Brieuc Berruet

PhD student

Application des techniques de Machine Learning à la géolocalisation indoor des objets connectés dans le contexte de la future 5G

Brieuc Berruet sous la direction de Alexandre Caminada et Oumaya Baala

Résumé

Le déploiement du réseau LoRa (Longe Range) d’Orange pour l’internet des objets (c’est-à-dire l’extension d’Internet par l’intégration des objets connectés dans le réseau) va permettre la mise en place de nouveaux services dans l’e-santé ou dans la sécurité. A travers le programme « Nouvelle France industrielle », la géolocalisation des objets connectés a été définie comme une technologie essentielle pour l’IoT. De surcroît, la prolifération des objets connectés à l’horizon 2020 nécessite la mise en place d’un nouveau standard, la 5G, qui introduit de nouvelles techniques de transmission du signal qui permet d’atteindre des débits de télécommunication très élevées et ainsi, d’améliorer l’IoT, la gestion du big data ou bien encore la réalité virtuelle et augmentée. La thèse s’inscrit donc dans ce contexte particulier afin de répondre aux services de l’IoT. Elle a pour but de réaliser une géolocalisation intérieure des objets connectés qui répondra aux attentes du programme cité. Le champ d’applications peut être varié comme l’aide à domicile pour les personnes souffrants d’Alzheimer ou obtenir le parcours d’un objet volé dans un magasin.

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