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Des processeurs aux réseaux : vers une intelligence ubiquitaire

La technologie permet et demande une rupture dans les modes d’acquisition et de traitement des informations, passant de l’approche monolithique à la mise en réseau d’un grand nombre d’unités de calcul éventuellement hétérogènes.

Cette nouvelle approche, reposant sur la distribution du traitement et du stockage, doit permettre d’ajouter de l’intelligence aux artefacts qui constituent désormais notre environnement et de repousser les limites de l’informatique classique (essoufflement de la loi de Moore).
Cet objectif demande

  • la résolution de problèmes d’organisation physique et de communications (routage et contrôle distribué),
  • la mise au point de mécanismes d’auto-régulation et de contrôle,
  • la conception de nouveaux modèles de calcul,
  • et la spécification d’environnements de programmation adaptative (apprentissage, rétro-action et sens commun).

Défis

  • Conception locale avec finalités globales (routage, contrôle et confidentialité)
  • Autonomic Computing (robustesse, redondance, résistance aux défaillances)
  • Nouveaux modèles de calcul : résolution et stockage distribués, fusion d’informations spatiales, temporelles et/ou multi-modales, émergence d’abstractions
  • Nouveaux paradigmes de programmation : création et ancrage de symboles (y compris preuve et validation).

Mots-cles

  • Réseaux pair a pair (P2P)
  • Réseaux ad hoc
  • Observations des phénomènes spatio-temporels multi-échelles (réseaux trophiques, agriculture, météo, …)
  • Algorithmes épidémiques
  • Modèles de calcul et théorie de l’information
  • Spatial computing
  • Self-aware systems
  • Sens commun
  • Confidentialité (privacy)

Préambule


Les limites technologiques du modèle séquentiel de von Neumann semblent aujourd’hui atteintes, et d'autres paradigmes sont nécessaires pour répondre à la demande de puissance de calcul du monde moderne. Au cœur de ces nouveaux paradigmes figure la distribution des taches sur des architectures décentralisées (e.g. processeurs multi-coeurs, grilles de calcul). La complexité de tels systèmes est nécessaire pour répondre aux objectifs de passage a l’échelle et de robustesse dans un cadre décentralisé.
Par ailleurs, il est maintenant technologiquement possible de disséminer des capteurs et des moyens de calcul partout où ils sont nécessaires. Cependant leur exploitation nécessite leur mise en réseau ; pour des raisons physiques chaque élément ne peut se connecter qu’à ses proches voisins (réseau ad hoc).
Dans d’autres contextes, les réseaux pair a pair reposent également sur une visibilité restreinte de l’ensemble des éléments. Dans les deux cas, l’enjeu est de pouvoir exploiter au mieux les informations disponibles sur l’ensemble du réseau.
Les défis proposes ici concernent l’ensemble de ces nouveaux systèmes ; on retrouvera certains enjeux des réseaux sociaux et/ou écosystémiques, qui sont abordés par ailleurs.

Conception locale avec finalités globales

Routage, contrôle et confidentialité

Il s’agit, pour mieux concevoir et gérer de tels réseaux, de comprendre comment émergent des comportements globaux alors même que chaque élément prend des décisions locales avec une vision très restreinte du système. Un modèle de base est celui des algorithmes épidémiques, dans lesquels chaque élément échange des informations avec des éléments voisins. Un enjeu de conception est la nature des informations échangées (prenant notamment en compte les contraintes de confidentialité) et la sélection des voisins correspondants, qui conditionnent le comportement global du système.

Méthodes : Théorie de l’information ; systèmes dynamiques ; physique statistique ; algorithmes épidémiques ; évolution artificielle

Autonomic Computing

Robustesse, redondance, résistance aux défaillances

L’autonomie des systèmes informatiques est une condition nécessaire pour leur déploiement à grande échelle. Les propriétés d’autonomie requises se rapprochent des propriétés du vivant : robustesse, fiabilité, résilience, homéostasie. Une difficulté est due à la taille et l’hétérogénéité de tels systèmes, qui rendent difficile sa modélisation analytique ; de surcroît, les réactions du système dépendent du comportement dynamique et adaptatif de la communauté des utilisateurs.

Méthodes : Systèmes bio-inspirés, self-aware systems.

Nouveaux modèles de calcul

Résolution et stockage distribués, fusion d’informations spatiales, temporelles et/ou multi-modales

La libération effective de la puissance de calcul disponible dans un système composé d’un grand nombre d’éléments éventuellement hétérogènes (grilles, P2P, n-cœurs) nécessite la conception de nouveaux modèles de calcul, intégrant la distribution des traitements sur des unités de faible puissance, et le manque de fiabilité de ces unités et des communications. De même, la distribution des données (réseaux de capteurs, RFID, P2P) pose des problèmes spécifiques d’intégration, de fusion, de reconstitution spatio-temporelle, de qualification.

Méthodes : Algorithmes neuro-mimétiques, belief propagation.

Spécification d’environnements de programmation adaptative

Apprentissage, rétro-action et sens commun

La programmation de systèmes dédies a l’intelligence ambiante (domotique, aging, fitness) doit faire intervenir l’utilisateur dans la boucle. La spécification du comportement attendu demande un lien transparent entre les données de bas niveau disponibles et les concepts naturels de l’utilisateur (e.g. symbol grounding, ancrage des symboles). Par ailleurs, le programme de recherche doit être nourri par l’étude des usages ; la co-évolution entre l’utilisateur et le système informatique conduit à l’apparition de systèmes hybrides complexes.

Méthodes : Brain Computer Interface, programmation par démonstration, apprentissage statistique.

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Contributors to this page: davidchavalarias , evomarc and peyrieras .
Page last modified on Friday 02 February, 2007 09:02:48 CET by davidchavalarias.