Cours:BUTiot
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S5/S5 - AII - Objets connectés (IoT) : génération, transmission, traitement et analyse de données distribuées
Sommaire
Description générale
Comment acquérir des données distribuées (d'objets connectés ou de serveurs), les analyser (détecter), les traiter (ie les modifier) et le redistribuer, tout ceci en temps réel.
Contenu (Programme National)
S5 :
- Architectures IoT (Extreme edge/edge/mist/fog/cloud, passerelle);
- Communication indirecte orientée message (Publier/Souscrire, broker, MQTT);
- Gestion de la qualité de service (QoS);
- Notions d’API (déclaration, appel de services);
- Tableau de bord (node-red, grafana...).
- Big Data et Cloud computing : définition et technologies;
- Relations entre IoT, Cloud et Big Data;
- Applications aux systèmes automatisés.
S6 :
- Développer un programme permettant de transmettre des données issues d’un ou plusieurs nœuds de capteurs (clients) vers un serveur afin de réaliser des applications diverses : stockage de données dans une base SQL, génération d’une page web pour l’affichage des données, ainsi que des fenêtres de commande graphique ou de supervision (utilisation des protocoles de communication liés à l’internet des objets, création de tableaux de bord pour la visualisation de données);
- Développer un programme, coté objet (cible microcontrôleur de type ESP32), pour générer des données utiles (basées sur la récupération d’informations fournies par des capteurs, après mise en forme).
- Présentation du concept de l’IIoT en automatisation industrielle;
- Exemples d’IoT industriels;
- Apprentissage des bases d’un langage de programmation classique de l’IoT;
- Génération de données à l’aide d’une cible microcontrôleur.
Volumes horaires
- S5 - Informatique Spécialisée : 12h = 3h CM + 9h TD
- S6 - Industrie du futur : 19,5h = 4,4h CM + 9h TD + 6h TP
Évaluations
- ...
Contenu/progression sur les deux semestres
S5 : Informatique Spécialisée
- Contexte Objets Connectés
- MQTT : envoyer/recevoir des données
- Javascript => Node.js => NodeRed
- analyser des données temps réel : détection d'anomalies ponctuelles (type abberation) par approche statistique
- traiter des données temps réel : filtrage
S6 : Industrie du Futur
(prévision)
- Génération de données avec capteurs et SBC
- appareils Zigbee
- Tableau de bord/Supervision : HomeAssistant (visualisation / scénarios)
- lien base de données
- approfondissement : Traitement et analyse de données
- Multicapteurs
- approches Apprentissage Artificiel : classification supervisée / non-supervisée (clustering)
Élements de Cours Magistral
- Diapositives
Travaux Dirigés / Pratiques
S5 :
- Étape 1 - MQTT : envoyer/recevoir des données
- Étape 2 - Node.js : envoyer/recevoir des données avec MQTT
- Étape 3 - Node.js : Détection temps réel d'anomalies de type données aberrantes
- Étape 4 - Node.js : filtrage de données temps réels
- NodeRed
