COAST : des réseaux de Petri à la planification assistée

COAST est un outil d'assistance à la planification militaire. Son architecture distribuée comprend un serveur constitué d'un moteur d'analyse de réseaux de Petri tandis que l'interface graphique fournie par le client permet de masquer l'utilisation des méthodes formelles. Les synchronisations entre tâches à planifier sont un aspect essentiel de COAST. Dans cet article, après une présentation générale de la problématique et de l'outil, nous décrivons les synchronisations, montrons comment elles sont modélisées et implantées

Apprentissage sur Données Massives; trois cas d'usage avec R, Python et Spark.

International audienceManagement and analysis of big data are systematically associated with a data distributed architecture in the Hadoop and now Spark frameworks. This article offers an introduction for statisticians to these technologies by comparing the performance obtained by the direct use of three reference environments: R, Python Scikit-learn, Spark MLlib on three public use cases: character recognition, recommending films, categorizing products. As main result, it appears that, if Spark is very efficient for data munging and recommendation by collaborative filtering (non-negative factorization), current implementations of conventional learning methods (logistic regression, random forests) in MLlib or SparkML do not ou poorly compete habitual use of these methods (R, Python Scikit-learn) in an integrated or undistributed architectureLa gestion et l'analyse de données massives sont systématiquement associées à une architecture de données distribuées dans des environnements Hadoop et maintenant Spark. Cet article propose aux statisticiens une introduction à ces technologies en comparant les performances obtenues par l'utilisation élémentaire de trois environnements de référence : R, Python Scikit-learn, Spark MLlib sur trois cas d'usage publics : reconnaissance de caractères, recommandation de films, catégorisation de produits. Comme principal résultat, il en ressort que si Spark est très performant pour la préparation des données et la recommandation par filtrage collaboratif (factorisation non négative), les implémentations actuelles des méthodes classiques d'apprentissage (régression logistique, forêts aléatoires) dans MLlib ou SparkML ne concurrencent pas ou mal une utilisation habituelle de ces méthodes (R, Python Scikit-learn) dans une architecture intégrée au sens de non distribuée

Un ADL pour les Architectures Distribuées à Composants Hétérogènes

National audienceDans cet article, nous présentons un ADL pour les architectures à composants hétérogènes et distribuées, et son utilisation au moment du déploiement. Actuellement, il n'existe pas de solution générique pour déployer une architecture distribuée basée sur différents intergiciels. Pour répondre à cette problématique, nous proposons dans cet article une approche pour décrire une telle architecture et un support pour le déploiement. Notre solution s'appuie sur un langage de description d'architecture possédant des notions de dépendances verticales et horizontales. Un exemple simple est présenté pour illustrer notre langage et pour valider nos contributions

Une approche conduite par les modèles pour le traçage des activités des utilisateurs dans des EIAH hétérogènes

Cet article propose une approche conduite par les modèles pour la gestion des traces d'activité des utilisateurs au sein de systèmes d'apprentissage hétérogènes instrumentés par les technologies Web. Un modèle UML générique de traces permet de structurer et d'ajouter une sémantique claire aux données observées, auquel est associée une architecture distribuée et décentralisée favorisant le partage et la réutilisation des traces collectées par différents outils et services. Nous appliquons ensuite cette approche au traçage de l'utilisation des objets pédagogiques par des utilisateurs exploitant des plates-formes d'apprentissage et viviers de connaissance. Enfin nous proposons une application pour la visualisation des traces collectées, ainsi qu'un service de recherche avancée d'objets pédagogiques qui offre l'opportunité de capitaliser les expériences d'une large communauté d'utilisateurs

Déploiement d'applications parallèles sur une architecture distribuée matériellement reconfigurable

Among the architectural targets that could be buid a system on chip (SoC), dynamically reconfigurable architectures (DRA) offer interesting potential for flexibility and dynamicity . However this potential is still difficult to use in massively parallel on chip applications. In our work we identified and analyzed the solutions currently proposed to use DRA and found their limitations including: the use of a particular technology or proprietary architecture, the lack of parallel applications consideration, the difficult scalability, the lack of a common language adopted by the community to use the flexibility of DRA ...In our work we propose a solution for deployment on an DRA of a parallel application using standard SoC design flows. This solution is called MATIP ( textit {MPI Application Platform Task Integreation}) and uses primitives of MPI standard Version 2 to make communications and to reconfigure the MP-RSoC architecture . MATIP is a Platform-Based Design (PBD) level solution.The MATIP platform is modeled in three layers: interconnection, communication and application. Each layer is designed to satisfies the requirements of heterogeneity and dynamicity of parallel applications. For this, MATIP uses a distributed memory architecture and utilizes the message passing parallel programming paradigm to enhance scalability of the platform.MATIP frees the designer of all the details related to interconnection, communication between tasks and management of dynamic reconfiguration of the hardware target. A demonstrator of MATIP was performed on Xilinx FPGA through the implementation of an application consisting of two static and two dynamic hardware tasks. MATIP offers a bandwidth of 2.4 Gb / s and latency of 3.43 microseconds for the transfer of a byte. Compared to other MPI platforms (TMD-MPI, SOC-MPI MPI HAL), MATIP is in the state of the art.Parmi les cibles architecturales susceptibles d'être utilisées pour réaliser un système de traitement sur puce (SoC), les architectures reconfigurables dynamiquement (ARD) offrent un potentiel de flexibilité et de dynamicité intéressant. Cependant ce potentiel est encore difficile à exploiter pour réaliser des applications massivement parallèles sur puce. Dans nos travaux nous avons recensé et analysé les solutions actuellement proposées pour utiliser les ARD et nous avons constaté leurs limites parmi lesquelles : l'utilisation d'une technologie particulière ou d'architecture propriétaire, l'absence de prise en compte des applications parallèles, le passage à l'échelle difficile, l'absence de langage adopté par la communauté pour l'utilisation de la flexibilité des ARD, ...Pour déployer une application sur une ARD il est nécessaire de considérer l'hétérogénéité et la dynamicité de l'architecture matérielle d'une part et la parallélisation des traitements d'autre part. L'hétérogénéité permet d'avoir une architecture de traitement adaptée aux besoins fonctionnels de l'application. La dynamicité permet de prendre en compte la dépendance des applications au contexte et de la nature des données. Finalement, une application est naturellement parallèle.Dans nos travaux nous proposons une solution pour le déploiement sur une ARD d'une application parallèle en utilisant les flots de conception standard des SoC. Cette solution est appelée MATIP (MPI Application Task Integreation Platform) et utilise des primitives du standard MPI version 2 pour effectuer les communications et reconfigurer l'architecture de traitement. MATIP est une solution de déploiement au niveau de la conception basée plate-forme (PBD).La plateforme MATIP est modélisée en trois couches : interconnexion, communication et application. Nous avons conçu chaque couche pour que l'ensemble satisfasse les besoins en hétérogénéité et dynamicité des applications parallèles . Pour cela MATIP utilise une architecture à mémoire distribuée et exploite le paradigme de programmation parallèle par passage de message qui favorise le passage à l'échelle de la plateforme.MATIP facilite le déploiement d'une application parallèle sur puce à travers un template en langage Vhdl d'intégration de tâches. L'utilisation des primitives de communication se fait en invoquant des procédures Vhdl.MATIP libère le concepteur de tous les détails liés à l'interconnexion, la communication entre les tâches et à la gestion de la reconfiguration dynamique de la cible matérielle. Un démonstrateur de MATIP a été réalisée sur des FPGA Xilinx à travers la mise en oe{}uvre d'une application constituée de deux tâches statiques et deux tâches dynamiques. MATIP offre une bande passante de 2,4 Gb/s et une la latence pour le transfert d'un octet de 3,43 µs ce qui comparée à d'autres plateformes MPI (TMD-MPI, SOC-MPI, MPI HAL) met MATIP à l'état de l'art

Architecture distribuée pour la détection d'activité dans un Espace Intelligent

La présente étude porte sur la capacité d'améliorer la détection des Activités de la Vie Quotidienne, AVQ (ou ADL :"Activity of Daily Life") par l'utilisation de capteur [i.e. capteurs] de mouvements portés par l'occupant d'un habitat intelligent. Les données provenant de ces capteurs devraient fusionner avec les informations issues de l'appartement pour donner une information plus pertinente par le principe de synergie [21]. La solution choisie pour le dispositif porté par la personne est l'innovation principale du projet : un réseau de capteurs disposés à plusieurs endroits sur le corps, communicant sans fil entre eux et avec le contrôle de l'appartement. Les données extraites sont le mouvement relatif du corps, et plus spécifiquement des mains et du tronc, par rapport à la verticale. De par les propriétés de ces éléments - nécessairement petits, discrets - des MEMS seront utilisés pour satisfaire ces critères. Le projet repose sur la conception des dispositifs embarqués sur l'occupant dans l'optique d'en étendre les fonctionnalités à d'autres analyses tels [i.e. telles] que le son, la position dans l'environnement, le statut médical, etc. Pour prouver la faisabilité, des capteurs externes seront ajoutés pour compléter les informations de base et donc étendre la qualité des inférences sur les activités en cours. Le mouvement est une donnée facilement détectable de par sa relative simplicité de mise en oeuvre et il fournit une bonne base de travail pour étudier de façon systématique les différents points clés de l'étude : la communication, la synergie des informations, l'analyse des activités, etc

Navigation pédestre: réponses technologiques face aux enjeux de la mobilité piétonne sécurisée

Cette présentation décrit les enjeux des déplacements des piétons avec des exigences particulières comme pour les pompiers ou les personnes malvoyantes. Elle dresse un tableau détaillé des réponses technologiques, notamment l'usage des capteurs MEMS, de l'UWB et des tags RFID

Robust Pedestrian Navigation for Challenging Applications

Presentation of a concept for robust indoor navigation. The concept is based on three key elements: - the use of an absolute geographical reference - the hybridisation of complementary technologies - specific motion models. This concept is illustrated by the means of two applications: the urban displacement of blind people and the indoor guidance of fire-fighter

GINSENG : une grille dédiée à l'e-santé et l'épidémiologie

Emerging challenge concerning public health statistics is the ability to provide real time information on population health. It is especially relevant in case of emergency scenarios: pollution through toxic gas emission or radioactivity, heat waves, pandemic flu viruses. The daily improvement of care practice can also benefit of any real time information on patients hosted in medical structures. To face this problematic, the french GINSENG project uses the european grid technology to create a sentinel network for e-health and epidemiology. This distributed network architecture offers many advantages: * Medical data banks from each hospital or labs can be interrogated directly without centralizing any information * Such architecture is then really cost effective. * Statistical studies will be soon available in real time through a web interface accessible by the medical staff. While patient data consistency can mainly be achieved by working on medical databases standardization, patient identification and medical data linkage mechanisms are performed dynamically through the grid network. Authentication and data encryption are ensured by healthcare professional smartcards containing an X509 grid-compatible certificate delivered by a trusted certification authority. The GINSENG project focuses on two fields: cancer surveillance and perinatal health