Amélioration de l’interopérabilité et de l’évolutivité pour les systèmes contextuels dans l’agriculture 4.0

Interoperability and Upgradability Improvement for Context-Aware Systems in Agriculture 4.0

• Auteur / Autrice : Quang-Duy Nguyen
• Direction : Jean-Pierre Chanet
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 16/07/2020
• Etablissement(s) : Université Clermont Auvergne‎ (2017-2020)
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale des sciences pour l'ingénieur (Clermont-Ferrand)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire d'Informatique, de Modélisation et d'Optimisation des Systèmes - Institut national de recherche en sciences et technologies pour l'environnement et l'agriculture. Technologies et systèmes d’information pour les agrosystèmes
• Jury : Président / Présidente : Engelbert Mephu-Nguifo
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Catherine Roussey, Christophe de Vaulx, Gilles Belaud, Robert Laurini
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Nathalie Hernandez, Frédérique Laforest

Mots clés

Mots clés contrôlés

Agriculture connectée

Internet des objets

Mots clés libres

Agriculture 4.0

Internet des Objets

Système contextuel

Microservice

Pile de Services

Réseaux de Capteurs Sans Fils

Ontologie

Inférence à base de Règles

Système d’Aide à la Décision

Agriculture 4.0

Internet of Things

Context-Aware System

Microservice

Stack of Services

Wireless Sensor Network

Ontology

Rules-based inference

Decision Support System

Résumé

La prochaine évolution de l’agriculture est l’Agriculture 4.0. Dans ce domaine, les nouvelles technologies de l’Internet des Objets (IdO) et les systèmes contextuels sont utilisés pour améliorer les performances des activités agricoles. Un système contextuel est un système capable de réagir automatiquement et adéquatement en fonction du contexte. Le fait d’utiliser un tel système permet non seulement de réduire la charge de travail des agriculteurs, mais aussi d’améliorer la précision des activités agricoles. Cependant, leur emploi dans le monde rencontre deux obstacles spécifiques. Le premier obstacle est le besoin de mettre régulièrement à jour le système contextuel sans changer sa fonctionnalité. Ce besoin s’appuie sur le fait que l’agriculture est une activité saisonnière, avec un lieu de travail externe, ce qui implique plusieurs facteurs imprévisibles qui influent sur les aspects logiciels et matériels du système. Le deuxième obstacle est l’hétérogénéité de données générées à partir du système contextuel. Dans le domaine agricole, on trouve des capteurs variés observant des phénomènes variés et produisant des données également variées. Représenter ces données est un fait nécessaire pour l’interopérabilité des dispositifs à l’intérieur un système contextuel, ou pour l’interopérabilité de plusieurs systèmes contextuels différents à l’intérieur l’écosystème de l’IdO. Cette thèse propose trois contributions. La première est une architecture s’appuyant sur le principe de microservice. Cette architecture est une pile de services pour les systèmes contextuels, qui permet aux développeurs d’un système de se focaliser sur les objectifs des services plutôt que leurs aspects logiciels et matériels. La deuxième contribution est une ontologie, intitulé CASO, dédiée aux systèmes contextuels. Cette ontologie fournit un vocabulaire pour modéliser les données générées par le système contextuel. De plus, elle inclut un mécanisme pour créer des règles de raisonnement. La troisième contribution est un système d’aide à la décision (SAD) pour l’irrigation automatique, développé à partir d’IRRINOV® , une méthode d’irrigation manuelle. Il fait partie d’un système contextuel dédié à l’irrigation de l’équipe TSCF d’INRAE. Ce SAD est basé sur la pile de services pour les systèmes contextuels,et utilise l’ontologie IRRIG, une spécialisation de CASO dédiée à l’irrigation. Les trois contributions vont être appliquées dans un système contextuel d’irrigation déployé dans l’AgroTechnoPôle, situé à Montoldre, en France.

The next evolution of agriculture is Agriculture 4.0. Agriculture 4.0 is about using technologies ofthe Internet of Things (IoT) and Context-Aware Systems (CASs) to increase the performance offarming activities. A CAS can react automatically and adequately to the environment based onits context. Applying CASs in agriculture can reduce farm labor and increase the precision offarming activities. However, it encounters two challenges specific to agriculture. The firstchallenge relies on the need to upgrade a CAS regularly with new computing devices orsoftware programs without changing its functionality. Indeed, natural factors, such as violentweather and wild animals, can damage the computing devices located on farmland. Moreover,after each farming season, farmers may need to upgrade their system with new computingdevices and software programs. The second challenge is the data heterogeneity generated froma CAS. In agriculture, various phenomena involve the need to have different sensor devices thatmake numerous types of measurements and produce heterogeneous data. Representing all ofthese heterogeneous data is necessary for the interoperability of different computing devices ina CAS or the interoperability between different CASs in the IoT ecosystem. This thesis proposesthree contributions. The first contribution addresses the first challenge. It is a new architecturebased on the microservice mindset that allows system developers to focus on the services’goals rather than the computing devices and software programs of a CAS. This newarchitecture is called the stack of services for CASs. The second contribution addresses thesecond challenge. It is a new ontology for CASs named CASO. The ontology provides avocabulary to model heterogeneous data generated from CASs and embodies a mechanism tomake rules for reasoning. The third contribution is to build a decision support system (DSS) forthe irrigation CAS in the research unit TSCF, INRAE. The design of the DSS relies on the stackof services for CASs. Moreover, the DSS uses a new ontology called IRRIG, a specialization ofCASO for irrigation. The DSS is an automation version of the manual irrigation methodIRRINOV®. All the guidelines for farmers in IRRINOV® are transformed into rules for reasoning.The contributions of this thesis are going to be applied to build a smart irrigation CAS deployedin AgroTechnoPôle, located in Montoldre, France.