – Détection automatique des pollens
Près d'une personne sur trois est allergique au pollen en France. Les problématiques de détection et de reconnaissance des pollens sont donc importantes pour permettre une meilleure prévention de ces allergies.
Ce projet a pour but d'automatiser la détection, la reconnaissance et le dénombrement des pollens les plus allergisants en France. Actuellement, ces tâches sont effectuées par un opérateur humain qui analyse à l'aide d'un microscope les données collectées par des capteurs. Il dénombre et classifie manuellement les pollens qu'il détecte. Ces tâches peuvent devenir particulièrement pénibles en pleine saison, du fait de la quantité très importante des pollens. Dans ce projet, nous utilisons des outils de traitement d'images et d’apprentissage automatique afin d'aider l'opérateur en effectuant ces tâches de manière automatisée.
Responsable : Maria Trocan
Travaillent aussi sur ce projet Patricia Conde-Cespedes et Frédéric Amiel
Type de financement : collaboratif
Période d’étude : Octobre 2018 – Juin 2019
Cas d’application : ce projet doit permettre de pouvoir alerter la population en temps réel des risques allergiques pour permettre aux personnes concernées de prendre un traitement de manière préventive.
Expériences réalisées et réussies : l’ISEP participe uniquement dans la partie conception et modélisation.
Les partenaires :
LSCE
CEA
RNSA
Université Toulouse Paris Sabatier
IRT Saint Exupery
STAE Toulouse
Projet USNB
Outils Numériques et Civic Tech
USNB - Universal Social Network Bus
Les appareils mobiles personnels et les objets connectés sont des éléments essentiels pour relier les personnes à leur environnement et à leurs communautés, ce qui peut contribuer à la détection, l’analyse et la prédiction de processus d'intérêt commun.
L'objectif de cette recherche est d’étudier et de développer le middleware nécessaire pour faire face à l’hétérogénéité de tous ces composants (appareils mobiles personnels, objets connectés et personnes) pour encourager et améliorer la contribution des personnes à des processus de participation publique à l’échelle urbaine.
Responsable : Rafael Angarita
Type de financement : Inria ADT, Inria CORDI-S, Civic Budget EIT Digital, Inria@SilliconValley
Période d’étude : 2016 -jusqu'à présent
Cas d’application : nous nous concentrons sur les applications de Technologie Civique (technologie permettant l'engagement, la participation ou améliorant la relation entre le peuple et le gouvernement) mais nous pouvons appliquer notre recherche à la la conception et la réalisation de toute application nécessitant l'interconnexion de systèmes hétérogènes et distribués.
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Le partenaire :
INRIA
Projet BSS
Modélisation et optimisation des vélos en libre-service
BBS - Bike Sharing Systems.
Systèmes de véhicules en libre-service : Modélisation, Analyse et Optimisation.
Les systèmes de Vélos en Libre-Service (VLS) deviennent un mode de transport urbain à Paris et dans de nombreuses autres grandes villes. Cependant, un problème majeur des VLS concerne l’hétérogénéité entre les stations du fait de la forte attractivité de certaines stations situées dans des zones d’intérêt et d'autres zones délaissées. L'étude de cette hétérogénéité et des possibilités d’y remédier est un enjeu central de notre projet. Le projet vise d’abord à comprendre l’utilisation actuelle des BSS en se basant sur un grand jeu de vraies données décrivant l’état des stations et les trajets effectués. L’analyse de ces données utilise des techniques de Machine Learning comme le Clustering et les méthodes de détection d’anomalies. La bonne connaissance des systèmes de BSS et de leurs usages est primordiale pour pouvoir proposer de nouvelles méthodes écologiques incitant les utilisateurs des BSS à mieux équilibrer le système, ce qui représente l’objectif final du projet.
Responsable : Yoursa Chabchoub
Type de financement : PGMO : Programme Gaspard Monge pour L’optimisation et la recherche opérationnelle
Période d’étude : Octobre 2013 –Septembre 2015
Cas d’application : Cas d’application : Cette étude peut être étendue aux voitures électriques en libre-service.
Le partenaire :
Laboratoire d’Informatique de Polytechnique
INRIA
IFSTTAR
Université Paris Nanterre
Projet REAF
Récupérateurs d’énergie autonomes et flexibles
Alimentation énergétique de capteurs communicants dans les systèmes flexibles
Le programme de recherche concerne l’étude et la conception de systèmes de récupération d’énergie mécanique dans des environnements vibratoires fortement contraints. Il s’agit d’alimenter des capteurs permettant de mesurer des variables critiques soit pour l’usage de l’objet, soit au cours de sa fabrication. Les applications concernent essentiellement les systèmes embarqués (véhicules, machines électriques ou pneumatiques) ou l’internet des objets.
Responsable :
Alexis Brenes : conception et optimisation de système
Mariam Dème Camara : conception de circuits électroniques flexibles
Labellisation: Financement privé
Type de financement : Privé industriel
Période d’étude : Phase 1 : étude de faisabilité : Novembre 2018 – Mai 2019. Date potentielle de fin : 2022
Cas d’application : Industriels : « Industrial Internet of Things
(I-IoT) » : Mesure des caractéristiques d’usure de pièces industrielles
Grand public : aide à la navigation piétonne ou supervision d’activités sportives.
Expériences réalisées et réussies : Premiers résultats de production d’énergie à l’aide de composite flexible
Les partenaires :
Laboratoire de Recherches et de Contrôle du Caoutchouc et des Plastiques
Projet 6G BRAINS
Un réseau radio-lumière pour une connexion massive
La 6G arrive, L’union européenne vient tout juste de lancer les travaux de recherche sur la préparation de la 6G qui devrait offrir cinquante fois plus de débit que la 5G en 2030.
D’après la réussite du projet 5G IoRL (iorl.5G-ppp.eu), L’ISEP a réussi le premier test 5G-VLC dans le monde avec les autres partenaires européens et internationales. Il permet d’ouvrir la porte de la Recherche sur le réseau du futur ! Cette année, L’ISEP participe au projet de recherche « 6G BRAINS », qui a débuté début Janvier 2021 pour une durée de trois ans.
Le projet est financé par le programme Horizon 2020 de l’UE, avec une subvention de 5,7 millions d’euros.
6G BRAINS apportera un apprentissage par renforcement dans le réseau radio-lumière pour une connexion massive ! Il ne s’agit pas seulement de gagner en vitesse mais d’ouvrir la porte à l’intelligence artificielle et d’utiliser de multiple bande de fréquence : THz, mmW et OWC (Optical Wireless ). L'objectif de 6G BRAINS est d'amener l'apprentissage par renforcement profond (DRL) multi-agents piloté par l'IA à effectuer l'allocation des ressources sur et au-delà des communications massives de type machine avec de nouvelles liaisons de spectre, y compris THz et les communications optiques sans fil (OWC), afin d'améliorer les performances en termes de capacité, de fiabilité et de latence pour les futurs réseaux industriels.
Les technologies développées seront largement applicables à divers secteurs verticaux tels que l'industrie 4.0, le transport intelligent, la santé en ligne, etc. En particulier, de nouvelles opportunités commerciales émergeant dans 6G BRAINS seront identifiées pour des activités d'exploitation de suivi. Les résultats de 6G BRAINS devraient créer une base solide pour les futurs projets et la normalisation mondiale des technologies B5G et 6G dans des domaines pertinents pour les environnements industriels.
Pour en savoir plus sur le projet : https://5g-ppp.eu/6g-brains/
Responsable : Xun Zhang
Type de financement : EU-H2020
Période d’étude : Janvier 2021 – Décembre 2023
Cas d’application :
Ville connecté
Industrie 4.0
