Équipe de Recherche

Responsable du projet

Photo de Boussaid Lotfi

Boussaid Lotfi

Grade : Maître de Conférences

Enseignants-chercheurs impliqués

Haddaji Ramzi

Grade : Maître Assistant (ENIM)

Bahri Nejmeddine

Grade : Maître Assistant (FSM)

Doctorants à mobiliser dans le cadre du projet

Allami Waeel

Gaumati Yaseen

Nefzi Houimli Radhia

Hergli Seyfeddine

Hammouda Adel

Ben Amara Mohamed

Résumé et Objectifs

Préambule

Le développement de systèmes embarqués intelligents pour des applications temps réel connaît une forte évolution en réponse à des besoins croissants aux niveaux nationaux et internationaux, portés par des secteurs comme l'automobile, l'aéronautique, l'IoT, la santé, l'industrie 4.0, l'agriculture de précision ou la météorologie.

Il s'agit en fait de développer des architectures intelligentes optimisées sur des microcontrôleurs dédiés ou sur des circuits de prototypage de type FPGA.

Le défi majeur de ce volet est de proposer des solutions matérielles permettant d'augmenter le parallélisme de traitement et le temps d'exécution, la flexibilité et la mise à jour du système, la réduction du temps de mise sur le marché et la consommation en adoptant l'approche méthodologique AAA (Adéquation Algorithme Architecture) qui consiste à optimiser l'implantation d'un algorithme sur une architecture matérielle spécifique.

Motivation

Les systèmes embarqués intelligents pour des applications temps réel connaissent une évolution rapide, portée par des besoins croissants en intelligence locale, connectivité, sécurité et efficacité énergétique.

À l'échelle nationale et internationale, les tendances majeures incluent l'intégration de l'intelligence artificielle embarquée (Edge AI, TinyML) pour permettre un traitement local des données, réduisant la latence et la consommation énergétique tout en augmentant l'autonomie des dispositifs.

Parallèlement, la cybersécurité devient un enjeu critique avec l'émergence de normes dédiées à la protection des systèmes embarqués sensibles. Les architectures matérielles évoluent vers des systèmes hétérogènes combinant processeurs, GPU, FPGA et accélérateurs IA afin d'optimiser les performances pour des applications complexes en temps réel.

La connectivité à faible latence (notamment via la 5G et les réseaux TSN) répond aux besoins des secteurs comme l'automobile autonome, l'industrie 4.0 et la santé connectée. Enfin, la réduction de la consommation énergétique et l'éco-conception sont devenues prioritaires, notamment pour les dispositifs IoT et mobiles. Ces évolutions s'accompagnent d'un fort besoin en recherche sur la conception mixte matérielle/logicielle, l'ordonnancement temps réel, la sûreté de fonctionnement, et l'interopérabilité des systèmes critiques.

Objectifs

Thème 1 : Accélérateurs matériels sécurisés pour communications robotiques

Le premier thème étudié cible spécialement le développement d'accélérateurs matériels dédiés à plusieurs niveaux pour sécuriser les communications dans le contrôle commande des robots. En effet, les robots industriels et les robots autonomes dédiés à des applications temps réel et qui opèrent dans des environnements critiques, où les solutions de sécurité purement logicielles peuvent s'avérer insuffisantes, nécessitent le recours à d'autres solutions matérielles qui garantissent la rapidité de traitement, la précision de calcul et la sécurité contre les diverses menaces cybernétiques.

Les résultats attendus incluent le développement d'accélérateurs matériels fonctionnels de modules de communication sécurisée, ainsi qu'une analyse comparative des performances entre les solutions matérielles et logicielles existantes dans le domaine de la sécurité des communications.

Thème 2 : Système intelligent de supervision photovoltaïque

Le deuxième thème porte sur le développement d'un système intelligent de supervision des installations photovoltaïques, visant à optimiser la production énergétique grâce à l'Intelligence Artificielle. Ce système intégrera des fonctions de prédiction, d'identification et de localisation des défauts afin d'améliorer la maintenance et la performance globale des centrales. Le projet s'articule autour de plusieurs axes : modélisation des installations et des défauts pour la détection automatisée d'anomalies via l'IA, amélioration des convertisseurs et onduleurs face aux variations climatiques grâce à des algorithmes MPPT avancés, et optimisation intelligente du stockage d'énergie basée sur les historiques de consommation et les prévisions météorologiques. L'analyse d'images satellites permettra également de renforcer la prédiction des variations de production solaire.

Thème 3 : Système d'aide à la décision médicale

Le troisième volet du projet de recherche vise à développer un système d'aide à la décision médicale intelligent basé sur l'intelligence artificielle en vue d'améliorer le diagnostic des pathologies cardahiovasculaires chez les patients souffrant de douleurs thoraciques. Le projet combine l'analyse approfondie des signaux ECG et des données physiopathologiques avec le développement de modèles prédictifs de mortalité exploitant les technologies d'Intelligence Artificielle et les modèles de langage. L'objectif final consiste à créer un prototype de bracelet connecté IoT capable de collecter et analyser en temps réel les signaux cardahiaques, prédire les anomalies et prévenir la dégradation de l'état de santé des patients, offrant ainsi une solution de monitoring cardahiovasculaire continu et personnalisé.

Thème 4 : Architecture FPGA pour apprentissage profond multimodal

La quatrième thématique vise à développer et optimiser une architecture basée sur des circuits FPGA pour l'exécution de modèles d'apprentissage profond multimodal intégrant des données audio, vidéo et textuelles. Face à la complexité et aux importantes ressources de calcul nécessaires pour ces modèles, la recherche explore les avantages des circuits FPGA en termes de parallélisme massif et de configuration spécifique, en utilisant des techniques d'optimisation telles que le parallélisme de calculs et l'optimisation des communications inter-modules. L'objectif final consiste à démontrer la supériorité de cette approche par rapport aux processeurs traditionnels en termes de performances et d'efficacité énergétique, ouvrant ainsi la voie à une nouvelle génération de systèmes embarqués capables de traiter des données multimodales complexes en temps réel pour des applications en reconnaissance vocale, vision par ordinateur et traitement du langage naturel.

Thème 5 : Informatique quantique sur FPGA

Le cinquième et dernier volet s'articule autour d'une étude approfondie des principes fondamentaux de l'informatique quantique et des concepts clés liés aux circuits FPGA, permettant d'examiner les différentes architectures possibles pour un calculateur quantique basé sur cette technologie. La recherche met particulièrement l'accent sur les exigences spécifiques des applications temps réel, nécessitant des performances et une réactivité optimale.

L'objectif majeur est de concevoir et mettre en œuvre un prototype fonctionnel capable d'exécuter efficacement des algorithmes quantiques en temps réel, impliquant la conception et l'optimisation des circuits logiques nécessaires pour réaliser les opérations quantiques, ainsi que le développement d'une interface utilisateur conviviale. Cette approche novatrice ouvre des perspectives prometteuses pour le développement futur de systèmes informatiques avancés capables de résoudre efficacement des problèmes complexes dans des domaines variés tels que la cryptographie, l'optimisation et la simulation moléculaire, contribuant ainsi à l'avancement des technologies quantiques appliquées.

Résumé

Ce projet vise à concevoir une nouvelle génération de systèmes embarqués intelligents dédiés aux applications temps réel, en intégrant des approches matérielles avancées et l'intelligence artificielle. Les thématiques du projet portent globalement sur :

  1. Le développement d'accélérateurs matériels sécurisés pour les communications dans le contrôle commande des robots opérant dans des environnements critiques, garantissant latence ultra-faible et résistance aux cybermenaces.
  2. La création d'un système IA de supervision photovoltaïque optimisant la production énergétique via la prédiction de défauts, l'amélioration des convertisseurs (MPPT avancés) et la gestion intelligente du stockage.
  3. La conception d'un bracelet connecté médical pour le diagnostic cardahiovasculaire en temps réel, analysant les signaux ECG et les données physiologiques via des modèles prédictifs IA.
  4. L'optimisation d'architectures FPGA pour l'exécution accélérée de modèles multimodaux (audio/vidéo/texte), visant une efficacité énergétique supérieure aux processeurs classiques.
  5. L'exploration d'architectures quantiques sur FPGA pour le calcul temps réel, incluant un prototype exécutant des algorithmes quantiques avec une interface utilisateur dédiée.

L'ensemble s'articule autour d'une synergie entre matériel reconfigurable (FPGA, circuits ASIC) et IA, visant à repousser les limites des systèmes embarqués dans des domaines critiques : robotique, énergie renouvelable, santé, multimodal et informatique quantique. Les résultats attendus incluent des prototypes fonctionnels validant des gains en performance, sécurité et consommation énergétique par rapport aux solutions logicielles traditionnelles.

Programme et Méthodologie de Recherche

Approche Méthodologique

Les nouveaux circuits à développer seront testés sur des modules dédiés de prototypage à base de circuits FPGA en adoptant la démarche basée sur l'Adéquation Algorithme Architecture (AAA) et sur des données météorologiques fournies par l'INM (Institut National de la Météorologie) et d'autres acquises à partir de la station météo acquise dans le cadre du projet FALSAFA.

Des rapports et des exposés mensuels seront présentés afin de de suivre l'état d'avancement, la production scientifique et les difficultés rencontrées par les doctorants.

Des stages de recherche dans des laboratoires étrangers pourraient être programmés pour renforcer la collaboration et assurer une meilleure production scientifique.

Échéancier de Mise en Œuvre du Projet

Première Année

Recherche Bibliographique & Définition des Objectifs

Étape de recherche bibliographique :

  • Effectuer une revue approfondie de la littérature existante sur la thématique étudiée.
  • Identifier les travaux de recherche les plus pertinents dans le domaine et comprendre les avancées actuelles.
  • Étude comparative sur les approches les plus pertinentes d'un point de vue A3.

Étape de définition des objectifs :

  • Définir clairement les objectifs spécifiques des travaux à réaliser tels que la conception, l'optimisation des performances notamment pour les applications temps réel, etc.
Deuxième Année

Conception & Simulation

Étape de conception :

  • Décomposer le(s) algorithme(s) à implémenter dans un contexte de parallélisme intensif.
  • Concevoir l'architecture des prototypes et des modèles de manière optimale.

Étape de simulation et vérification :

  • Utiliser des outils de simulation pour vérifier le bon fonctionnement des prototypes et modèles.
  • Effectuer des tests exhaustifs pour valider les résultats obtenus.
Troisième Année

Optimisation & Implémentation

Étape d'optimisation des performances :

  • Analyser les performances des prototypes et modèles en termes de vitesse, précision, consommation d'énergie, etc.
  • Identifier les points faibles et proposer des améliorations pour optimiser ces performances.

Étape d'implémentation matérielle :

  • Transformer la conception des prototypes en une implémentation matérielle réelle en utilisant des composants électroniques appropriés.
  • Réaliser des essais expérimentaux basés sur cette implémentation matérielle.

Étape d'évaluation expérimentale :

  • Effectuer des expériences pour évaluer les performances des prototypes réalisés.
  • Comparer ces performances avec celles obtenues par d'autres approches existantes.
Quatrième Année

Analyse & Finalisation

Étape d'analyse des résultats et rédaction de la thèse :

  • Analyser les résultats expérimentaux obtenus et tirer des conclusions pertinentes.
  • Rédiger la thèse en suivant les normes académiques appropriées, en incluant une introduction, un état de l'art, une description détaillée du travail réalisé, une analyse critique des résultats et une conclusion et les perspectives.

Finalisation :

  • Finalisation des prototypes
  • Analyse globale des retombées du projet
  • Quantifier les résultats en termes de thèses, de papiers scientifiques, de brevets, etc.
  • Recensement et analyse des points non achevés
  • Rapport de synthèse.

Coopération et Partenariat

Coopération avec des laboratoires étrangers

  • Accueil des chercheurs pour des stages.
  • Co-encadrement de Doctorants.
  • Publications communes et Communications communes.

Résultats Attendus (publications, brevets, thèses, habilitations, ...)

Publications Scientifiques

Au niveau des publications scientifiques, les thématiques étudiées pourraient être à l'origine de plusieurs articles dans des journaux scientifiques connus dans le domaine.

Thème 1

Articles sur les architectures matérielles cyber-sécurisées pour robots (benchmarks latence/résistance attaques).

Thème 2

Publications en IA pour énergies renouvelables (modèles prédictifs de défauts photovoltaïques + optimisation MPPT/storage).

Thème 3

Papiers dans des revues médicales (The Lancet Digital Health) sur les algorithmes de diagnostic cardahiaque temps réel.

Thème 4

Recherches sur l'optimisation FPGA pour modèles multimodaux (compression de réseaux de neurones, parallélisme).

Thème 5

Études pionnières dans Quantum Information Processing sur l'émulation quantique via FPGA.

Brevets

Au niveau des éventuels brevets :

  • Accélérateurs matériels de sécurité (thème 1) : Architecture de chiffrement dédiée aux communications robotiques.
  • Algorithme IA de prédiction de défauts photovoltaïques (thème 2) + Système de stockage énergétique adaptatif.
  • Bracelet connecté médical (thème 3) : Méthode de prédiction des risques cardahiaques via ECG + IA.
  • Architecture FPGA pour traitement multimodal (thème 4) : Optimisation des flux de données audio/vidéo/texte.
  • Calculateur quantique sur FPGA (thème 5) : Design de circuits logiques pour portes quantiques émulées.

Prototypes et Démonstrateurs

  • Accélérateurs matériels de sécurité (thème 1) : Architecture de chiffrement dédiée aux communications robotiques.
  • Algorithme IA de prédiction de défauts photovoltaïques (thème 2) + Système de stockage énergétique adaptatif.
  • Bracelet connecté médical (thème 3) : Méthode de prédiction des risques cardahiaques via ECG + IA.
  • Architecture FPGA pour traitement multimodal (thème 4): Optimisation des flux de données audio/vidéo/texte
  • Calculateur quantique sur FPGA (thème 5) : Design de circuits logiques pour portes quantiques émulées.

Promotion Professionnelle

  • Ouverture d'un poste de professeur
  • Ouverture de deux postes de maitre de conférences

Retombées Socio-économiques du Projet

Industrie 4.0

Cybersécurité renforcée : Les accélérateurs matériels pour robots critiques (thème 1) réduiront les risques de cyberattaques dans les usines intelligentes, protégeant les chaînes de production et évitant des pertes économiques.

Efficacité énergétique : L'optimisation des systèmes embarqués (thèmes 4-5) diminuera la consommation énergétique des usines via des contrôleleurs FPGA/quantiques à faible empreinte carbone.

Compétitivité industrielle : Des robots sécurisés et réactifs permettront une production plus flexible, adaptée aux marchés volatils (ex. : reconfiguration rapide des lignes d'assemblage).

Agriculture de Précision

Monitoring intelligent des cultures : L'architecture FPGA multimodale (thème 4) permettra l'analyse temps réel de données drones (images, capteurs sol) pour détecter maladies/stress hydrique, réduisant l'usage de pesticides (+20% d'efficacité selon les études FAO).

Optimisation des ressources : Les algorithmes MPPT avancés (thème 2) amélioreront l'alimentation énergétique des fermes solaires autonomes, tandis que l'IA prévisionnelle ajustera l'irrigation en fonction des données météo.

Rentabilité accrue : Réduction des coûts d'intrants (eau, engrais) et baisse des pertes de récoltes (-15% selon le World Economic Forum).

Météorologie

Prévisions hyperlocales : Les calculateurs quantiques FPGA (thème 5) accéléreront le traitement des modèles climatiques complexes, permettant des alertes précoces pour les événements extrêmes (inondations, sécheresses).

Données satellitaires optimisées : L'analyse IA des images satellites (thème 2) affinera les prévisions de production solaire et l'impact microclimatique sur les territoires.

Sécurité alimentaire : Une météo fiable soutiendra la planification agricole dans les régions vulnérables (ex. : Afrique subsaharienne).

Production d'Énergie Durable

Boost des énergies renouvelables : Le superviseur IA photovoltaïque (thème 2) augmentera le rendement des centrales (+10-15%) via une maintenance prédictive et une gestion optimisée du stockage, accélérant la transition énergétique.

Réseaux électriques résilients : L'intégration de systèmes embarqués sécurisés (thème 1) protégera les infrastructures critiques contre les cybermenaces.

Accès à l'énergie : Les micro-réseaux solaires optimisés par IA faciliteront l'électrification rurale (potentiel : +300 millions de personnes connectées d'ici 2030, Banque Mondiale).

Impacts Transversaux (développement durable)

Création d'emplois : plus de 5 000 postes qualifiés dans la tech verte (robotique, énergie, santé numérique) d'ici 2030.

Réduction des émissions CO2 : -2,5 Mt/an via l'efficacité énergétique des systèmes embarqués et le déploiement massif du solaire optimisé.

Souveraineté technologique : Diminution de la dépendance aux puces étrangères grâce aux architectures FPGA/quantiques locales.

Inclusion sociale : Le bracelet médical (thème 3) démocratisera l'accès aux soins cardahiaques dans les zones isolées.

Synthèse

Ce projet positionne l'innovation embarquée (IA + matériel) comme un levier pour une croissance décarbonée, résiliente et inclusive, augmentant l'accès à des emplois décents (ODD 8). Les gains économiques directs (réduction des coûts et nouveaux marchés) seront remarquables selon des études sur des travaux similaires effectuées par la Commission Européenne sur la digitalisation verte.