Pour son second appel, sur un vaste horizon de thématiques, nous avons  financé sept projets inter-laboratoires pour la période 2018-2020 :

  • Distributed Stream Processing in the Edge: The Internet of Things Usecase
    Laboratoires impliqués : CITI/LIP/LIRIS. L’Internet des Objets (« Internet of Things – IoT ») engendre un volume de données considérable et les architectures des centres de données montrent les limites du « Cloud Computing » actuel avec des pannes ayant eu des conséquences techniques et économiques considérables. Ce projet propose une architecture distribuée de type « Fog/Edge Computing » pour traiter en temps réel ces flux importants – « Distributed Stream Processing ».
    L’objectif est d’avoir une architecture -pour- traiter des données de l’IoT et s’exécutant -sur- des périphériques de bord de réseau de l’IoT. L’originalité de l’approche est (1) d’effectuer un clustering dynamique des données, (2) de considérer des sources de données hétérogènes avec des séries non-stationnaires nécessitant de l’apprentissage et (3) d’effectuer ces stockages et traitements avec des périphériques de faible puissance présentant des pannes (de batterie par exemple), des déconnexions (interférences, mobilité) perçus comme évènements normaux.
  • Scheduling Replica Requests in Key-Value Stores (REPLICA)
    Laboratoires impliqués : LIG/LIP/LIRIS. Limiter l’effet de la latence représente un verrou important dans les systèmes distribués actuels, en particulier dans les entrepôts de données de type clé-valeur comme Apache Cassandra ou MongoDB. Une solution efficace consiste à utiliser des algorithmes de réplication pour distribuer les requêtes. Lorsque celles-ci sont hétérogènes, les techniques traditionnelles conduisent à des délais importants pour des requêtes s’exécutant rapidement mais qui se retrouvent ordonnancées derrière des requêtes demandant des traitements plus longs. L’objectif de ce projet consiste à améliorer Héron, une solution pour ce problème, en y intégrant des techniques d’ordonnancement avancées.
  • Optimisation des réseaux WIFI au travers des applications de Crowd-Sensing
    Laboratoires impliqués : CITI/LIP. L’idée de ce projet est de combiner les applications crowd-sensing à une mesure systématique des réseaux Wi-Fi. Du moment qu’une application crowd est installé sur le smart-phone/smart-watches, il collecte en plus des informations sur les réseaux Wi-Fi. Le traitement de ces mesures permet à un serveur d’établir une carte du réseau Wi-Fi en terme de disponibilité et de performances et de proposer à un client le réseau Wi-Fi ou AP capable de lui offrir le meilleur service. Le projet consiste en la proposition d’algorithmes permettant de mettre en oeuvre ce type d’applications et d’optimisations. Nous nous intéressons à deux verrous important. Le premier est lié aux types de mesures effectuées et à leur traitement. Le deuxième verrou porte sur l’optimisation proprement dite du réseau. Le serveur doit intégrer des algorithmes permettant l’optimisation des performances.
  • BioQurate: Querying and Curating Hierarchies of Biological Graphs
    Laboratoires impliqués : LIP/LIRIS. The project involves a biocomputing team and a database team on a common research problem. We aim at leveraging graph rewriting techniques of ReGraph and graph data management techniques in order to provide a persistent, robust and scalable substrate for the construction and manipulation of hierarchies of biological graphs. Moreover, we wish to investigate whether the involved graphs need further expressive graph constraints for enforcing consistency and performing data cleansing.
  • NED : Network Embedding with Dynamic
    Laboratoires impliqués : LabHC/LIRIS. Le Network Embedding est une nouvelle technique pour analyser les propriétés d’un graphe, en le projetant dans un espace de faible dimension de manière à encoder certaines propriétés de sa structure dans les positions relatives des nœuds. L’objectif de ce projet exploratoire est d’étudier comment l’embedding de graphe pourrait être étendu au cas des graphes dynamiques, de manière à conserver à la fois l’organisation topologique du réseau et son organisation temporelle. Le financement permettra de mettre en commun les compétences complémentaires de l’équipe DM2L du LIRIS et de l’équipe Data Intelligence du Laboratoire Hubert Curien, en particulier en matière de graphes dynamiques et d’embedding de graphe.
  • ANTIDOT
    Laboratoires impliqués : CITI/LIRIS. Le projet ANTIDOT s’intéresse aux problèmes de vie privée soulevés par la collecte de plus en plus omniprésence des données de mobilité des utilisateurs de téléphones mobiles et leurs exploitation par des applications tierces. L’objectif de ce projet est de  proposer des solutions et des outils pour sensibiliser et responsabiliser les utilisateurs sur les risques de violation de leur vie privée dans le contexte de l’Internet mobile. Afin d’atteindre cet objectif, ANTIDOT va traiter de manière conjointe l’étude des mécanismes de collecte d’information, l’étude des vulnérabilités liées aux données de mobilité et la protection de ces données personnelles.
  • LLIPIDO : Logique Linéaire pour l’Internet des Objets
    Laboratoires impliqués : LIP/LIRIS. Dans le contexte de l’internet de objets, on cherche à spécifier des objets connectés ayant des ressources consommables et limitées, et à les assembler de manière valide. Dans ce but on peut utiliser la logique linéaire pour décrire et certifier les cycles de vie de ces objets.
    L’objectif est de tirer profit de la richesse d’expressivité de la logique linéaire pour décrire au mieux le comportement des objets et de s’appuyer sur la recherche automatique de preuve pour construire des assemblages d’objets, puis de les certifier dans le logiciel Coq à l’aide d’une librairie adaptée.