Expression qualitative de politiques d'adaptation pour Fractal

National audienceLes plates-formes d'exécution récentes telles que Fractal ou Open- COM offrent de nombreuses facilités pour assurer la prise en compte de propriétés extra-fonctionnelles (introspection, sondes, chargement dynamique, etc). Cependant, l'intégration de politiques d'adaptation reste délicate car elle nécessite de corréler la configuration du système avec l'évolution de son environnement. Le travail présenté dans cet article propose une description qualitative des évolutions de l'environnement et une interprétation possible basée sur de la logique floue. L'article présente également une extension de la plate-formeFractal implémentant les mécanismes nécessaires à l'exécution de ces politiques d'adaptation de haut niveau. L'approche est illustrée à l'aide d'un serveur HTTP qui modifie sa configuration (architecturale et locale) en fonction de plusieurs paramètres extra-fonctionnels tels que la charge du serveur et la dispersion des requêtes

La mise à disposition des œuvres et des informations sur les réseaux : régulation juridique et régulation technique

Technological developments lead to an exponential increase of the spread of works and information on the networks. Regulatory models from the analogical era based on physical medium scarcity and exclusivity are questioned by digital technology paradigms of copying, remixing and sharing. Copyright has been developed and adaptated at the same time than reproduction and dissemination technologies innovation, as an artificial corrective granting a limited monopoly of exploitation. But copyright can also lead to commons. We analyse how law and technology were conceptualised independently. Technical standards production process and the extension of exclusive rights are creating tensions between cultural industries and the public. This conception led to an intrication between regulation by law and technical protection measures, for the benefit of regulation by technology. Following research on lex informatica, we thus introduce a model based on the mutual influence between regulation by law and regulation by technology, toward legal categorisation redesign and an improved technical rights expression. The development of applications, ontologies and legal metadata allow to automate information and works exchanges management. Integrating regulation by law and regulation by technology, this model was built on the systematic analysis of various licensing models emerging on the networks, between access control and the constitution of Commons.Les développements techniques entraînent une croissance exponentielle de la circulation des œuvres et informations sur les réseaux. Les modèles de régulation de l'ère analogique élaborés sur la rareté du support sont remis en question par le numérique, fondé sur les paradigmes de la copie, de la réappropriation et du partage. Le droit d'auteur a été développé et adapté au rythme des innovations techniques de reproduction et de diffusion des œuvres, comme un correctif artificiel accordant une exclusivité temporaire d'exploitation. Il peut aussi conduire aux biens communs. Nous analysons comment droit et technique ont d'abord été pensés de manière indépendante. Les processus d'élaboration des normes et standards techniques et l'extension des droits exclusifs entraînent des tensions entre les industries culturelles et le public. Cette conception conduit à un enchevêtrement de lois et mesures techniques de protection au profit de la régulation technique. Nous proposons donc, dans la lignée de la lex informatica, un modèle fondé sur l'influence réciproque entre les disciplines, vers la reconception des catégories juridiques du droit d'auteur et vers une meilleure expression technique des droits. Le développement d'applications, d'ontologies et de métadonnées juridiques permet une automatisation de la régulation des échanges d'œuvres et d'informations. Mettant en œuvre une intégration plus équilibrée du droit et de la technique, ce modèle est notamment fondé sur l'analyse de licences et modèles contractuels qui se développent sur Internet, entre contrôle d'accès et biens communs

Modélisation graphique probabiliste pour la maîtrise des risques, la fiabilité et la synthèse de lois de commande des systèmes complexes

Mes travaux de recherche sont menés au Centre de Recherche en Automatique de Nancy (CRAN), dans le département Ingénierie des Systèmes Eco-Techniques (ISET) sous la responsabilité de B. Iung et de A. Thomas et le département Contrôle - Identification - Diagnostic (CID) sous la responsabilité de D. Maquin et de G. Millerioux.L’objectif principal de mes recherches est de formaliser des méthodes de construction de modèles probabilistes représentant les bons fonctionnements et les dysfonctionnements d’un système industriel. Ces modèles ont pour but de permettre l’évaluation des objectifs de fonctionnement du système (exigences opérationnelles, performances) et les conséquences en termes de fiabilité et de maîtrise des risques (exigences de sûreté). Ceci nécessite de modéliser les impacts de l’environnement sur le système et sur ses performances, mais aussi l’impact des stratégies de commande et des stratégies de maintenance sur l’état de santé du système.Pour plus de détails.A travers les différents travaux de thèses et collaborations, j’ai exploité différents formalismes de modélisation probabilistes. Les apports majeurs de nos contributions se déclinent en 3 points :• La modélisation des conséquences fonctionnelles des défaillances, structurée à partir des connaissances métiers. Nous avons développés les principes de modélisation par Réseau Bayésien (RB) permettant de relier la fiabilité et les effets des états de dégradation des composants à l’architecture fonctionnelle du système. Les composants et les modes de défaillances sont alors décrits naturellement par des variables multi-états ce qui est difficile à modéliser par les méthodes classiques de sûreté de fonctionnement. Nous proposons de représenter le modèle selon différents niveaux d'abstraction en relation avec l’analyse fonctionnelle. La modélisation par un modèle probabiliste relationnel (PRM) permet de capitaliser la connaissance par la création des classes génériques instanciées sur un système avec le principe des composants pris sur étagère.• Une modélisation dynamique de la fiabilité des systèmes pris dans leur environnement. Nous avons contribué lors de notre collaboration avec Bayesia à la modélisation de la fiabilité des systèmes par Réseau Bayésien Dynamique (RBD). Un RBD permet, grâce à la factorisation de la loi jointe, une complexité inférieure à une Chaîne de Markov ainsi qu’un paramétrage plus facile. La collaboration avec Bayesia a permis l’intégration dans Bayesialab (outil de modélisation) de ces extensions et notamment l’utilisation de paramètres variables dans le temps élargissant la modélisation des RBD à des processus Markoviens non homogènes.• La synthèse de la loi de commande pour l’optimisation de la fiabilité du système. Nous travaillons sur l’intégration de la fiabilité dans les objectifs de commande des systèmes sous contrainte de défaillances ou de défauts. Nous posons aujourd’hui le problème dans un contexte général de commande. Nous proposons une structuration du système de commande intégrant des fonctions d’optimisation et des fonctions d’évaluation de grandeurs probabilistes liées à la fiabilité du système. Nos travaux récents sont focalisés sur l’intégration, dans la boucle d’optimisation de la commande, des facteurs issues d’une analyse de sensibilité de la fiabilité du système par rapport aux composants

Informatique et culture scientifique du numérique

National audienceCe document transcrit les MOOC réalisés par le Learning Lab Inria, avec le soutien du Ministère de l’éducation nationale et de la jeunesse, en partenariat avec le projet Class ́Code et l’Université Côte d’Azur.Cette première version reprend et remet en forme les contenus des MOOC, notamment en transcrivant les propos oraux des différents intervenants issus des supports multimédias, et en adaptant les contenus à un média textuel. Les apports supplémentaires concernent modestement la partie surles logiciels libres et celle sur le son et la musique. En l’état, il manque encore un chapitre sur les implications et applications de l’informatique (bioinformatique, médecine, arts, etc.) et un autre sur l’architecture des ordinateurs et des réseaux. Cependant, le taux de recouvrement n’est pas nul car ces sujets sont également abordés dans d’autres sections du manuel. Toutefois, le manuel reste exploitable comme tel et sera enrichi et amélioré dans des versions suivantes

Qu’est-ce que le travail scientifique des données ?

Puisant ses analyses et ses exemples dans des champs scientifiques variés, cet ouvrage (dont l’original est paru en 2015 chez MIT Press) offre une étude inédite des utilisations des données au sein des infrastructures de la connaissance – utilisations qui varient largement d’une discipline à l’autre. Bien que le big data ait régulièrement les honneurs de la presse des deux côtés de l’Atlantique, Christine L. Borgman met en évidence qu’il vaut mieux disposer des bonnes données qu’en avoir beaucoup. Elle montre également que les little data peuvent s’avérer aussi précieuses que les big data, et, que, dans bien des cas, il n’y a aucune donnée, parce que les informations pertinentes n’existent pas, sont introuvables ou sont indisponibles… Au travers d’études de cas pratiques issus d’horizons divers, Christine L. Borgman met aussi en lumière que les données n’ont ni valeur ni signification isolément : elles s’inscrivent au sein d’une infrastructure de la connaissance, c’est-à-dire d’un écosystème de personnes, de pratiques, de technologies, d’institutions, d’objets matériels et de relations. Pour l’autrice, gérer les données et les exploiter sur le long terme requiert ainsi des investissements massifs dans ces infrastructures de la connaissance. L’avenir de la recherche, dans un monde en réseau, en dépend

Qu’est-ce que le travail scientifique des données ?

Puisant ses analyses et ses exemples dans des champs scientifiques variés, cet ouvrage (dont l’original est paru en 2015 chez MIT Press) offre une étude inédite des utilisations des données au sein des infrastructures de la connaissance – utilisations qui varient largement d’une discipline à l’autre. Bien que le big data ait régulièrement les honneurs de la presse des deux côtés de l’Atlantique, Christine L. Borgman met en évidence qu’il vaut mieux disposer des bonnes données qu’en avoir beaucoup. Elle montre également que les little data peuvent s’avérer aussi précieuses que les big data, et, que, dans bien des cas, il n’y a aucune donnée, parce que les informations pertinentes n’existent pas, sont introuvables ou sont indisponibles… Au travers d’études de cas pratiques issus d’horizons divers, Christine L. Borgman met aussi en lumière que les données n’ont ni valeur ni signification isolément : elles s’inscrivent au sein d’une infrastructure de la connaissance, c’est-à-dire d’un écosystème de personnes, de pratiques, de technologies, d’institutions, d’objets matériels et de relations. Pour l’autrice, gérer les données et les exploiter sur le long terme requiert ainsi des investissements massifs dans ces infrastructures de la connaissance. L’avenir de la recherche, dans un monde en réseau, en dépend