# Empreinte Énergétique de l'Apprentissage Distribué dans l'IoT: une Approche Conjointe Basée sur l'Émulation Matériel-Logiciel

Antoine Bonneau, Frédéric Le Mouël, Fabien Mieyeville

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Antoine Bonneau, Frédéric Le Mouël, Fabien Mieyeville. Empreinte Énergétique de l'Apprentissage Distribué dans l'IoT: une Approche Conjointe Basée sur l'Émulation Matériel-Logiciel. IA de confiance, IA frugale et responsable., Jun 2025, Villeurbanne, France. hal-05110153

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Submitted on 12 Jun 2025

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## Abstract

L'Intelligence Artificielle Distribuée dans le Continuum Informatique ren-
contre des défis liés aux exigences computationnelles et de communica-
tion de l'apprentissage sur les dispositifs en périphérie. Pour y remédier,
nous présentons FLIoT, un émulateur d'apprentissage distribué basé sur
ns-3, intégrant des interactions réseau réelles et une évaluation énergé-
tique fondée sur des mesures matérielles empiriques de l'ESP32-C6 DKC-
1. FLIoT, testé sur des données de bâtiments intelligents avec le framework
Flower, facilite l'évaluation de la consommation énergétique en permettant
la création de signatures énergétiques applicatives, accélérant ainsi le pro-
totypage dans les environnements d'apprentissage distribué.

### FLIoT : Outil d'émulation d'apprentissage en réseau

* Génération de script de déploiements reproductibles

* Conteneurisation : network namespaces, resources allocation

* Apprentissage fédéré centralisé avec Flower [1]

* Simulations réseau (L1/L2) avec ns-3 [2]

* 2 applications (CML, CFL) et 3 réseaux (WiFi, Adhoc, CSMA)

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## Modélisation Énergétique : Machine à état et expérimentations

* Augmenté depuis Intermittent Learning de Lee et al. [3]

* Peut être partiellement implémenté (sur/sous automates).

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* Mesure énergétiques d'applications distribuées minimales

* Exemple: Connexion WiFi infrastructures chiffrées + ICMPs

* Consommation énergétique enregistrées avec le PPK2 de Nordic

* Paquets capturés avec Wireshark par le laptop en mode Monitor

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### Signatures Énergétiques [4] : Scénario de surveillance de bâtiment Intelligent

* Construites à partir des traces colléctées par FLIoT

* Capture la distribution de la puissance consommée en 2 catégories

* Évolue dynamiquement selon la plage temporelle considérée

* Montre l'entralecement de la communication, le calcul, et le stockage

* Complémente la répartition traditionnel de consommation énergétique.

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<footnote>[1] A. Mathur, D. J. Beutel, P. P. B. de Gusmão, et al., "On-device federated learning with flower", Apr. 7, 2021. DOI: 10.48550/arXiv.2104.03042. [Online]. Available: https://flower.ai/.</footnote>

<footnote>[2] G. F. Riley and T. R. Henderson, "The ns-3 network simulator," in Modeling and Tools for Network Simulation, Springer, 2010. DOI: 10.1007/978-3-642-12331-3_2. [Online]. Available: https://www.nsnam.org/.</footnote>

<footnote>[3] S. Lee, B. Islam, Y. Luo, and S. Nirjon, "Intermittent Learning: On-Device Machine Learning on Intermittently Powered System," Proceedings ACM Interactive Mobile Wearable Ubiquitous Technologies, Dec. 2019. DOI: 10.1145/3369837.</footnote>

<footnote>[4] T. Harbaum, I. Topko, A. Serdyuk, I. Fürst-Walter, F. Kreß, and J. Becker, "HW/SW Co-Design for Integrated AI Systems: Challenges, Use Cases and Steps Ahead," in 3rd Workshop on Deep Learning for IoT (DL4IoT-2024), Munich, Germany, Jan. 2024. [Online]. Available: https://hal.science/hal-04568785 (visited on 04/22/2025).</footnote>

<footnote>[5] M. Pipattanasomporn, G. Chitalia, J. Songsiri, et al., "CU-BEMS, smart building electricity consumption and indoor environmental sensor datasets," Scientific Data, vol. 7, no. 1, p. 241, Jul. 20, 2020. DOI: 10.1038/s41597-020-00582-3.</footnote>