IOT et Big Data

Catalogue des cours de Télécom SudParis

Code

IGYF NET 8562

Niveau

M1

Graduate

Graduate

Domaine

Réseaux

Programme

Programme Ingénieur

Langue

Français/French

Crédits ECTS

2

Heures programmées

28

Charge de travail

28

Coordonnateur(s)

Département

  • Réseaux et Services Multimédia Mobiles

Equipe pédagogique

Acquis d'apprentissage

A la fin du module, l’élève devra être capable :
• d'appréhender, l’internet des objets et les objets connectés, dans leur globalité mais sous l’angle des données qu’ils vont générer et/ou s’échanger,
• d'appréhender le concept de données massives (Big Data), et leurs environnements dans leur globalité,
• d’appréhender des environnements embarqués des objets connectés,
• de créer/construire des objets connectés et d’intégrer ces objets dans un réseau,
• de collecter et de partager les données issues de ces objets,
• et enfin d’analyser ces données en tant que données massives au sein d’applications IoT de test.

Contenu

• Panorama des objets connectés et leurs environnements (Paul Jolivet – Bouygues Telecom ; 7h) : panorama des objets connectés, marché et évolutions – capteurs, actionneurs, devices embarquées, téléphones, smartphones, tablettes, modules connectés –, constituants de base de l’objet connecté, aspects matériel, interfaces internes et externes, aspects logiciel (OS, panorama et historique), développement d'applications et de service d'applications, problématiques d'intégration, enjeux de développement de services, du point de vue de l'opérateur, du fournisseur de terminaux et des tierces parties, modèles d’affaires des différents acteurs.
• Sécurité des applications mobiles et des objets connectés (Xavier Aghina ou Paul Richy – Orange Labs/Orange ; 7h): concepts de base de la sécurité des réseaux et des applications, cryptographie et sécurité pour – objets connectés, systèmes communicants, M2M, applications mobiles, logiciels – (analyses de risques, management attaques/sécurité), incidents de sécurité, sécurité dans les réseaux mobiles et le NFC, sécurité du NFC et des codes mobiles, application au contexte BYOD (Bring Your Own Device).
• Plateformes de services dédiées IoT (Sophie Chabridon ou Chantal Taconet ; 3h30): concepts et architectures de plates-formes d'hébergement de services pour l'IoT, outils logiciels pour la publication et la consommation de données issues de l'IoT, découverte de plates-formes d'hébergement de services pour l'IoT.
• Projet "fil rouge" et TPs associés (Marc Girod-Genet, INTech/Fablab ; 10h30) :
• partie théorique du MooC IMT "Programmer l’Internet des Objets",
• TP 1 : appréhender des environnements embarqués des objets connectés (e.g. Pycom, Raspberry, Python) afin de créer et de construire des objets connectés, et intégrer ces objets dans un réseau,
• TP 2 : collecter et partager dans une architecture de type cloud les données issues de ces objets (inclut manipulation de protocoles IoT tels que REST et CoAP),
• TP 3 : analyser ces données au sein d’applications IoT de test.

Prérequis

Connaissance du protocole IP et de l’Internet, des réseaux locaux et d’infrastructures, de la théorie de l'information et du traitement du signal, des réseaux mobiles et cellulaires. Avoir des bases en propagation du signal. Avoir des connaissances de base en modélisation, optimisation et traitement de données.

Mots-clés

Objets connectés, IoT, WoT, environnements embarqués, applications mobiles, données, sémantique, ontologie, données massives, traitement de données, traitement de flux, Big Data, plateformes de services, interopérabilité, cybersécurité, protection des données personnelles, RGPD, capteurs, actionneurs, terminaux mobiles, 4G, 5G, NFC, LPWAN, 6LoWPAN, CoAP, CBOR, REST, JSON, M2M, Pycom, Raspberry, Python, écosystème économique, business model.

Evaluation

Note finale = (Note CF + Note CC)/2. L'UV est validée si la note finale est supérieure ou égale à 10/20
CC : QCM et/ou TP noté (coef 1) ; CF1 : Devoir sur table (coef 1) ; CF2 : Devoir sur table ou oral.

Formule de l'évaluation

Note finale = (Note CF + Note CC)/2. L'UV est validée si la note finale est supérieure ou égale à 10/20

Approches pédagogiques

IoT et Big Data
Daniel Ranc, Télécom SudParis

Compétences CDIO

Compétences principales

  • 1.3 - Connaissances avancées en ingénierie : méthodes et outils
  • 2.3 - Pensée systémique
  • 2.3.1 - Penser globalement
  • 2.3.2 - Emergence et interactions dans les systèmes
  • 4.3.3 - Ingénierie Système : Modélisation et interfaces
  • 4.4 - Concevoir
  • 4.4.3 - Utilisation de connaissances préalables dans le cadre de la conception
  • 4.4.5 - Conception multidisciplinaire
  • 4.5.4 - Intégration matériel-logiciel
Fiche mise à jour le 13/10/2018