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Le big data industriel à l'honneur de la Bourse aux technologies de l’Institut Mines-Télécom

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Le big data industriel à l'honneur de la Bourse aux technologies de l’Institut Mines-Télécom

La prochaine Bourse aux technologies de l’Institut Mines-Télécom se tiendra sur le Campus Artem de Mines Nancy le 15 novembre. L’occasion pour PME et chercheurs d’échanger autour du thème "Big data pour l'optimisation industrielle" et de découvrir les dernières innovations de l’Institut et de ses partenaires, notamment l’application de géolocalisation d’intérieure de la start-up LittleThumb, le logiciel de lutte contre les codes malveillants Gorille et le logiciel Adapi d’amélioration des procédés industriels.

LittleThumb : se perdre au cœur d’un bâtiment sera bientôt impossible

Jusqu’à ce jour, le GPS nous emmenait jusqu’à la porte d’entrée d’un bâtiment mais nous abandonnait une fois à l’intérieur. Alors comment ne plus se perdre dans les dédales de couloirs ? Pour mettre fin à cette hantise qui nous a tous touché au moins une fois dans notre vie, Nel Samama propose une technologie de géolocalisation intérieure. Le co-fondateur de la start-up LittleThumb et chercheur de Télécom SudParis utilise pour cela les communications radio très courte distance (NFC).

Le principe LittleThumb utilise un réseau de puces RFID placées directement à l’intérieur des bâtiments. Une application mobile permet ensuite à l’utilisateur de communiquer avec celles-ci et de le localiser au sein des locaux. Ainsi, il suffit tout simplement de placer le smartphone à quelques centimètres de la balise. Une idée simple avec une grande longévité (les puces ont une durée de vie de 25 ans) le tout à un faible coût comparé à un système Wifi. Autant d’atouts qui pourraient séduire de nombreux marchés : le bâtiment, les parcs d’attraction ou encore les parkings souterrains. Selon Nel Samama, le succès de sa technologie repose sur un challenge : « nous devons créer chez l’utilisateur une habitude d’utilisation en implantant notre système dans un maximum d’infrastructures ».

Gorille, un logiciel qui favorise la lutte contre les codes malveillants

Guillaume Bonfante et Jean-Yves Marion, chercheurs au Loria* de Nancy, travaillent depuis 2007 sur les codes malveillants. Ensemble, ils ont créé le logiciel Gorille qui utilise une nouvelle méthode d’analyse des malwares. En effet, celui-ci effectue de manière autonome un travail jusqu’à présent réalisé à la main par des analystes.

Basé sur une analyse morphologique qui identifie la forme d’un malware, Gorille compare les codes binaires et recherche les points communs entre eux. « L'analyse de ces codes permet d’identifier ce que fait un logiciel en cours d’exécution : est ce qu'il modifie les données des utilisateurs ? Est-ce qu'il transmet des informations sur le web ? … En outre, il permet d’évaluer son comportement », explique Guillaume Bonfante. Beaucoup de virus étant écrits à partir de codes ayant servi à d’autres, l’approche de Gorille rend plus facile l’identification du caractère malveillant d’un nouveau code. Par ailleurs, une analyse dynamique permet d’adapter Gorille au système d’auto-modification que possèdent la plupart des logiciels. Avec sa base robuste et sa simplicité d’utilisation le logiciel du LORIA s’adresse directement aux entreprises désireuses d’améliorer la sécurité de leurs réseaux.

ADAPI, un logiciel prédictif pour l’optimisation et la maintenance des industries

L’Analyse de Données pour l’Amélioration des Procédés Industriels (Adapi) est une suite logicielle, composée de plusieurs briques fonctionnelles dédiées à l’analyse prédictive des données issues de l’industrie et du tertiaire. L’approche proposée par Mines Douai est avant tout une méthodologie basée sur l’emploi des technologues numériques et des outils d’apprentissage pour la modélisation et la prédiction des procédés évolutifs complexes. A partir des données extraites du procédé ou du système à améliorer, un modèle expérimental est estimé, puis utilisé pour réaliser une analyse prédictive permettant de proposer les meilleures actions d’optimisation ou d’amélioration. Basés sur une démarche DMAIC, ces modèles sont conçus en fonction des besoins et de la problématique de l’industriel. Avec une telle approche, un gestionnaire de service ou un exploitant industriel peut, par exemple, mieux optimiser sa consommation énergétique ou ses matières d’œuvre, garantir des conditions de fonctionnement optimales, mieux connaître les modes de fonctionnement et les phénomènes de vieillissement ou de dégradation des équipements, etc.

« Nous avons les moyens d’acquérir de stocker et de traiter toutes les données issues des systèmes industriels que ce soient des automates, le MES ou l’ERP. En exploitant des outils informatiques dédiés et des plateformes BigData**, nous apportons une expertise dans la construction des modèles par apprentissage en tirant profit de nos savoir-faire en modélisation guidée par les données, développés au croisement des communautés informatique et automatique », précise Stéphane Lecoeuche, directeur de l’unité de recherche Informatique et Automatique de Mines Douai.

Les résultats issus de l’analyse de données peuvent ensuite être exploités directement par l’industriel s’il possède le niveau d’expertise nécessaire ou déployés dans des solutions d’amélioration et de contrôle temps-réel. Le but ultime étant quoi qu’il en soit, l’amélioration de la performance industrielle grâce à une analyse prédictive que ce soit en termes d’optimisation de KPI ou de meilleure disponibilité des équipements.

Les labos parlent aux PME

Les Bourses aux technologies de l’Institut Mines-Télécom sont des journées de rencontres et d’échanges entre chercheurs et PME. L’objectif du dispositif est de permettre aux PME d’accéder plus facilement aux résultats de la recherche académique et de développer ainsi les innovations de demain. Son originalité est d’apporter les technologies issues de toutes les écoles de l’Institut et de ses partenaires dans une région donnée et sur un domaine.

 

*Le Loria (Laboratoire lorrain de recherche en informatique et ses applications) est une UMR commune au CNRS, à l’Université de Lorraine et à Inria.

**Mines Douai est partenaire de la plateforme nationale TERALAB

 

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