Thèse soutenue

Modélisation de l'internet des objets dans des modèles de processus configurables

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Auteur / Autrice : Kunal Suri
Direction : Walid Gaaloul
Type : Thèse de doctorat
Discipline(s) : Informatique
Date : Soutenance le 11/02/2019
Etablissement(s) : Université Paris-Saclay (ComUE)
Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Orsay, Essonne ; 2015-....)
Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Télécom SudParis (Evry ; 2012-....) - Services répartis- Architectures- MOdélisation- Validation- Administration des Réseaux / SAMOVAR - Département Informatique / INF - Commissariat à l'énergie atomique et aux énergies alternatives / CEA
établissement opérateur d'inscription : Institut national des télécommunications (Evry ; 1979-2009)
Jury : Président / Présidente : Nazim Agoulmine
Examinateurs / Examinatrices : Samir Tata, Maude Manouvrier, Arnaud Cuccuru
Rapporteur / Rapporteuse : Michaël Mrissa, Chirine Ghedira

Résumé

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Un nombre croissant d’entreprises internationales ont adopté les systèmes d'information centrés-processus pour profiter des avantages de l'utilisation de processus rationalisés basés sur des modèles prédéfinis, également appelés modèles de processus métier. Cependant, l'environnement commercial dynamique actuel exige de la flexibilité et la réutilisation systématique des processus métier, qui se manifeste par l'utilisation de modèles de processus configurables (CPM). Ceci évite le développement de processus à partir de zéro, qui est à la fois une démarche fastidieuse et sujette à de nombreuses erreurs, et facilite le partage d'une famille de variantes de processus métier pouvant être personnalisées en fonction d'exigences métier concrètes. Par ailleurs, l'adoption des ressources de l'Internet des objets (IoT) dans les processus d'entreprise inter-organisationnels est également en croissante constante. Cependant, ces ressources IoT doivent être utilisées efficacement. Ces dispositifs IoT sont hétérogènes en raison de leurs propriétés et de leurs fabricants (normes propriétaires), ce qui pose des problèmes d’interopérabilité. De plus, étant limitées, elles doivent être allouées (et consommées) en gardant à l'esprit des contraintes, tels que le coût énergétique, le coût de calcul, etc. pour éviter les pannes pendant leurs consommations par les processus. Il est donc essentiel de modéliser explicitement la perspective des ressources IoT dans les modèles de processus métiers lors de la phase de conception. Dans la littérature, divers travaux de recherche dans le domaine de gestion des processus métier (BPM) sont généralement axés sur la perspective du flux de contrôle. Bien qu'il existe certaines approches axées sur la perspective des ressources, elles sont généralement dédiées à la perspective des ressources humaines. Ainsi, les travaux sur l'intégration de la perspective des ressources IoT dans les processus métier sont limités pour résoudre des problèmes liés à l'hétérogénéité. De même, dans le contexte des CPM, il n’existe aucune prise en charge de la configuration permettant de modéliser la variabilité des ressources IoT au niveau des CPM. Cette variabilité résulte des fonctionnalités spécifiques aux ressources IoT, telles que la possibilité de partage, et réplication, qui sont pertinentes dans le contexte des processus métier. Dans cette thèse, nous abordons les limitations susmentionnées en proposant une approche pour intégrer la perspective IoT dans le domaine du BPM et soutenir le développement de CPM. Ce travail propose les contributions suivantes: (1) il fournit une description formelle de la perspective des ressources IoT, et de ses relations avec le domaine BPM à l'aide de la technologie sémantique, et (2) il fournit de nouveaux concepts pour permettre l'allocation de ressources IoT configurables dans les CPM. Pour valider notre approche et démontrer sa faisabilité, nous procédons comme suit: (1) implémenter des outils preuve de concept qui soutiennent le développement de processus métier et de modèles de processus configurables conscient des IoT, et (2) réaliser des expérimentations sur des jeux de données de modèles de processus qui démontrent l’efficacité de notre approche et affirment sa faisabilité