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# Implémentation industrielle du "Fog Manufacturing": défis et applications à la logistique interne dans le contexte de l'industrie du futur

Imen Bouzarkouna

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Imen Bouzarkouna. Implémentation industrielle du "Fog Manufacturing": défis et applications à la logistique interne dans le contexte de l'industrie du futur. Informatique [cs]. INSA Rouen; LINEACT Rouen, 2021. Français. NNT: 2021NORMIR11. tel-04108010

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# Implémentation industrielle du "Fog Manufacturing": défis et applications à la logistique interne dans le contexte de l'industrie du futur

Imen Bouzarkouna

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## To cite this version:

Imen Bouzarkouna. Implémentation industrielle du "Fog Manufacturing": défis et applications à la logistique interne dans le contexte de l'industrie du futur. Optimisation et contrôle [math.OC]. Normandie Université, 2021. Français. NNT: 2021NORMIR11. tel-03525717

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Spécialité INFORMATIQUE

Préparée au sein de « l'INSA Rouen Normandie »

Implémentation industrielle du "Fog Manufacturing" :
défis et applications à la logistique interne dans le contexte
de l'Industrie du futur.

Présentée et soutenue le 02/07/2021 par
Imen BOUZARKOUNA

<table><thead><tr><th colspan="3">Thèse soutenue publiquement le (date de soutenance)<br>devant le jury composé de</th></tr></thead><tbody><tr><td>Leila MERGHEM-BOULAHIA</td><td>Professeur des Universités, Université de Technologie de Troyes</td><td>Rapporteur</td></tr><tr><td>Nathalie MITTON</td><td>Directrice de Recherche, INRIA Lille Nord-Europe</td><td>Rapporteur</td></tr><tr><td>Gülgün ALPAN-GAUJAL</td><td>Professeur des Universités, Université de Grenoble Alpes</td><td>Examinateur,</td></tr><tr><td>Aziz BENSRHAIR</td><td>Professeur des Universités, INSA Rouen</td><td>Président de jury,</td></tr><tr><td>Mohammed DAHANE</td><td>Maître de Conférences, HDR, Université de Lorraine</td><td>Examinateur,</td></tr><tr><td>David BAUDRY</td><td>Directeur de Recherche CESI, CESI Rouen</td><td>Directeur de thèse,</td></tr><tr><td>Christian GOUT</td><td>Professeur des Universités, INSA Rouen</td><td>Directeur de thèse,</td></tr><tr><td>M'hammed SAHNOUN</td><td>Enseignant-Chercheur, HDR, CESI Rouen</td><td>Co-encadrant</td></tr></tbody></table>

Thèse dirigée par D. Baudry (LINEACT, CESI Rouen) et C. Gout (LMI, INSA Rouen)
# Table des matières

Remerciements xv

Résumé xvii

1 Introduction générale 1

2 Contexte & État de l'art 5

2.1 Introduction 5

2.2 L'Industrie 4.0 : État de l'art 7

2.2.1 L'historique des révolutions industrielles 7

2.2.2 La relation entre les données et les révolutions industrielles 7

2.2.3 Les différentes appellations de l'Industrie 4.0 9

2.2.4 Définition 9

2.2.5 Composants 11

Internet of Things (IoT) 11

Cyber physical system (CPS) 12

Internet of Services (IoS) 14

Big Data 15

Les capteurs (Sensors) 15

Cloud Computing et Cloud Manufacturing 16

2.2.6 Intégration 17

2.2.7 Les exigences de l'Industrie 4.0 18

2.3 Problématique générale 19

2.3.1 Contexte 19

2.3.2 Le rôle et l'intérêt du Cloud Computing dans les applications industrielles 20

2.3.3 Edge computing - solutions existantes et déclinaisons 21

Cloudlets 21

Mobile Edge Computing (MEC) 22

Fog Computing 23

2.4 Fog Computing 25

2.4.1 État de l'art 25

Définition 26

Les travaux intégrant le Fog Computing 27

Les caractéristiques 28

L'évolution de l'architecture 30

2.4.2 Du Cloud Computing au Fog Computing 31

2.5 Conclusion 34

3 Le Fog Computing dans le contexte de l'Industrie 4.0 37

3.1 Introduction 37

3.2 Étude de l'intégration du Fog Computing dans le contexte de l'Industrie 4.0 37
<table><tr><td>3.2.1</td><td>Le Fog Computing répond-il aux exigences de l'Industrie 4.0?</td><td>38</td></tr><tr><td>3.2.2</td><td>Les domaines d'application existants du Fog Manufacturing</td><td>39</td></tr><tr><td></td><td>Maintenance prédictive</td><td>39</td></tr><tr><td></td><td>Traçabilité</td><td>40</td></tr><tr><td></td><td>Monitoring</td><td>42</td></tr><tr><td></td><td>Diagnostic et pronostic</td><td>43</td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>43</td></tr><tr><td></td><td>Logistique</td><td>44</td></tr><tr><td></td><td>Planification ou ordonnancement</td><td>45</td></tr><tr><td>3.2.3</td><td>Analyse et synthèse</td><td>45</td></tr><tr><td>3.3</td><td>Les défis limitant l'intégration du Fog computing</td><td>46</td></tr><tr><td>3.3.1</td><td>Les défis "Input"</td><td>48</td></tr><tr><td></td><td>Programmabilité (P)</td><td>48</td></tr><tr><td></td><td>Sécurité (S)</td><td>50</td></tr><tr><td></td><td>Hétérogénéité (H)</td><td>52</td></tr><tr><td></td><td>Interopérabilité (I)</td><td>54</td></tr><tr><td>3.3.2</td><td>Les défis "Output"</td><td>56</td></tr><tr><td></td><td>Qualité de Service (QoS)</td><td>56</td></tr><tr><td></td><td>Consommation d'énergie</td><td>59</td></tr><tr><td></td><td>Coût</td><td>60</td></tr><tr><td>3.3.3</td><td>Les liens entre les défis</td><td>62</td></tr><tr><td>3.4</td><td>Les possibles applications du fog computing dans le contexte de l'Industrie 4.0</td><td>66</td></tr><tr><td>3.5</td><td>Conclusion</td><td>69</td></tr></table>

# 4 Déploiement optimal du Fog Computing pour la logistique interne dans le contexte de l'Industrie 4.0

<table><tr><td>4.1</td><td>Introduction</td><td>71</td></tr><tr><td>4.2</td><td>La logistique dans le contexte de l'Industrie 4.0</td><td>72</td></tr><tr><td>4.2.1</td><td>Contexte</td><td>72</td></tr><tr><td>4.2.2</td><td>Problématique du déploiement du Fog Manufacturing</td><td>72</td></tr><tr><td>4.3</td><td>L'architecture du Fog Manufacturing</td><td>77</td></tr><tr><td></td><td>La couche des terminaux</td><td>77</td></tr><tr><td></td><td>La couche du Edge computing</td><td>78</td></tr><tr><td></td><td>La couche du Fog computing</td><td>79</td></tr><tr><td></td><td>La couche du passerelle</td><td>80</td></tr><tr><td></td><td>La couche du Cloud computing</td><td>81</td></tr><tr><td>4.4</td><td>L'optimisation du coût de déploiement du Fog Manufacturing</td><td>82</td></tr><tr><td>4.4.1</td><td>Paramètres</td><td>83</td></tr><tr><td>4.4.2</td><td>La fonction objectif</td><td>83</td></tr><tr><td>4.4.3</td><td>Les contraintes de base</td><td>84</td></tr><tr><td></td><td>L'activation des nœuds</td><td>84</td></tr><tr><td></td><td>La capacité de demande des nœuds</td><td>85</td></tr><tr><td></td><td>La latence des transmissions</td><td>86</td></tr><tr><td></td><td>La couverture des AGVs par les nœuds Edge</td><td>87</td></tr><tr><td></td><td>Le nombre maximal des liens supporté par un nœud</td><td>87</td></tr><tr><td>4.4.4</td><td>Nos contributions</td><td>87</td></tr><tr><td></td><td>La linéarisation</td><td>88</td></tr><tr><td></td><td>La probabilité de la capacité de réseau</td><td>88</td></tr><tr><td></td><td>Le type de lien</td><td>91</td></tr><tr><td>4.5</td><td>L'optimisation du modèle</td><td>91</td></tr></table>
<table><tr><td>4.5.1</td><td>La méthode exacte</td><td>92</td></tr><tr><td>4.5.2</td><td>Description des cas d'étude</td><td>92</td></tr><tr><td>4.5.3</td><td>Résolution et résultats</td><td>94</td></tr><tr><td></td><td>Le modèle sans linéarisation</td><td>94</td></tr><tr><td></td><td>Le modèle avec linéarisation & sans nouvelles contraintes</td><td>94</td></tr><tr><td></td><td>Étude de la sensibilité</td><td>98</td></tr><tr><td></td><td>Le modèle avec la contrainte de la probabilité de demande de réseau</td><td>101</td></tr><tr><td></td><td>Le modèle avec la contrainte du choix du lien</td><td>104</td></tr><tr><td>4.5.4</td><td>Perspectives</td><td>105</td></tr><tr><td>4.6</td><td>Conclusion</td><td>107</td></tr></table>

# 5 Déploiement d'une plateforme Fog Computing pour le traitement en temps réel d'un CPS de production 109

5.1 Introduction 109

5.2 Conteneurisation 109

5.2.1 Définition 109

5.2.2 Conteneurs vs. machines virtuelles 110

5.2.3 Les plateformes de conteneurisation 111

Les plateformes Linux 112

La plate-forme Docker 113

5.2.4 Moteurs d'orchestration des conteneurs 113

5.2.5 Exemple de moteurs d'orchestration 114

5.3 Conception et spécifications des besoins fonctionnels 116

5.3.1 Diagramme de cas d'utilisation 116

Description des acteurs 116

Diagramme de cas d'utilisation globale 117

5.3.2 Diagramme de séquences 117

5.4 Choix Technologiques 119

5.4.1 Les FNs : Raspberry Pi 119

Le choix des FNs 119

Evolution des cartes Raspberry Pi 120

Fiche technique du Raspberry Pi3 120

5.4.2 Langage de programmation, Python 121

5.4.3 Logiciel libre de conteneurisation, Docker 121

5.4.4 Orchestrateur des conteneurs, Kubernetes 122

5.5 Connectivité 122

5.6 Réalisation 123

5.6.1 Déroulement 123

Première phase : sans intégration des robots 124

Deuxième phase : avec intégration des robots 124

5.6.2 Test et résultats de l'implémentation technique 126

Développement & Test de l'application sur une Machine Virtuelle 127

Création du conteneur 127

Déploiement de l'image dans le cluster 127

5.6.3 Difficultés techniques rencontrées 129

Communication entre les noeuds de l'architecture 129

Traitement temps réel 133

5.6.4 Perspectives 133

5.6.5 Conclusion 135
# 6 Conclusion générale
Table des figures

<table><tr><td>1.1</td><td>Le Fog et le Cloud computing.</td><td>2</td></tr><tr><td>2.1</td><td>La succession des quatre révolutions industrielles.</td><td>8</td></tr><tr><td>2.2</td><td>Nombre de publications concernant la thématique Industrie 4.0 selon l'appellation.</td><td>10</td></tr><tr><td>2.3</td><td>L'Architecture 5C d'implémentation du CPS (LEE, AZAMFAR et SINGH, 2019).</td><td>13</td></tr><tr><td>2.4</td><td>Les trois types d'intégration de l'Industrie 4.0 (WANG et al., 2016).</td><td>18</td></tr><tr><td>2.5</td><td>L'architecture basée sur les Cloudlets (PAN et MCELHANNON, 2017).</td><td>22</td></tr><tr><td>2.6</td><td>L'architecture basée sur le MEC (ELGENDY et al., 2019).</td><td>23</td></tr><tr><td>2.7</td><td>L'architecture basée sur le Fog computing.</td><td>24</td></tr><tr><td>2.8</td><td>Les couches de l'architecture basée sur le Fog Computing.</td><td>31</td></tr><tr><td>2.9</td><td>La comparaison entre l'approche Cloud et Fog Computing.</td><td>31</td></tr><tr><td>3.1</td><td>L'architecture du système de traçabilité basé sur le Fog computing (CHEN, 2017).</td><td>40</td></tr><tr><td>3.2</td><td>L'architecture du système d'IAR basé sur le Fog computing (FRAGA-LAMAS et al., 2019).</td><td>41</td></tr><tr><td>3.3</td><td>L'architecture du système basé sur le Fog computing et le protocole MQTT (PERALTA et al., 2017).</td><td>44</td></tr><tr><td>3.4</td><td>Les défis généraux et industriels.</td><td>47</td></tr><tr><td>3.5</td><td>Les liens entre les défis input and output du Fog Manufacturing.</td><td>48</td></tr><tr><td>3.6</td><td>Les PIs d'entrées/sorties de la programmabilité.</td><td>50</td></tr><tr><td>3.7</td><td>Les solutions possibles pour la problématique de sécurité des données (PUTHAL et al., 2019).</td><td>51</td></tr><tr><td>3.8</td><td>Les PIs d'entrées/sorties de la sécurité.</td><td>52</td></tr><tr><td>3.9</td><td>Les PIs d'entrées/sorties de l'hétérogénéité.</td><td>53</td></tr><tr><td>3.10</td><td>Les entrées/sorties de l'operérabilité.</td><td>55</td></tr><tr><td>3.11</td><td>Les entrées/sorties de la QoS.</td><td>57</td></tr><tr><td>3.12</td><td>Les entrées/sorties de la consommation d'énergie.</td><td>60</td></tr><tr><td>3.13</td><td>Les entrées/sorties du coût.</td><td>61</td></tr><tr><td>3.14</td><td>Les liaisons complètes entre les défis Input et Output.</td><td>62</td></tr><tr><td>3.15</td><td>Les défis liés au Fog Computing.</td><td>63</td></tr><tr><td>4.1</td><td>Le processus de décision opérationnelle basé sur le Fog Manufacturing.</td><td>73</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Le problème de déploiement des ENs en terme de mobilité.</td><td>75</td></tr><tr><td>4.3</td><td>Le problème de déploiement des noeuds en terme de consommation d'énergie.</td><td>75</td></tr><tr><td>4.4</td><td>L'architecture basée sur le Fog Manufacturing.</td><td>77</td></tr><tr><td>4.5</td><td>Les trois types d'intégrations de l'Industrie 4.0.</td><td>80</td></tr><tr><td>4.6</td><td>Le principe de la technologie ParStream.</td><td>80</td></tr><tr><td>4.7</td><td>Le principe de la technologie Vortex.</td><td>81</td></tr><tr><td>4.8</td><td>Transmission d'un dispositif mobile (AGV).</td><td>89</td></tr></table>
<table>
  <tbody>
    <tr>
      <td>4.9</td>
      <td>Le plan du laboratoire LINEACT CESI.</td>
      <td>89</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.10</td>
      <td>Les probabilités de chaque cellule en fonction de la mobilité des AGVs.</td>
      <td>90</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.11</td>
      <td>Le plan du laboratoire LINEACT CESI avec l'emplacement potentiel des différents noeuds.</td>
      <td>93</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.12</td>
      <td>Le plan et l'emplacement potentiel de différents noeuds de la petite instance du modèle.</td>
      <td>95</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.13</td>
      <td>Les noeuds activés pour la petite instance du modèle avec la linéarisation.</td>
      <td>96</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.14</td>
      <td>Le coût et le temps de résolution pour la petite instance du modèle avec la linéarisation.</td>
      <td>96</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.15</td>
      <td>Le plan et l'emplacement potentiel de différents noeuds pour la grande instance du modèle.</td>
      <td>97</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.16</td>
      <td>Les noeuds activés pour la grande instance du modèle avec la linéarisation.</td>
      <td>97</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.17</td>
      <td>Le coût et le temps de résolution pour la grande instance du modèle avec la linéarisation.</td>
      <td>98</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.18</td>
      <td>les courbes de sortie de l'étude de sensibilité pour la variation de r et Rn.</td>
      <td>102</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.19</td>
      <td>Les noeuds activés pour la petite instance du modèle avec la contrainte de probabilité de demande de réseau.</td>
      <td>103</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.20</td>
      <td>Le coût et le temps de résolution pour la petite instance du modèle avec la contrainte de probabilité de demande de réseau.</td>
      <td>103</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.21</td>
      <td>Les noeuds activés pour la grande instance du modèle avec la contrainte de probabilité de demande de réseau.</td>
      <td>104</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.22</td>
      <td>Le coût et le temps de résolution pour la grande instance du modèle avec la contrainte de probabilité de demande de réseau.</td>
      <td>105</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.23</td>
      <td>Les noeuds activés pour la petite instance du modèle avec la contrainte du choix du lien.</td>
      <td>106</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>4.24</td>
      <td>Le coût et le temps de résolution pour la petite instance du modèle avec la contrainte du choix du lien.</td>
      <td>106</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.1</td>
      <td>Containers vs. VMs (KOSKINEN, 2016).</td>
      <td>111</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.2</td>
      <td>Le moteur d'orchestration Kubernetes(Kubernetes).</td>
      <td>114</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.3</td>
      <td>Le moteur d'orchestration Docker Swarm (Swarm).</td>
      <td>115</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.4</td>
      <td>Diagramme de cas d'utilisation globale du système.</td>
      <td>117</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.5</td>
      <td>Diagramme de séquence de l'environnement d'application.</td>
      <td>118</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.6</td>
      <td>Carte Raspberry Pi3 (RASPBERRYPI, 2020).</td>
      <td>120</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.7</td>
      <td>Utilisation de Python par rapport aux autres langages.</td>
      <td>121</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.8</td>
      <td>Les liens entre les composants de l'architecture basée sur le Fog Manufacturing.</td>
      <td>123</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.9</td>
      <td>Implémentation sans intégration des robots.</td>
      <td>124</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.10</td>
      <td>Temps de Transfert des données.</td>
      <td>125</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.11</td>
      <td>Données sous format XML.</td>
      <td>126</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.12</td>
      <td>Données sous format JSON.</td>
      <td>126</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.13</td>
      <td>Application sous machine virtuelle.</td>
      <td>128</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.14</td>
      <td>Docker File.</td>
      <td>129</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.15</td>
      <td>Building de l'image Docker.</td>
      <td>130</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.16</td>
      <td>Docker Hub.</td>
      <td>131</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.17</td>
      <td>Cluster de Raspberry.</td>
      <td>131</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.18</td>
      <td>Initialisation du Cluster.</td>
      <td>132</td>
    </tr>
    <tr>
      <td>5.19</td>
      <td>Distribution des noeuds.</td>
      <td>132</td>
    </tr>
  </tbody>
</table>
<table><tr><td>5.20 Déploiement de l'image Docker.</td><td>132</td></tr><tr><td>5.21 Kubernetes Dashboard.</td><td>133</td></tr><tr><td>5.22 Fichier de configuration Kubernetes.</td><td>134</td></tr></table>
<figure><img src="image_4.png" /></figure>
## Liste des tableaux

<table><tr><td>2.1</td><td>Composants de l'Industrie 4.0 proposés par les principaux pays éco-nomiques développés.</td><td>11</td></tr><tr><td>2.2</td><td>Comparaison entre les déclinaisons de l'Edge computing (DOLUI et DATTA, 2017, AI, PENG et ZHANG, 2018).</td><td>25</td></tr><tr><td>2.3</td><td>Comparaison du Cloud computing et du Fog computing.</td><td>34</td></tr><tr><td>3.1</td><td>Les cas d'implémentation du Fog computing dans le contexte d'In-dustrie 4.0.</td><td>47</td></tr><tr><td>3.2</td><td>Les applications possibles du Fog Manufacturing.</td><td>68</td></tr><tr><td>4.1</td><td>Définition des paramètres.</td><td>83</td></tr><tr><td>4.2</td><td>Définition des variables de décisions.</td><td>84</td></tr><tr><td>4.3</td><td>Définition des variables.</td><td>84</td></tr><tr><td>4.4</td><td>Les résultats de la variation du Rn avec r=5.</td><td>99</td></tr><tr><td>4.5</td><td>Les résultats de la variation du Rn avec r=10.</td><td>99</td></tr><tr><td>4.6</td><td>Les résultats de la variation du Rn avec r=15.</td><td>99</td></tr><tr><td>4.7</td><td>Les résultats de la variation du Rn avec r=20.</td><td>99</td></tr><tr><td>4.8</td><td>Les résultats de la variation du Rn avec r=25.</td><td>99</td></tr><tr><td>5.1</td><td>Conteneurs vs. VMs.</td><td>112</td></tr><tr><td>5.2</td><td>Cas d'utilisation global du système.</td><td>118</td></tr></table>
<figure><img src="image_5.png" /></figure>
List of Abbreviations

<table><tr><td>IoT</td><td>Internet Of Things</td></tr><tr><td>IoS</td><td>Internet If Services</td></tr><tr><td>CPS</td><td>Cyber Physical System</td></tr><tr><td>VM</td><td>Virtual Machine</td></tr><tr><td>DMo</td><td>Data in Motion</td></tr><tr><td>CM</td><td>Cloud Manufacturing</td></tr><tr><td>IT</td><td>Information Technology</td></tr><tr><td>QoS</td><td>Quality of Service</td></tr><tr><td>MEC</td><td>Mobile Edge Computing</td></tr><tr><td>MQTT</td><td>Message Queuing Transport Telemetry</td></tr><tr><td>FN</td><td>Fog Node</td></tr><tr><td>EN</td><td>Edge Node</td></tr><tr><td>SE</td><td>Système Exploitation</td></tr><tr><td>AGV</td><td>Automatic Guided Vehicle</td></tr><tr><td>PI</td><td>Performance Indicator</td></tr><tr><td>AP</td><td>Access Point</td></tr><tr><td>LAN</td><td>Local Area Network</td></tr></table>
Je dédie ce travail à :

Ma chère mère Fatma et mon père Mohamed Taher

Mes chers jumeaux Jad et Ayet ainsi qu'à tous mes proches...
Remerciements

Il n'aurait pas été possible d'écrire cette thèse de doctorat sans l'aide et le soutien des personnes aimables et bienveillantes qui m'entourent, dont il n'est possible de mentionner ici que certaines d'entre elles.

Cette thèse n'aurait pas pu être réalisée sans l'aide, le soutien et la patience de
mon encadrant de thèse, Dr. **Sahnoun M'hammed**, grâce à qui j'ai pu décrocher cette
thèse. Sans parler de ses conseils et de ses connaissances inégalées de son domaine
de recherche, ses bons conseils, son soutien et son amitié ont été inestimables tant sur
le plan académique que personnel, ce dont je lui suis extrêmement reconnaissante.
Je tiens à remercier Dr. **Baudry David**, qui a su me faire profiter de son expérience
dans le domaine, bien orienter et conseiller. La direction de la thèse est partagée avec
Pr. **Gout Christian**, ce fut un honneur d'être l'un de ses étudiants en doctorat. J'ap-
précie toutes ses contributions en temps, et pour rendre mon expérience de doctorat
productive et stimulante.

Par ailleurs, j'adresse ma reconnaissance à l'ensemble des membres du jury qui
ont bien voulu évaluer ce travail de recherche. Je suis reconnaissante et honorée que
vous ayez accepté de faire partie du jury de ma soutenance de thèse. En particulier,
je remercie Pr. Mitton Nathalie et Pr. Merghem-Boulahia Leila d'avoir pris le temps
de lire et d'examiner la thèse.

Je tiens à remercier surtout ma famille : mes parents, mon mari, mes frères et ma
sœur, mes jumeaux et mes beaux-parents pour leur amour et support inconditionnel.
Cette thèse est en particulier dédiée à ma mère : les mots ne peuvent exprimer à
quel point je suis reconnaissante pour tous les sacrifices que tu as faits, tes appels et
prières étaient ma force, à mon père qui a considéré mon doctorat un rêve personnel.

Je tiens également à exprimer ma profonde et sincère gratitude au Dr Bettayeb Belgacem, pour sa perspicacité technique qui a rendu ce projet de recherche à la fois intéressant et réalisable. Il a consacré énormément de temps et d'énergie à cette recherche; Au Dr. Louis Anne, directrice de recherche LINEACT, pour son aide et support et au Pr. Mazari Belhacène le directeur national de LINEACT, pour ses précieux conseils et son suivi.

Je tiens également à remercier l'ensemble du laboratoire LINEACT Rouen, pour
avoir créé un environnement aussi agréable et idéal. Ce fut un honneur pour moi de
faire partie de votre équipe. Je tiens aussi à remercier toute l'équipe du LMI INSA
Rouen, spécialement Mme. Diarra Brigitte pour son implication et sa bonne gestion
des démarches administratives. Aussi, un grand merci à tous les doctorants et à tous
les amis que j'ai eu la chance de connaître pendant mes trois années de thèse très
agréablement passées.

J'exprime ma gratitude au Pr. Bensrhair Abdelaziz et au Dr. Dahane Mohamed,
membres de mon comité de suivi de thèse pour leur disponibilité et leur vision ex-
térieure.
<figure><img src="image_6.png" /></figure>
Résumé

Cette thèse aborde le problème de collecte et de traitement distribué de données massives dans le contexte de l'industrie du futur pour répondre aux exigences de ses applications et surmonter les limitations du "Cloud Computing" en terme de traitement en temps réel et de distribution du calcul. Une approche pour résoudre ce problème consiste à déployer des ressources informatiques de type "Fog/Edge" à proximité des Systèmes Cyber-Physiques (CPS) connectés via l'Internet des Objets (IoT) d'une manière distribuée afin de fournir des réponses/décisions en temps réel. L'objectif général est de surmonter les défis empêchant le déploiement efficace du "Fog Computing" dans les applications de l'industrie du futur. Ces défis étaient définis et par la suite classés en Entrées et Sorties et leur connexité a été étudiée. Cette connexité est nécessaire pour réduire la complexité de résolution de l'ensemble des défis. Afin de contribuer à surmonter l'un de ces défis, nous avons choisi de travailler sur une application de logistique interne dans un atelier de production flexible, vu son adaptabilité à la technologie Fog. Un modèle d'optimisation du coût de déploiement de la solution basée sur le concept de "Fog Manufacturing" a été proposé. Nous avons considéré plusieurs contraintes réalistes, telles que : la capacité de demande, la latence, le nombre maximal de liaison et la couverture souhaitée. Des contraintes liées à la présence et à la communication d'objets mobiles, tels que les AGVs (Automated Guided Vehicles) et aux choix technologiques des connexions filaires, sont également considérés. Ce modèle a été implémenté dans le solveur Fico Xpress et a permis de montrer l'intérêt des nouvelles contraintes par rapport au contexte applicatif, mais aussi par rapport aux résultats existants dans la littérature. La dernière partie de ces travaux de thèse concerne l'implémentation réelle d'une architecture basée sur le "Fog Manufacturing" dans le contexte de la plateforme industrie du futur de CESI. Ce déploiement utilise la technologie "Docker" comme technologie d'orchestration de la couche "Fog". Cette architecture admet comme fonction le filtrage des données avant le stockage permanent dans les serveurs du "Cloud".

**Mots clés** Industrie du futur, CPS, Fog computing, Cloud computing, Optimisation, Déploiement, Distribution
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Abstract

This thesis addresses the problem of collecting and distributing massive data in the context of the industry 4.0 to meet the requirements of its applications and overcome the limitations of Cloud Computing in terms of real-time processing and distribution of computation. An approach is used to solve this problem, it is to deploy the Fog/Edge computing resources near to the set of Cyber-Physical Systems (CPS) connected via the Internet of Things (IoT) in a distributed manner, which provide real-time responses/decisions. The main objective is to overcome the challenges preventing the effective deployment of the Fog Computing in Industry 4.0 applications. These challenges were defined and subsequently classified into Inputs and Outputs and their links were studied. This links are necessary to reduce the complexity of solving the entire challenges. In order to overcome one of these challenges, we chose to work on an internal logistics application in a flexible production workshop, given its adaptability to the Fog technology. A cost optimization model for the deployment of the solution based on the concept of "Fog Manufacturing" was proposed. We considered several realistic constraints, such as : demand capacity, latency, maximum number of links and desired coverage. Constraints related to the presence and communication of mobile objects, such as AGVs (Automated Guided Vehicles), and to the technological choices of the wired connections, are also considered. This model has been implemented in the Fico Xpress solver and has allowed to show the interest of the new constraints with respect to the application context, but also with respect to the existing results in the literature. The last part of this thesis work concerns the real implementation of an architecture based on "Fog Manufacturing" in the context of the CESI Industry of the Future platform. This deployment uses the "Docker" technology as an orchestration technology of the "Fog" layer. This architecture allows the filtering of data before the permanent storage in the Cloud servers.

**Keywords** Industry 4.0, CPS, Fog computing, Cloud computing, Optimization, Deployment, Distribution
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# Chapitre 1

# Introduction générale

Cette thèse aborde le problème du déploiement du Fog computing dans le contexte de l'Industrie 4.0, par l'exploitation localement du concept de traitement distribué des données des systèmes cyber-physique (CPS). Ce déploiement représente une évolution récente de la manière de traiter des données et est une instanciation qui se rapproche du modèle de calcul centralisé du Cloud computing.

L'industrie est la partie d'une économie qui produit des biens matériels par la transformation de matières premières via des processus (hautement) mécanisés et automatisés. Depuis le début de l'industrialisation, les sauts technologiques ont conduit à des changements radicaux qui sont aujourd'hui appelés des "révolutions industrielles" : dans le domaine de la mécanisation (1ère révolution, XVIIIème siècle), dans ceux de l'utilisation intensive du pétrole, du gaz et de l'énergie électrique (2ème révolution, fin du XIXème siècle), la 3ème révolution industrielle est elle liée à l'émergence de l'informatique et de l'énergie nucléaire (années 1970) et enfin la 4ème révolution industrielle (XXIème siècle), liée, par exemple, à l'interconnexion des appareils mobiles connectés ou à la digitalisation des processus. L'intégration des CPS dans le processus de production est apparu suite à l'introduction de la quatrième révolution industrielle depuis 2010. Sur la base d'une numérisation avancée dans les usines, la combinaison des technologies d'internet et des technologies du futur dans le domaine des objets "intelligents" (machines et produits) semble entraîner un nouveau changement de paradigme fondamental dans la production industrielle. La vision de l'Industrie 4.0 contient des systèmes de fabrication modulaires, communiquant et efficaces nommés CPS. Cela est censé permettre la fabrication de produits individuels en un seul lot tout en maintenant les conditions économiques de la production de masse.

Les technologies de l'information basée sur l'IoT (Internet of Things), avec leur forte pénétration, peuvent fournir des solutions efficaces pour satisfaire les exigences de l'Industrie 4.0 et améliorer la compétitivité de l'industrie. Dans ce contexte, l'industrie 4.0 repose sur de nombreuses technologies (IoT, IoS, Big Data, IA, RA/RV, etc,) parmi lesquelles on trouve le Cloud Manufacturing qui est un nouveau paradigme commercial orienté fabrication, basé sur le concept et les services du Cloud Computing.

L'IoT est l'un des éléments clés de l'Industrie 4.0. Les dispositifs IoT industriels génèrent une énorme quantité de données par unité de temps. Ces données doivent être traitées en temps réel par diverses applications orientées Industrie 4.0 afin que différents services puissent être réalisés. Par exemple, nous pouvons citer les applications de traitement d'image et de navigation liées aux systèmes d'assistance robotique dans les industries. Si ces applications ne parviennent pas à fournir leurs services en temps voulu, les performances des robots industriels se dégraderont considérablement.
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>FIGURE 1.1 – Le Fog et le Cloud computing.</figcaption></figure>

Aujourd'hui, un important nombre de services dépend des infrastructures du Cloud computing. Les serveurs de calcul du Cloud computing fournissent des algorithmes de calcul profonds et puissants qui satisfont les différents besoins des clients et ils proposent une capacité de stockage considérable. Étant donné que les centres de données du Cloud se trouvent à plusieurs sauts de distance des dispositifs IoT, le traitement des données industrielles en temps réel dans le Cloud est délicat, voire impossible. Cela augmente le délai de la transmission des données, l'encombrement du réseau et le temps de fourniture des services. Malgré ces puissances qui couvrent la plupart des demandes des utilisateurs, les serveurs du Cloud computing ne sont plus capables de satisfaire la nouvelle génération des contraintes des applications. Les capteurs des systèmes connectés ne possèdent pas les ressources internes pour traiter leurs données et prendre les décisions rapidement. Cette contrainte nécessite l'intégration d'une nouvelle solution afin d'avoir un temps de réponse le plus réduit possible.

Dans cette direction, Cisco a proposé en 2012 le paradigme de Fog computing consistant à déployer un grand nombre de serveurs de calcul de données, distribués sur l'ensemble du site, exploitant les ressources des bords de réseaux et placés au plus près des utilisateurs (BONOMI et al., 2012), comme le montre la figure 1.1.

Dans les industries basées sur le Fog computing, les machines connectées à des dispositifs informatiques tels que les points d'accès, les routeurs et les micro serveurs agissent comme des nœuds de Fog. Ces nœuds offrent une infrastructure comme les centres de données du Cloud pour aider à l'exécution de différentes applications de l'Industrie 4.0. Cependant, les nœuds Fog sont déployés d'une manière distribuée, et ils sont hétérogènes en termes de vitesse de traitement et de normes de réseau. En outre, les caractéristiques des dispositifs IoT, telles que la fréquence de remontée des données et la taille des données, diffèrent d'un dispositif à l'autre. Ces caractéristiques jouent un rôle essentiel dans la définition des caractéristiques des applications. Par exemple, la charge de transmission et l'intensité du calcul ont une relation proportionnelle à la taille des données d'entrée. De même, la charge du réseau change en fonction de la fréquence à laquelle les dispositifs IoT associés envoient des données à cette application.

Le Fog computing a été déployé dans de nombreuses applications et dans divers domaines ainsi que dans des applications liées à l'Industrie 4.0 comme la traçabilité des produits, la maintenance prédictive, le monitoring, la logistique, etc. Il a montré un potentiel prometteur pour répondre aux exigences de l'Industrie 4.0. Dans cette thèse, nous nous intéressons à l'implémentation du Fog Manufacturing dans une
application de logistique, dans le contexte de l'Industrie 4.0. De manière générale, il est souvent souligné que le Fog computing n'est pas suffisamment déployé dans les applications industrielles. Dans la société actuelle, numérisée et centrée sur le client, le secteur logistique est soumis à une pression constante pour rester compétitif, pour fournir un service client de qualité et pour trouver des moyens novateurs d'optimiser ses opérations et processus. Dans ce travail, nous souhaitons intégrer le Fog computing afin de surmonter certains défis comme le coût du déploiement et, ainsi, d'accroître les performances des applications logistiques.

La première contribution scientifique de cette thèse consiste à étudier les contraintes qui empêche l'implémentation réelle du Fog computing dans le domaine industriel. Pour mieux comprendre les contraintes s'appliquant sur une telle implémentation, il faut analyser les différents défis limitant, à savoir : la programmabilité, la sécurité, l'hétérogénéité, l'interopérabilité, la qualité de service (QoS), la consommation d'énergie et le coût. Dans une première étape il est important de représenter les défis en fonction de leurs indicateurs de performances afin, dans une deuxième étape, d'identifier les liens entre les différents défis.

Afin de surmonter les défis, en particulier pour optimiser le coût du déploiement des noeuds constituant l'architecture basée sur le Fog, il faut penser à définir un modèle de minimisation du coût en se basant sur des contraintes liées aux conditions de l'application de logistique. Ce modèle et les contraintes associées représentent une seconde contribution scientifique.

Cette thèse a enfin mené à l'utilisation des résultats d'optimisation du déploiement du Fog manufacturing dans une implémentation réelle sur la plateforme Industrie du Futur du laboratoire LINEACT CESI. Le but de cette implémentation est principalement de prouver l'applicabilité du Fog, de tester l'acheminement et l'orchestration des données et d'appliquer quelques traitements de données localement au niveau de la couche Fog.

Le reste de ce document est organisé en cinq chapitres suivis d'une conclusion générale, qui sont décrits brièvement ici :

- Dans le chapitre 2, nous présentons le contexte de l'Industrie 4.0, tout en détaillant la problématique des limitations du Cloud computing. Ensuite nous rappelons les paradigmes qui composent cette révolution industrielle, ainsi que les exigences à satisfaire et les objectifs à optimiser. Nous présentons également une étude bibliographique concernant les solutions de l'Edge computing ainsi que du Fog computing (définition, caractéristique, architecture et applications).

- Dans le chapitre 3, nous présentons l'intégration du Fog computing dans l'Industrie 4.0 et les défis qui limitent cette adoption. Ces défis sont classés sous deux catégories (Input et Output). Nous présentons les indicateurs de performances (PIs) de chacun afin d'identifier les liens entre les différents défis.

- Dans le chapitre 4, nous nous attaquons à la problématique de l'optimisation du déploiement du Fog Manufacturing et nous présentons une modélisation du déploiement des noeuds d'une architecture de logistique basée sur le Fog computing. Suite à cette modélisation, nous contribuons à sa résolution en considérant certaines contraintes.

- Dans le chapitre 5, notre présentons une application réelle du Fog Manufacturing en utilisant la technologie de conteneurisation Docker et les micro ordinateurs Raspberry Pi. Les données sont acheminées tout le long de l'architecture via différents types de connexion. Le filtrage de données ainsi que le traitement en temps réel des données sera possible par la couche Fog.
Le manuscrit de thèse se termine par une conclusion générale dans laquelle nous synthétisons les apports de nos travaux et nous en dégageons des perspectives potentielles.
# Chapitre 2

# Contexte & État de l'art

## 2.1 Introduction

Le contexte économique concurrentiel et le comportement imprévisible du marché mettent les entreprises industrielles dans la quasi obligation de mettre en œuvre des technologies plus innovantes et efficaces dans leurs infrastructures afin d'améliorer leurs systèmes de production. Ce type de transformation est impacté par des défis mondiaux tels que la transition énergétique et la raréfaction des ressources, les changements démographiques,... (KAGERMANN et al., 2013).

Précédée par trois révolutions majeures et basée sur le progrès technologique rapide, une quatrième révolution industrielle est en train de voir le jour contribuant à résoudre le phénomène de complexité croissante des systèmes et notamment la complexité des données des systèmes (ZANDER et MÄHÖNEN, 2013). Les gouvernements et les entreprises manifestent un grand intérêt pour la quatrième révolution industrielle, sous différentes appellations telles que l'industrie du futur, l'Industrie 4.0 ou encore l'Industrial Internet.... Son émergence renforce la position concurren tielle des pays développés, en intégrant le système cyber physique "Cyber Physical System en anglais" (CPS) dans les systèmes de production, la logistique et d'autres services liés à la production (LEE, BAGHERI et KAO, 2015).

En conséquence, les systèmes d'information industriels intègrent de nombreuses technologies numériques émergentes, comme le paradigme de l'Internet des objets "Internet of Things en anglais" (IoT), considéré comme l'une des technologies influentes (INTELLIGENCE, 2008) et un facteur important pour le progrès des processus industriels (GAZIS et al., 2015).

Cette intégration est un facteur majeur de la complexité croissante en termes de méthodologies adoptées, de données générées et d'opérations exécutées.

En outre, la demande croissante d'automatiser les tâches pénibles faites quotidiennement par l'humain et d'intégrer les technologies connectées augmente l'usage de l'IoT et également le nombre des objets connectés à l'IoT. Cela augmente ainsi le nombre de machines connectées, de capteurs et la quantité de données collectées et échangées par ces différents objets. Par exemple, depuis 2012, 20 communes résidentielles ont généré plus de trafic Internet que le trafic mondial échangé en 2008 (CHIANG et ZHANG, 2016). En 2017, Cisco prévoyait que 50 milliards d'appareils seront connectés à l'Internet d'ici 2020 (MARKAKIS et al., 2017). Ce nombre devrait atteindre 500 milliards d'ici 2025 (EVANS, 2011). Effectivement en 2020, ce nombre a augmenté mais pas comme prévu en 2017 pour atteindre 26 milliards d'objets connectés. Cet écart entre les anticipations de 2017 et la réalité du 2020 est principalement dû à l'arrivée décalée de la 5G. Par conséquent, cet énorme nombre d'objets connectés génère un nouveau phénomène problématique pour les centres de données appelé "Data Tsunami" ou Tsunami des données, pouvant diminuer la qualité de service "Quality od Service en anglais" (QoS) et augmenter la crise de stockage des
données (ZANDER et MÄHÖNEN, 2013). Évidemment, cela affectera la performance industrielle si les solutions adéquates ne sont pas conçues et mises en œuvre.

Le Cloud computing est considéré comme un moyen efficace et capable de traiter les données grâce à ses performances en termes de calcul, de traitement et de stockage. Mais face à la croissance de la quantité et à la complexité des données, le Cloud computing a montré ses limites notamment pour les applications industrielles en temps réel ou quasi réel (ISLAM, MORSHED et GOSWAMI, 2013). Cela affecte directement la qualité du service fourni par ces centres de données centralisés. En conséquence, le délai de la transmission et la QoS vont connaître une baisse importante, face à l'énorme quantité de données industrielles hétérogènes.

Afin de surmonter ce problème, l'entreprise Cisco a introduit un nouveau paradigme, nommé le Fog computing, qui s'inspire du principe de l'Edge computing (AI, PENG et ZHANG, 2018). Il est ainsi proposé afin de répondre à la problématique de traitement des données provenant des sources hétérogènes distribuées en temps réel. Cette solution située proche des utilisateurs finaux est présentée aussi comme l'extension du Cloud computing. Ce modèle de calcul distribué se caractérise par ses capacités de calcul et d'analyse et ses réponses en temps réel, qui peuvent satisfaire les exigences de plusieurs domaines notamment, l'Industrie 4.0.

Grâce à ses caractéristiques (distribution, support de la mobilité et de l'hétérogénéité, sécurité et faible latence), le Fog computing pourrait faire disparaître les limitations du Cloud computing dans le contexte de l'Industrie 4.0 ou au moins renforcer son rôle. Le potentiel prometteur du Fog computing est avéré dans divers domaines d'applications. L'utilisation du Fog computing dans le contexte industriel pourrait notamment améliorer les performances de plusieurs applications telles que la maintenance, l'inspection, la logistique (MUKHERJEE et al., 2017a).

Afin d'étudier les différents concepts évoqués auparavant tel que le Fog Computing et l'Industrie 4.0 il est nécessaire de faire un état de l'art afin de comprendre leurs caractéristiques et exigences. Nous avons visé principalement les travaux publiés dans des articles de conférences et de journaux. Les données publiées dans les bases de données de Google-scholar et des organismes de recherche de 2010 à 2020 concernant les deux paradigmes "Industrie 4.0" et "Fog Computing" ont été étudiées dans ce manuscrit. Les principales sources publiant des travaux liés à l'Industrie 4.0 et au Fog computing apparaissaient dans IEEE transaction (63), Science-direct (23), ACM(7), Springer (4)... Cette étude s'est concentrée sur de nombreux concepts clés tels que : L'IoT, le Fog computing (caractéristiques, applications), le CPS, le Smart manufacturing, L'Industrie 4.0 (en prenant en considération plusieurs appellations), le Cloud computing, le temps réel, la distribution, etc.

Cette analyse a confirmé que le Fog computing et l'Industrie 4.0 restent des axes de recherche récents et que de nombreux travaux en cours se concentrent sur la manière d'exploiter les technologies basées sur l'IoT dans la quatrième révolution industrielle.

La structure de ce premier chapitre est la suivante : La section suivante (Section 2.2), présente un aperçu historique des révolutions industrielles, une analyse de leur lien avec la complexité des données et une étude de l'Industrie 4.0 (définitions, composantes, travaux sur l'Industrie 4.0 et exigences). La section 2.3 présente le contexte et les limitations du Cloud computing dans le contexte industriel ainsi que le positionnement technique et scientifique de la thèse.

La section 2.4, donne un aperçu détaillé du Fog computing, contenant ses définitions, ses caractéristiques et son lien avec le Cloud computing. Cette section donne également quelques applications générales du Fog computing et des architectures associées. Le chapitre se termine par une conclusion 2.5 sur les orientations futures
de la recherche pour une mise en œuvre du Fog computing dans le domaine industriel et mentionne les défis les plus importants auxquels cette mise en œuvre est confrontée.

## 2.2 L'Industrie 4.0 : État de l'art

Dans cette première section, nous allons tout d'abord parler de l'historique des révolutions industrielles ainsi que les liens entre ces évolutions et la place et le rôle des données provenant des objets connectés dans un atelier de production. Par la suite nous définissons la quatrième révolution industrielle et nous présentons ses composants structurants et ses exigences.

### 2.2.1 L'historique des révolutions industrielles

Les systèmes de productions industrielles ont connu quatre révolutions majeures depuis le début du siècle dernier (BILL, 2016). Chaque nouvelle révolution vient satisfaire les exigences spécifiques du marché en utilisant les technologies existantes. Comme le montre la figure 2.1, la première révolution s'appelle la révolution mécanique (1784) où des machines mécaniques sont introduites pour accélérer la production et proposer de nouveaux types de produits qui ne peuvent être fabriqués manuellement. Ces systèmes de production atteignent leurs limites avec l'augmentation de la demande de produits. Dans ce contexte, la deuxième révolution, appelée révolution électrique (1870), était nécessaire pour satisfaire les exigences en termes de quantité de produits et de rapidité d'exécution.

La croissance continue de la demande et la répétition des opérations pénibles conduisent à une nouvelle révolution appelée la révolution électronique (1969) (WAN, CAI et ZHOU, 2015)(SHAFIQ et al., 2015). Cette génération de systèmes de production utilise des dispositifs électroniques pour exécuter des opérations complexes et des systèmes robotisés pour exécuter des opérations complexes. Les deux dernières décennies ont connu des changements radicaux dans le comportement des consommateurs, où la demande devient imprévisible et la durée de vie des produits devient de plus en plus courte (HERMANN, PENTEK et OTTO, 2016).

Les systèmes de production deviennent incapables de suivre les changements du marché, notamment face à de nombreuses exigences telles que des délais de développement courts, la personnalisation de la demande, la flexibilité, la décentralisation et l'efficacité d'allocation des ressources aux différents départements de production (allocation optimale). Par conséquent, le développement d'une nouvelle génération de systèmes de production capables de répondre à ces nouvelles exigences est une nécessité pour l'industrie. Aujourd'hui, la quatrième révolution industrielle est introduite afin de donner plus d'intelligence aux outils de production, plus de réactivité et une meilleure maîtrise des systèmes de production FERREIRO et al., 2016. Ces révolutions industrielles sont présentées sur la figure 2.1.

### 2.2.2 La relation entre les données et les révolutions industrielles

Nous vivons à une époque caractérisée par la dynamique des changements technologiques et organisationnels qui influence d'une façon directe le marché. Les clients attendent des produits personnalisés dans des délais de plus en plus courts. Les révolutions conséquentes sont devenues des "révolutions numériques" (IVA-NOV, TSIPOULANIDIS et SCHÖNBERGER, 2019). Cette digitalisation concerne dans notre contexte ceux des outils et des systèmes de production.
<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>FIGURE 2.1 – La succession des quatre révolutions industrielles.</figcaption></figure>

Les systèmes de production sont plus connectés et plus intelligents grâce aux
nouvelles technologies de capteurs, à l'automatisation intelligente et à l'analyse
des données, de sorte que des produits personnalisés peuvent également être créés
d'une manière flexible. Par exemple, la maintenance des systèmes de production
est optimisée grâce à l'analyse prédictive et à la surveillance à distance, à la réalité
augmentée pour apporter des informations contextualisées aux opérateurs ou en-
core l'utilisation de la fabrication additive pour remplacer des pièces endommagées.
Dans le contexte de la plus récente révolution industrielle, le pilotage de la produc-
tion se déplace dans le Cloud et permet un service à la demande par les acteurs de
la chaîne de valeur.

Les données circulant vers et depuis les systèmes permettent d'équilibrer l'uti-
lisation des activités et des ressources tout au long de la chaîne de valeur de pro-
duction, en réduisant les délais et les coûts notamment grâce à une exploitation op-
timisée des moyens de production. En d'autres termes, grâce à l'introduction de
l'Industrie 4.0, un tout nouveau niveau de "Lean manufacturing" peut être atteint
(PORTER et HEPPELMANN, 2015), car les données qui sont désormais disponibles
permettent d'augmenter la flexibilité, l'intelligence et la disponibilité des ressources
et permettent de réduire la complexité de la gestion des systèmes de production.

On observe sur la figure 2.1 que chaque révolution industrielle doit permettre
de réduire la complexité de gestion des systèmes de production, mais l'évolution
industrielle génère de nouveaux défis qui causent l'augmentation des demandes
de personnalisations et effectivement des coûts de la production (SCHUH et al.,
2014b) et la quantité de données à gérer. Ainsi, ces systèmes de production arrivent
à leurs limites et nécessitent une nouvelle "révolution". Comme illustré sur la fi-
gure 2.1, durant chaque période d'une révolution industrielle, le système de pro-
duction passe par deux phases. Au cours de la première phase, de nouvelles techno-
logies sont introduites et une réduction de la complexité est observée. C'est la phase
qui connaît une bonne exploitation des technologies déjà introduites. Les entreprises
commencent à avoir une maturité dans l'adoption des technologies existantes et à
développer de nouvelle technologies pour rendre ces systèmes encore plus efficaces.
C'est le cas par exemple de l'introduction de la robotique dans la 3ème révolution industrielle qui a connu l'introduction de l'électronique et des automates à ses débuts mais a vu ensuite l'utilisation des robots et de la vision par ordinateur pour assurer plus d'efficacité à ces systèmes.

Ces systèmes de production évoluent et permettent de proposer de nouveaux produits toujours plus personnalisables qui font évoluer avec eux les marchés et les exigences des clients finaux ou intermédiaires. Les technologies introduites lors d'une révolution industrielle arrivent à leur utilisation optimale quelque temps après leurs premières utilisations comme on peut le voir sur la figure 2.1. A partir de ce moment la complexité des systèmes de production qui ne cesse d'augmenter dépasse les capacités des technologies utilisées, jusqu'à l'arrivée d'une nouvelle révolution industrielle qui essaye de répondre de nouveau aux exigences du marché. En effet, la quantité de données générées par les systèmes de production, depuis la première révolution, suit la courbe rouge pointillée qui ne cesse d'augmenter. Ce phénomène montre que l'un des problèmes le plus important à l'avenir sera celui des données. La figure 2.1 illustre aussi ces différentes révolutions en fonction de la complexité et de la quantité des données.

### 2.2.3 Les différentes appellations de l'Industrie 4.0

La figure 2.2 indique le nombre de publications scientifiques parues depuis l'ap- parition du terme Industry 4.0 (2011). Nous nous sommes basés sur une requête "GoogleScholar" comprenant les termes : Industrie du futur, Industry 4.0, Industrie 4.0, Smart Factory, Industrial Internet, etc.,. Jusqu'en 2019, le terme allemand **1.In- dustrie 4.0** est le plus adopté, ce qui peut s'expliquer par le fait que le gouvernement allemand est le premier à avoir lancer l'initiative d'adopter la quatrième révolution industrielle.

Depuis 2017, de nombreux chercheurs d'autres pays commencent à travailler sur ce domaine (voir par exemple CHIARELLO et al., 2018) et attribuent l'appellation : **2.Industry 4.0 ou Industrie 4.0.**

Malgré ces appellations dominantes, la figure 2.2 montre plusieurs noms qui sont utilisés pour décrire cette révolution comme : **3. Industrie du futur** en France, qui existe depuis 1989 mais qui fait référence à d'autres thèmes de recherche. Les autres appellations sont moins utilisées. **4. Industrial Internet** aux États-Unis, **5. Internet+** en Chine et en Corée (RÖPKE et al., 2016). Ce concept est également appelé "Smart Factory" ou "Integrated Industry" (HENG, 2014). Dans la suite de ce manuscrit, le terme "Industrie 4.0" sera utilisé pour désigner la quatrième révolution industrielle.

### 2.2.4 Définition

La littérature contient plusieurs définitions de l'Industrie 4.0 qui diffèrent d'une institution à une autre et d'un auteur à un autre. Dans ce paragraphe nous allons en présenter quelques-unes, qui nous semblent les plus pertinentes. D'après la NIST (National Institute of Standards and Technology), la définition de l'Industrie 4.0 est la suivante : « les systèmes de fabrication intégrés et collaboratifs qui répondent en temps réel aux exigences et aux conditions changeantes de l'usine, du réseau d'ap- provisionnement et des besoins des clients ». Cela signifie que ce paradigme peut réagir en temps réel à une situation de fabrication compliquée et diversifiée (NIST., 2020). Ce terme très récent, qui se répète souvent dans les articles parcourus, se réfère à la quatrième révolution industrielle, est souvent considéré comme l'application
<figure><img src="image_11.png" /><figcaption>FIGURE 2.2 – Nombre de publications concernant la thématique Industrie 4.0 selon l’appellation.</figcaption></figure>

du concept générique des systèmes cyber-physiques (CPS) aux systèmes de production industrielle (systèmes de production cyber-physique) (DRATH et HORCH, 2014). L'Industrie 4.0 peut aussi décrire un CPS orienté vers la production, qui intègre les installations de production, la logistique et même les processus de création de valeur globale (WANG et al., 2016). Cette quatrième révolution, est également appelée « usine intelligente », où l'on trouve les concepts de CPS et d'IoT, qui convergent vers l'Internet des services qui utilisent largement l'approche basée sur le Cloud computing pour créer, publier et partager les services (PISCHING et al., 2015). L'Industrie 4.0 se concentre sur la création de produits, procédures et processus intelligents, avec comme conséquence que les usines intelligentes deviennent capables de gérer la complexité et de fabriquer des produits plus efficacement (KAGERMANN et al., 2013). Pour d'autre chercheurs (par exemple HERMANN, PENTEK et OTTO, 2016, ou encore BOYES et al., 2018), l'Industrie 4.0 est la combinaison des technologies et des concepts, qui surveillent les processus physiques, créent une copie virtuelle du monde physique, et prennent des décisions décentralisées. En se basant sur l'IoT, les CPS communiquent et coopèrent les uns avec les autres et avec les humains en temps réel. Grâce à l'IoS (Internet of Service), des services internes et inter organisations sont proposés et utilisés par les acteurs de la chaîne de valeur. L'architecture de l'Industrie 4.0 proposée par la vision allemande se repose principalement sur l'IoT, l'IoS, les CPS, le Big data, le Cloud computing et les capteurs (KANG et al., 2016). Les États Unis ont adopté le même concept, en rajoutant le sustainable manufacturing (énergie intelligente et l'intégration des systèmes) et la standardisation aux composantes européennes. Par contre, en Corée du Sud, les politiques étaient convaincus par la nécessité d'intégrer les hologrammes et la réalité augmenté dans la notion d'Industrie 4.0 (ibid.).

Cette quatrième révolution industrielle, est souvent considérée comme l'application du concept générique de CPS aux systèmes de production (SCHUH et al., 2014a). D'après la littérature, nous pouvons constater que toutes les définitions partagent plusieurs aspects. Nous les prenons en considération et proposons la définition suivante : " L'Industrie 4.0 est un concept émergeant, qui regroupe différentes technologies existantes mais insuffisamment utilisées comme les CPS, l'IoT, l'IoS, le Cloud computing et les RMS (Reconfigurable Manufacturing System) pour rendre les industries de plus en plus intelligentes, efficaces, sécurisées, distribuées et fonctionnant en temps réel. Par conséquent cela va conduire les industries à un autre niveau d'optimisation en terme de coûts, délai et qualité."
### 2.2.5 Composants

D'après la section précédente chaque vision a adopté des composants différents de l'Industrie 4.0 et même si un grand ensemble est commun entre les trois, quelques uns restent spécifiques. Le tableau 2.1 montre qu'il y a des composants communs aux visions des différents pays.

Il y a une dizaine d'années, l'Industrie 4.0 a été inaugurée par l'introduction de l'IoT et l'IoS, les capteurs, le Cloud computing et les CPS dans l'environnement industriel. L'Industrie 4.0 se concentre sur la création de processus intelligents, flexibles et dynamiques, de chaînes de valeur optimisées en temps réel et auto-organisées. (ZHONG et al., 2017).

Les sous sections suivantes définissent ces six composants communs et présentent leur rôle dans le contexte de l'Industrie 4.0.

<table><caption>TABLE 2.1 – Composants de l'Industrie 4.0 proposés par les principaux pays économiques développés.</caption><thead><tr><th>Composants</th><th>Europe</th><th>État Unis</th><th>Asie</th></tr></thead><tbody><tr><td>IoT</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>IoS</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>CPS</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>Big Data</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>Capteurs</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>Cloud computing</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>Énergie intelligente</td><td>-</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>Standardisation</td><td>-</td><td>✓</td><td>-</td></tr><tr><td>Intégration du système</td><td>-</td><td>✓</td><td>-</td></tr><tr><td>Fabrication additive ou impression 3D</td><td>-</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>Hologramme / Réalité augmentée</td><td>-</td><td>-</td><td>✓</td></tr></tbody></table>

### Internet of Things (IoT)

Pour les auteurs de (TRAPPEY et al., 2016), (AL-FUQAHA et al., 2015) et (MATTERN et FLOERKEMEIER, 2010), l'IoT est un concept utilisé pour la première fois par Ashton en 1999 (ASHTON, 2011), qui permet aux objets physiques de "voir, entendre, penser et accomplir des tâches en les faisant parler ensemble, partager des informations, accomplir des tâches avec plus de précision et coordonner leurs décisions". L'IoT permet de rendre les "objets" communiquant et faisant partie de l'environnement d'Internet.

Pour CERP-IoT (SUNDMAEKER et al., 2010), l'IoT est défini comme une infrastructure dynamique avec des capacités d'auto-configuration basées sur des proto-coles de communication standard et interopérables. Selon (ATZORI, IERA et MORA-BITO, 2010) (), l'IoT est considéré comme l'infrastructure globale du réseau, reliant les objets physiques et virtuels afin d'exploiter les données collectées, les capacités de communication et l'accessibilité à tout moment, partout et sous toute forme (VIJAY-KUMAR, SARAVANAKUMAR et BALAMURUGAN, 2016). De nombreuses définitions ont été proposées par d'autres recherches telles que (GUBBI et al., 2013), (PERERA et al., 2014), qui offrent une vision claire des applications basées sur l'IoT.
Grâce à l'IoT, les objets peuvent avoir des identités virtuelles, des états et des caractéristiques et être intégrés dans le réseau. Cela permet aux objets d'exécuter les tâches suivantes :

— Collecter et échanger des données de capteurs intelligents,

— Détecter et contrôler les objets,

— Connecter le monde physique et les systèmes informatiques,

— Fournir les données aux CPS et au Cloud computing,

— Analyser et représenter les données.

L'intégration de l'IoT dans le domaine manufacturier a joué un rôle majeur pour mener à la quatrième ère de l'industrialisation (UNGUREAN, GAITAN et GAITAN, 2014). Dans ce contexte, toutes les entités impliquées dans les processus de fabrication pourraient être reconnues par un identifiant unique qui sert à distinguer les différentes entités connectées (WU, MENG et GRAY, 2017). Le matériel et les logiciels peuvent fonctionner avec moins d'intervention humaine, pour accomplir toutes les tâches de la chaîne de fabrication, comme la production, l'inspection (SHANOUN et al., 2011) et la surveillance (BETTAYEB, BASSETTO et SAHNOUN, 2014), (PISCHING et al., 2015).

L'adoption de l'IoT assure la connexion entre les machines. Il s'agit de créer un réseau intelligent reliant tous les acteurs de la chaîne de valeur, qui offre un contrôle autonome avec le moins d'interventions possibles (MANAVALAN et JAYAKRISHNA, 2019). Étant la base de l'Industrie 4.0, l'IoT permet les échanges entre les usines intelligentes et les utilisateurs afin de fournir des données sur les besoins des clients et la personnalisation des produits aux usines et fournir des produits et services intelligents avec la réduction des coûts (SHROUF, ORDIERES et MIRAGLIOTTA, 2014). Selon (LOPEZ, 2014), l'IoT dans un contexte industriel intelligent peut former un réseau d'échange entre les différents composants d'un atelier de production, comme :

— Les personnes ayant l'information la plus adéquate concernant les processus de fabrication,

— Les processus automatisés, en rendant le flux d'information plus rapide, ce qui stimule la prise de décision et améliore la réponse aux changements du marché,

— Les données, qui seront intégrées dans la chaîne de valeur manufacturière (nouvelles formes et nouveaux types de données).

## Cyber physical system (CPS)

Le terme CPS est parmi les 50 termes à la mode rapportés par Wikipedia (WIKIPEDIA, 2020). L'intégration de ces processus physiques et informatiques assure la fusion des mondes physiques et virtuels. Depuis la dernière décennie (vers 2006), nous avons commencé à parler de ce terme (COLOMBO et al., 2017, BANERJEE et al., 2012). La définition suivante est donnée par (LEE, 2006) : "Les Systèmes Cyber Physiques (CPS) sont l'intégration des calculs avec les processus physiques. Les ordinateurs et les réseaux intégrés surveillent et contrôlent les processus physiques, généralement avec des boucles de rétroaction où les processus physiques effectuent les calculs et vice versa". Ils peuvent aussi être définis comme : Les objets physiques avec des logiciels intégrés et des capacités de calcul (ALMADA-LOBO, 2016).

Lee et al (LEE, AZAMFAR et SINGH, 2019) présentent une architecture CPS nommée 5C et composée des niveaux suivants dans l'ordre croissant comme le montre la figure 2.3 :

— Un niveau de connexion intelligent, le CPS utilise un réseau Plug & Play pour transmettre les données envoyées par un réseau de capteurs;
<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>FIGURE 2.3 – L'Architecture 5C d'implémentation du CPS (LEE, AZAMFAR et SINGH, 2019).</figcaption></figure>

- Un niveau de conversion de données en informations, le CPS traite les données et les transforme en informations de plus haut niveau;

- Un niveau cyber, le CPS a une connaissance des autres CPS appartenant à son environnement et peut interagir avec eux pour enrichir son propre traitement d'information;

- Un niveau cognitif, le CPS est capable de faire un diagnostic basé sur des simulations de son propre comportement et une analyse différentielle des données parvenant des capteurs;

- Un niveau de configuration, le CPS peut s'adapter d'une façon autonome en cas de défaillance, se reconfigurer ou ajuster de manière autonome ses paramètres afin de reprendre son comportement initial.

Cette architecture est adoptée pour fournir une ligne directrice pour l'utilisation et la surveillance du CPS pour les applications industrielles (LEE et al., 2015).

Il est évident de noter la corrélation entre l'IoT et le CPS. L'IoT est l'objet de connexion de l'outil. D'autre part, le CPS représente un ensemble d'objets interconnectés à travers l'IoT. Le concept du CPS se concentre sur la façon de contrôler un système physique basé sur son espace numérique ou cyber-espace et l'IoT se concentre sur la façon de les connecter. Ces deux concepts sont donc complémentaires, surtout dans le domaine industriel où l'IoT est adopté pour fournir le lien à l'intérieur du CPS. Cette relation est appelée Industrial IoT (IIoT) (SADEGHI, WACHSMANN et WAIDNER, 2015).

Les domaines d'application des CPS sont nombreux (p. ex. l'aéronautique, l'automobile, l'infrastructure des ouvrages civiles, l'énergie, le transport ou encore la production de produits manufacturés). L'utilisation croissante de capteurs et de machines communicantes génère par conséquent une grande quantité de données. Dans ce cas, le CPS gère la transmission des données et l'interconnectivité via l'IoT des machines et exploite leur puissance de calcul. Cela permettra d'atteindre le niveau requis d'outils de production intelligents, résilients et auto-configurables (YING et SZTIPANOVITS, 2013).

Pour une application industrielle, le CPS a la capacité d'inclure un réseau de capteurs intégrés pour communiquer et contrôler (TAO et al., 2019) à distance le
processus de production. Grâce à ces technologies, le CPS peut produire des com-
portements et des décisions intelligents en utilisant ses capacités de calcul et de com-
munication RAJKUMAR et al., 2010.

Les travaux de recherche sur les CPS dans le domaine de la production n'en sont qu'à leurs débuts. A notre connaissance, aucune étude n'en est en effet à l'étape de la mise en œuvre complète sur un système industriel, la majorité se concentre sur les étapes de modélisation et de conception ou de preuve de concept (KANG et al., 2016). Le CPS devrait être utilisé dans les ateliers pour intégrer le processus de fabrication, permettre la communication machine-to-machine et virtualiser les processus physiques des systèmes de fabrication (PISCHING et al., 2015).

Les CPS ont des exigences de sécurité croissantes en raison de cette double na-
ture (physique et cyber/virtuel), cet accès possible génèrant des risques de sécurité
(SHAFI, 2012) comme il y a un changement des réseaux industriels isolés et privés
vers les réseaux ouverts et communs. Plusieurs chercheurs travaillent sur cette pro-
blématique et tentent d'améliorer les protocoles de sécurité pour le CPS (LENZINI,
MAUW et OUCHANI, 2016, DIBAJI et al., 2019).

L'adoption du CPS dans les industries d'aujourd'hui (Industrie 3.0) peut être un facteur principal de la migration vers une Industrie 4.0 (SCHUH et al., 2014b). L'Industrie 4.0 exige plus de réactivité, de capacités d'autogestion et d'efficacité pour les systèmes de fabrication. Ceci peut être satisfait par de nouvelles plate-formes collaboratives basées sur des systèmes décentralisés, tels que le CPS, pour les usines intelligentes et les produits intelligents (JAZDI, 2014).

Jusqu'à présent, les architectures distribuées étaient des concepts purement théo-
riques et leur réalisation était presque impossible en raison du manque de techno-
logies répondant à leurs exigences. Grâce au CPS, il est possible d'intégrer l'intelli-
gence dans les entités IoT permettant la mise en œuvre d'architectures distribuées
dans les systèmes de fabrication. Ceci introduit le concept de systèmes de produc-
tion cyber physique (CPPS), qui peut détecter son état et prendre des décisions de
manière autonome (WARIS, SANIN et SZCZERBICKI, 2018).

Internet of Services (IoS)

Sachant que les services sont omniprésents, il est très important pour l'Indus-
trie 4.0 d'intégrer les bases et les méthodologies de l'IoS. Les économies modernes
ont adopté une stratégie fondée sur les services (REZABAKHSH et al., 2006). Cela
signifie une migration des produits traditionnels orientés structure vers le service.
Une telle transformation est nécessaire à la survie d'économies développées comme
l'Allemagne et les États-Unis (SORIANO et al., 2013). Le concept d'IoS se réfère ex-
plicitement au terme "services" qui dépend du contexte. Le service peut avoir des
significations très différentes.

Il est défini par VARGO et LUSCH, 2004 comme "l'application des compétences
au profit d'autrui". Il représente le concept qui offre des "produits intangibles" et se
caractérisé par une consommation simultanée.

Le paradigme de l'IoS offre des possibilités intéressantes en termes de dynamisme et d'interopérabilité. Cependant, dans les domaines impliquant des "objets physiques", il existe toujours un fort besoin de représentation des types et des cas qui sont bien connus dans les approches par composants (NAIN et al., 2010). En outre, l'IoS est une multitude de services qui sont connectés par l'IoT, achetés, vendus, utilisés, réutilisés et composés par un réseau mondial de fournisseurs de services et de consommateurs (ZWEREG, 20008).
L'Industrie 4.0 adopte l'IoS pour offrir des services intelligents et connectera l'usine de l'Industrie 4.0 dans un segment de coopération (LOM, PRIBYL et SVITEK, 2016). La quatrième révolution est basée sur les besoins du CPS pour fournir les systèmes de production distribués et améliorer la communication entre les différentes parties de la chaîne d'approvisionnement (HOFMANN et RÜSCH, 2017). En conséquence, les services intelligents sont essentiels pour maintenir l'Industrie 4.0 dynamique, supervisée et distribuée tout en en offrant de nouvelles méthodes de production autonomes et des politiques clients (HERMANN, PENTEK et OTTO, 2016).

### Big Data

Le Big Data fait généralement référence à l'énorme quantité d'ensembles de données collectées et stockées (CHEN, MAO et LIU, 2014). Cette quantité de données ne peut être traitée par les méthodes traditionnelles en raison de leur complexité. Les grandes masses de données sont la représentation des données en plusieurs dimensions et natures (XU et DUAN, 2019), telles que le volume (la quantité de données générée par un système), la vitesse (le plus grand défi pour Big Data, c'est le fait de générer et de traiter des données rapidement voire en temps réel), la variété (qui désigne la complexité des données constituées de nombreuses valeurs numériques) et d'autres aspects (SAGIROGLU et SINANC, 2013).

De nombreuses techniques récentes de Big Data, comme l'analyse, la capture, la conservation, la recherche, le partage, le stockage, le transfert, la visualisation et la confidentialité des informations, sont utilisées dans le domaine industriel.

Le Big Data est présenté comme l'une des composantes de l'Industrie 4.0. Le CPS de l'Industrie 4.0 génère en permanence une énorme quantité de données. Un sérieks problème concernant le stockage, le partage, la visualisation et l'analyse de ces données se pose. Dans ce contexte, les technologies du Big Data sont très sollicitées pour résoudre ces problèmes. L'analyse Big Data permet de suivre l'état des processus de production et d'accélérer la prise de décision pour améliorer les performances des systèmes de production (LEE, KAO et YANG, 2014). De nombreux chercheurs travaillent sur l'intégration du Big Data pour résoudre les problèmes de l'Industrie 4.0, tels que (ÇIFLIKLI et KAHYA-ÖZYIRMIDOKUZ, 2010, SHIN, WOO et RACHURI, 2014, GRÖGER, NIEDERMANN et MITSCHANG, 2012, MEIDAN et al., 2011).

Le Big Data peut être un facteur majeur d'amélioration des usines intelligentes pour créer de nouveaux produits personnalisés et être en capacité d'être dynamiques face aux changements du marché. Cependant, sa mise en œuvre nécessite le développement de nouvelles architectures capables de supporter cette grande quantité de données et les ressources informatiques nécessaires.

### Les capteurs (Sensors)

Un capteur est généralement utilisé pour mesurer l'état et les sorties des systèmes, il est considéré comme la "passerelle de la machine" pour détecter les caractéristiques de l'environnement physique telles que la pression, la température, l'humidité, etc. (LEE, KAO et YANG, 2014). Les informations recueillies par les capteurs sont utilisées par les systèmes de supervision, de fabrication et de stockage pour apporter plus de flexibilité, d'autonomie et d'intelligence aux systèmes actuels.

L'évolution industrielle est couplée à une évolution des capteurs (capteurs magnétiques, capteurs non électriques, capteurs de compensation, capteurs chimiques,
capteurs intégrés, capteurs intelligents). L'introduction de l'Industrie 4.0 est accom-
pagnée par l'introduction de Sensors 4.0, qui se caractérisent par l'ajout de l'autono-
mie en énergie et de la capacité de communication (SCHÜTZE, HELWIG et SCHNEI-
DER, 2018). En conséquence, les capteurs sont importants pour mesurer l'efficacité de
l'industrie, en particulier lorsque le nombre de CPS connectés continue à augmenter
(IMKAMP et al., 2016).

Cloud Computing et Cloud Manufacturing

Introduit il y a quelques années, c'est pour certains une technologie informatique innovante et pour d'autres un outils de marketing. Le Cloud computing est un modèle d'accès facile et à la demande au contenu partagé de ressources informatiques configurables (réseaux, serveurs, système de stockage, applications et services) qui peuvent être facilement obtenues et fournies avec un effort minimal (PALLIS, 2010, MELL et GRANCE, 2011).

Le Cloud computing se caractérise par son architecture en couches qui offre des
services à différents niveaux aux clients. Le Cloud computing est composé de trois
modèles de services (BUYYA, CALHEIROS et LI, 2012, KANICKAM, JAYASIMMAN et
JEBASEELI, 2017) :

- Software as a Service (SaaS), est un logiciel déployé sur Internet qui facilite l'allocation des services aux clients,

- Platform as a Service (PaaS), qui est une plate-forme informatique pour la création rapide et facile d'applications (comme les applications Web),

- Infrastructure as a Service (IaaS), il s'agit de fournir aux entreprises une in-
frastructure d'accès payante (serveurs, stockage, réseau et systèmes d'exploi-
tation), physiquement située chez le fournisseur, moyennant un abonnement
payant.

Le Cloud computing offre à ses utilisateurs la facilité, la virtualisation et la dispo-
nibilité des informations et ressources. En ce qui concerne le contexte industriel, une
vision du Cloud orientée production est connue dans la littérature sous le nom de
Cloud Manufacturing (CM). Son but est d'assurer une exploitation optimale et éten-
due des ressources et de définir des normes sémantiques de coordination, d'accès et
de partage équitable des ressources (WU et al., 2013).

Cette version industrielle du Cloud computing est un modèle de fabrication cen-
tré sur le client, qui peut être défini comme un modèle permettant l'accès universel
à un espace partagé de ressources de production configurables (outils, équipements
et logiciels de production) qui peuvent être rapidement réservés, attribués et libé-
rés (XU, 2012, TAO et al., 2014). Le CM contrôle l'accès à une collection partagée de
ressources de fabrication à la demande. Cela permet d'avoir des systèmes de pro-
duction temporaires et reconfigurables qui peuvent améliorer l'efficacité, réduire les
coûts de production et permettre un chargement optimal des ressources en réponse
à des demandes variables.

Le CM est basé sur les systèmes et les technologies de production existants, le
Cloud computing, l'IoT, la virtualisation et les technologies orientées services. Grâce
au CM, les industries peuvent optimiser l'exploitation de leurs outils de produc-
tion en partageant leur planification sur un service Cloud computing. Cela permet
à d'autres utilisateurs de bénéficier de ces outils de production. Le CM doit satis-
faire aux exigences essentielles de l'Industrie 4.0 telles que la qualité de service, la
tolérance aux défaillances, la visualisation, l'interopérabilité, les problèmes liés aux
services, la gestion des données et l'évolutivité (RIMAL et al., 2011).
2.2.6 **Intégration**

L'objectif principal de l'Industrie 4.0 est d'améliorer l'efficacité et la productivité des processus industriels par l'environnement d'automatisation intelligente. L'Industrie 4.0 nécessite trois types d'intégration afin d'assurer la mise en réseau entre les machines et les niveaux hiérarchiques traditionnels de la chaîne de production. Afin d'implémenter l'Industrie 4.0, les trois types d'intégration suivants doivent être prise en considération :

- **L'intégration horizontale** : Comment les stratégies commerciales des entreprises, les nouveaux réseaux de valeur et les nouveaux modèles commerciaux peuvent-ils être soutenus et mis en œuvre durablement à l'aide de CPS (KAGERMANN et al., 2013)? Une société peut être en relation de concurrence ou de coopération avec de nombreuses autres sociétés liées. L'intégration horizontale entre sociétés, permet de former un écosystème efficace. L'information, la finance et le matériel peuvent circuler couramment entre ces sociétés. Par conséquent, de nouveaux réseaux de valeur ainsi que des nouveaux modèles commerciaux peuvent émerger (WANG et al., 2016). Plusieurs travaux de recherche s'intéressent aux différents modèles de collaborations entre les entreprises (BELKADI et al., 2017).

- **L'intégration verticale** : Comment le CPS peut-il être utilisé pour créer des systèmes de fabrication flexibles et reconfigurables (KAGERMANN et al., 2013)? Une usine possède plusieurs sous-systèmes physiques et informatiques (actionneur, capteur, contrôle, gestion de la production, fabrication, planification). Il est essentiel d'intégrer verticalement le flux d'information des différents niveaux jusqu'au niveau de la planification des ressources de l'entreprise (ERP). Cette architecture facilitera la mise en place des systèmes de production flexibles, reconfigurables et capables de s'adapter aux différents types de produits. L'information massive est collectée et traitée pour rendre le processus de production transparent (WANG et al., 2016). L'Industrie 4.0 s'attend à intégrer verticalement les sous-systèmes hiérarchiques pour pouvoir transférer les systèmes de production actuels vers des systèmes de production reconfigurables et hautement intégrés dans l'usine intelligente.

- **L'intégration numérique du bout en bout (end to end digital integration)** : Comment le CPS peut-il être utilisé pour fournir des processus d'affaires de bout en bout, y compris le flux de travail d'ingénierie (KAGERMANN et al., 2013)? Dans un processus de création de valeur centré sur le produit, une chaîne d'activités est impliquée (l'expression des besoins du client, la conception et le développement de produits, la planification de la production, l'ingénierie de production, la production, les services, la maintenance et le recyclage). L'effet de la conception du produit sur la production et le service peut être prévu (WANG et al., 2016). La récupération des informations tout au long de la chaîne de valeur du produit en se basant sur les CPS et l'IoT demande la mise en place d'un système d'information adapté et aussi une formation des ingénieurs et utilisateurs.

La figure 2.4 présente schématiquement les trois types d'intégration. Dans l'Industrie 4.0, ces différentes intégrations peuvent connaître une augmentation significative par l'utilisation du CPS et de l'IoT. L'Industrie 4.0 permet aux capteurs omni-présents, aux systèmes de terminaux embarqués, aux systèmes de contrôle intelligents et aux installations de communication de former un réseau intelligent au sein du CPS. L'interconnexion peut se faire d'homme à homme, d'homme à machine,
<figure><img src="image_13.png" /><figcaption>FIGURE 2.4 – Les trois types d’intégration de l’Industrie 4.0 (WANG et al., 2016).</figcaption></figure>

de machine à machine ou de service à service, afin de réaliser une intégration hori-
zontale, verticale et de bout en bout complète. Ceci augmentera aussi l'occurrence
d'autres risques liés à l'augmentation de la complexité des systèmes et leur sécurité.
Des architectures innovantes doivent être mises en place pour éviter ces risques.

2.2.7 Les exigences de l'Industrie 4.0

Comme présenté auparavant, le Cloud Manufacturing est l'une des solutions les plus importantes proposées pour résoudre le problème du cumul d'une grande quantité de données complexes. Néanmoins, cette solution souffre de plusieurs limitations dans ce nouveau contexte d'Industrie 4.0. Le CM ne permet toujours pas de satisfaire les exigences de l'Industrie 4.0 comme le Cloud computing en termes du temps réel, d'interopérabilité, de la sécurité des communications, etc .... Plusieurs projets ont discuté des exigences de l'Industrie 4.0, comme (GRANGEL-GONZÁLEZ et al., 2016), qui décrit une approche qui représente sémantiquement les informations de l'Industrie 4.0. En conséquence, (LOM, PRIBYL et SVITEK, 2016, KHAN et al., 2017, WAIDNER et KASPER, 2016, SALDIVAR et al., 2015) détaillent les exigences ou les principes de conceptio" sur lesquels se basent la création des applications d'Industrie 4.0 qui pourraient être basées sur le Cloud computing :

— Fiabilité,

— Administration des actifs Shell (normalisation, sémantique, interopérabilité),

— Communication (capacité d'échange en temps réel, protocoles de transfert de données, QoS adaptative dynamique, latence, bande passante),

— Considérations de sécurité (authentification, politiques de confidentialité, contrôle d'accès),

— Optimisation,

— Capacité d'analyse des données,

— Interactions homme-machine.

— Virtualisation

— Décentralisation

— Orientation du service

— Modularité

Les exigences de l'Industrie 4.0 doivent permettre d'assurer le bon fonctionne-
ment du processus de production et ainsi un haut niveau de performance des appli-
cations industrielles ( maintenance, planification, diagnostic, supervision, etc.)

Comme l'Industrie 4.0 a comme objectifs d'augmenter les profits et la qualité et
de minimiser le coût de la fabrication, chaque technologie proposée afin d'intégrer
les composants déjà existants de l'Industrie 4.0 doit certainement être en mesure de
répondre à ces exigences.

La nouveauté dans la proposition de l'Industrie 4.0 n'est pas dans une nouvelle
technologie, mais dans la combinaison des technologies disponibles d'une nouvelle
façon (DRATH et HORCH, 2014). Le quadruplet (IoT, IoS, CPS et Cloud) et l'avenir de la production de biens physiques sont dépendants, ce qui entraîne que ces composants offrent un énorme potentiel d'innovation dans la production.

Ce paradigme prometteur conduit aux nombreux résultats bénéfiques qui peuvent faire face aux défis mondiaux en ce sens que les produits personnalisés peuvent être produits de manière efficace, efficiente, flexible et rentable (WANG et al., 2016).

Conformément au contexte de l'Industrie 4.0, les produits peuvent contrôler leur propre processus de production et le client devrait être plus impliqué dans les processus de création de nouveaux produits (PISCHING et al., 2015). Avec l'Industrie 4.0, il sera possible d'intégrer des fonctionnalités spécifiques aux clients et aux produits dans les phases de conception, de configuration, de commande, de planification, de production, d'exploitation et de recyclage. Cela fournira des produits personnalisés d'une manière rentable. L'Industrie 4.0 permettra aux employés de contrôler, réguler et configurer les ressources et les étapes de production. La réussite d'intégrer les services Web dans l'Industrie 4.0 et la portée du potentiel de cette technologie prédisent une augmentation considérable de son utilisation (KAGERMANN et al., 2013).

## 2.3 Problématique générale

Dans cette section, nous allons tout d'abord expliquer notre contexte industriel pour délimiter le périmètre général de cette thèse. La question importante qui peut-être posée par les industriels concerne le potentiel de performances du Cloud computing. Les questions de la problématique générale qui se posent sont : si le Cloud computing n'est plus la solution optimale, quels sont les facteurs qui ont causé une telle limitation ? Quelle est la meilleure solution afin de renforcer le rôle du Cloud computing dans le domaine industriel et plus spécifiquement dans le contexte de l'Industrie 4.0 ? Et par la suite pour finir cette section nous présentons le positionnement technique et scientifique de la thèse.

### 2.3.1 Contexte

Les éléments constitutifs de l'Industrie 4.0 doivent satisfaire ses exigences afin d'assurer un haut niveau de fonctionnement et d'intelligence. Le manque de performances du Cloud computing est problématique devant les besoins des applications industrielles actuelles. L'intégration de nouvelles technologies qui se base sur le traitement des données et sur l'IoT semble la solution la plus adaptée pour répondre à ces limitations du Cloud computing et du Cloud Manufacturing. Le développement de l'Industrie 4.0 est l'un des enjeux prioritaires fixés par l'Europe dans les nouveaux programmes de recherche. Actuellement l'Industrie 4.0 est l'un des thèmes de recherche et de formation dans le cadre de la Chaire CISCO / CESI / Vinci Energies intitulée « Industrie et Services de demain ».

Dans les parties précédentes nous avons présenté le paradigme de l'Industrie 4.0, en évoquant son historique, ses composantes et ses exigences. L'Industrie 4.0 est une usine fortement connectée. Les machines et produits peuvent échanger des données pour élaborer leurs différentes tâches. Des quantités importantes d'informations variées sont générées et remontées chaque seconde par les différents capteurs installés au sein de l'atelier de production que ce soit dans les outils de production, le système logistique ou les services annexes. Ces informations doivent être collectées et traitées en temps réel afin d'assurer un bon fonctionnement du système de production. Les
systèmes centralisés qui collectent et traitent les données (Le Cloud computing) ont montré leurs limites quand il s'agit du traitement d'un très grand nombre de données et de prises de décision en temps réel.

Cependant, les systèmes distribués ont prouvé leur efficacité pour la gestion des systèmes complexes en général et plus particulièrement les systèmes de production complexes (TRENTESAUX, 2009). Pour cela, il faut décentraliser le traitement des données ainsi que la prise de décision tout en assurant une bonne interoperabilité entre les différentes ressources des systèmes.

L'adoption et la mise en œuvre de l'Industrie 4.0 sont soumises à plusieurs défis, tels que :

- Le manque de transmission en temps réel et de mises à jour d'informations concernant les ressources de production en cours du processus de fabrication,

- L'augmentation du temps d'attente (délais) entre la détection d'un problème, la planification ou l'ordonnancement des tâches et la prise d'une décision fiable,

- La garantie d'un niveau respecté de sécurité et de confidentialité des ressources de production des industriels et les informations liés aux clients,

- L'urgence d'être prêt à faire face à tout type de concurrence et aux changements soudains du marché (adoption d'une politique de production flexible et dynamique afin d'augmenter les profits et diminuer le coût).

### 2.3.2 Le rôle et l'intérêt du Cloud Computing dans les applications industrielles

La cause majeure des problèmes limitant l'adoption de l'Industrie 4.0 est la quantité croissante de données, de plus en plus difficiles à traiter et à échanger (LEE, KAO et YANG, 2014). Comme cette quantité de données va continuer à croître suivant le nombre croissant des objets connectés, un nouveau phénomène gênant pour les centres de données peut arriver en impactant les performances et en créant une crise du stockage (ZANDER et MÄHÖNEN, 2013). Ce phénomène, connu sous le nom de "tsunami des données", peut également affecter les installations industrielles et notamment leurs réseaux informatiques non dimensionnés pour ces nouveaux besoins.

Cette nouvelle génération de systèmes de production commence à générer une énorme quantité de données complexes tout au long du cycle de vie du produit et de la chaîne de valeur. Pour contrôler ce flux d'informations, plusieurs améliorations, réglages et traitements doivent être effectués.

Malheureusement le Cloud, qui est basé sur le traitement de l'information sur demande, n'est pas adéquat pour les applications sensibles à la latence. Par conséquent il ne peut pas couvrir les besoins de ce genre des applications basées sur l'IoT (PISCHING et al., 2015). Donc le manque de liaison entre les différentes parties et l'insuffisance du rendement du Cloud computing, qui est distant, centralisé et avec des risques de latence de traitement, représentent de vrai problèmes qu'il faut résoudre lors de l'implémentation et le fonctionnement des usines de futur.

Ajouté à cela, les risques liées à la cyber-sécurité ou à l'augmentation incontrôlée de la complexité des systèmes (des données dépassant la capacité du système de traitement) existent. L'une des solutions les plus intéressantes qui peuvent résoudre ce genre de problème semble être l'edge computing et ses déclinaisons. Ce nouveau paradigme va être présenté et détaillé dans la section suivante.
### 2.3.3 Edge computing - solutions existantes et déclinaisons

Les applications utilisées soit par les industries soit dans d'autres domaines applicatifs souffrent de la sensibilité à la latence des réponses ou de la prise de décision quand elles regroupent un grand nombre de nœuds connectés qui ne cessent de croître à une fréquence très rapide. Afin de gérer ces besoins, les applications se basent sur l'IoT et le Cloud computing afin de traiter, acheminer et stocker les données générées. D'après ce qui est conclu dans la section précédente, le Cloud computing ne semble plus efficace devant les exigences croissantes des applications basées sur l'IoT et le Cloud computing.

La solution qui peut résoudre une telle problématique c'est de diminuer le temps de transmission (envoie de demande, traitement et réponse) et de distribuer le calcul sur le plus grand nombre de dispositifs connectés possible. Cette solution doit satisfaire les besoins suivants :

- Être basé sur l'IoT,

- Étendre les fonctionnalités du Cloud computing,

- Être compatible avec le modèle de calcul du Cloud computing,

- Être évolutif en face du nombre grandissant des nœuds qui composent l'architecture de l'application,

- Respecter les faibles latences exigées par les applications,

- Distribuer le calcul tout le long du réseau,

- Être à proximité de la couche la plus basse afin de diminuer les délais.

L'Edge computing se réfère aux technologies qui traitent les données à proximité des utilisateurs finaux. Ce modèle de calcul fournit les ressources du Cloud computing au bord du réseau (PAN et MCELHANNON, 2017, SATYANARAYANAN, 2017). La localisation et les capacités de l'Edge computing semblent être une solution aux limitations des serveurs centralisés du Cloud computing.

Par contre, l'Edge computing est considéré comme la technologie mère, ce qui reste très vaste. Donc elle regroupe de nombreuses particularités, qui dépendent de l'application ou du domaine de l'utilisation. En étudiant la littérature, différentes déclinaisons de l'edge computing ont été identifiées :

- Les Cloudlets,

- Le Mobile Edge Computing,

- Le Fog Computing.

Dans ce qui suit une brève description de chaque déclinaison de l'Edge computing, afin de décider laquelle est la plus convenable pour surmonter les limitations du Cloud computing dans le contexte d'Industrie 4.0.

#### Cloudlets

Le Cloudlet est un projet qui vise à rapprocher les services du Cloud computing aux utilisateurs mobiles, tout en créant des "mini" centres de données virtuels et intermédiaires (PAN et MCELHANNON, 2017). Un Cloudlet est présenté comme la miniature d'un serveur Cloud computing. Cette version plus légère est implémentée généralement à proximité des utilisateurs finaux. Les Cloudlets sont installés sur une ou plusieurs machines virtuelles (VMs) afin qu'elles soient localisées et repérables. Les Cloudlets sont caractérisées par leur structure dynamique. Lorsqu'une demande de la part d'un utilisateur mobile est générée, la latence causée par la transmission au serveur du Cloud computing distant peut nuire à la QoS et interrompre la communication (basée sur le WLAN). La figure 2.5 décrit l'architecture hiérarchique basée sur les Cloudlets.
<figure><img src="image_14.png" /><figcaption>FIGURE 2.5 – L’architecture basée sur les Cloudlets (PAN et MCEL-HANNON, 2017).</figcaption></figure>

L'avantage des Cloudlets est pour les utilisateurs mobiles, ils ont la possibilité d'obtenir les services personnalisés en forme d'instances des logiciels requis sur les VMs d'une manière fluide et légère (BAHTOVSKI et GUSEV, 2014). L'autre avantage est l'auto-configuration et l'autonomie des Cloudlets (SHAUKAT et al., 2016). Donc les Cloudlets sont utilisés principalement pour les utilisateurs mobiles qui auront besoin des ressources du Cloud computing sans alourdir le réseau ou dépasser les capacités limitées de leurs matériels. Donc la latence et la bande passante sont notamment réduites grâce à cette solution.

Malgré la faible latence des transmissions entre les Cloudlets et les utilisateurs mobiles, le calcul et le stockage des données et l'amélioration de la QoS, les Cloudlets ne peuvent pas assurer l'amélioration des performances du Cloud computing dans le contexte industriel. L'absence de communication continue avec le Cloud computing, le manque d'aspect serveur de calcul local et la personnalisation spécifiques pour les utilisateurs mobiles entraînent une inadéquation avec les besoins en environnement industriel.

## Mobile Edge Computing (MEC)

Le MEC est une déclinaison de l'Edge computing qui a un fonctionnement similaire à celui des Cloudlets. Le MEC est introduit afin de rapprocher les services du Cloud computing à proximité des utilisateurs finaux, qui sont généralement les opérateurs et clients mobiles du réseau d'accès radio (AHMED et REHMANI, 2017).

Le MEC est composé des serveurs situés à la périphérique du réseau pour faire des calculs et stockage en temps réel (BUYUKKOC, 2016). Les serveurs du MEC fonctionnent dans les stations de bases. Conséquemment ces utilisateurs mobiles vont profiter des communications avec de faibles latences à l'aide du support de mobilité du MEC.
<figure><img src="image_15.png" /><figcaption>FIGURE 2.6 – L’architecture basée sur le MEC (ELGENDY et al., 2019).</figcaption></figure>

Cette version, dédiée aux opérateurs des réseaux mobiles, est fortement exploitée pour satisfaire les exigences de la cinquième génération (5G) des standards pour la téléphonie mobile. Le MEC est adopté pour de nombreuses applications mobiles (la gestion du trafic, la distribution du contenu, la mise en cache du contenu en bord de réseau, etc.) La figure 2.6 présente l’architecture basée sur le MEC. La couche la plus basse est composée des nœuds mobiles et le réseau de transmission est le réseau radio.

Le MEC est spécifique pour les applications mobiles et les nœuds connectés au réseau radio restreint. Comme l'Industrie 4.0 regroupe des objets connectés à l'IoT qui est un réseau internet ouvert et général, cette version de l'Edge computing est incompatible avec le contexte des données de l'Industrie 4.0.

## Fog Computing

Le Fog computing, est une solution de distribution de calcul proposée par Cisco. Il a plusieurs caractéristiques qui conviennent aux exigences de l'Industrie 4.0. Le Fog computing et ses avantages n'étaient pas bien connus à l'époque de l'apparition de l'Industrie 4.0, ce qui explique son absence comme l'une de ses composantes. Plus tard, plusieurs comparaisons ont été établies (O'DONOVAN et al., 2019) et ont prouvé le rôle important du Fog dans le contexte de l'Industrie 4.0. La plupart des travaux concernant ce genre d'étude sont apparus dans les années 2019 et 2020 (pendant les travaux de cette présente thèse).

En effet, le Fog computing est capable de faciliter la mise en œuvre du concept d'Industrie 4.0 où, il peut être adopté pour permettre l'inter-connectivité des CPS dans le cadre industriel et améliorer les fonctionnalités et les performances du Cloud computing. Ce paradigme est capable de répondre aux exigences de l'Industrie 4.0 en termes de flexibilité, de communication, d'autonomie, de sécurité, d'analyse des données en temps réel, de fiabilité (QoS), et d'interopérabilité (BAR-MAGEN NUM-HAUSER et MESA, 2013). (BACCARELLI et al., 2017) ont mentionné le rôle important que le Fog computing peut offrir pour améliorer l'Industrie 4.0 en fournissant un traitement évolutif en termes de calcul, de stockage et de routage. L'emplacement du Fog est capable de supporter le flux massif de données provenant des appareils
<figure><img src="image_16.png" /><figcaption>FIGURE 2.7 – L’architecture basée sur le Fog computing.</figcaption></figure>

et dispositifs connectés et de filtrer les données acheminées au Cloud computing qui est distant. Aussi, PIZOŃ et LIPSKI, 2016 ont proposé le Fog computing comme un nouveau composant qui va résoudre le problème de traitement des données pour les systèmes industriels.

(GEORGAKOPOULOS et al., 2016) ont choisi la même direction en confirmant que l'ajout de l'Edge Computing est crucial pour l'Industrie 4.0 pour les mêmes raisons. Son architecture qui se base sur l'IoT est une forte raison pour laquelle le Fog computing semble la technologie la plus adéquate pour être un composant de l'Industrie 4.0 à côté du Cloud computing. La figure 2.7 présente l'architecture générale basée sur le Fog computing.

Le tableau 2.2 résume les caractéristiques de chaque déclinaison (Cloudlets, MEC et Fog Computing) de l'Edge computing et montre les différences entre elles. D'après ce tableau 2.2 le choix de la solution du Fog computing dans le contexte de l'Industrie 4.0 semble la plus susceptible d'être utilisée comme moyen de distribution des calculs, moyen de communication entre différents organes de l'atelier et support pour le cloud computing. Dans le suite de ce chapitre nous allons étudier le fog computing comme solution technologique pour la répartition du traitement des données dans les ateliers de production.
<table><caption>TABLE 2.2 – Comparaison entre les déclinaisons de l'Edge computing (DOLUI et DATTA, 2017, AI, PENG et ZHANG, 2018).</caption><thead><tr><td>Caractéristiques</td><td>Fog computing</td><td>MEC</td><td>Cloudlet</td></tr></thead><tbody><tr><td>Localisation</td><td>Au bord du réseau</td><td>Au bord du réseau</td><td>Au bord du réseau</td></tr><tr><td>Extension</td><td>Des services Cloud</td><td>Des services Cloud en utilisant le WLAN</td><td>Des services Cloud en boîte locale</td></tr><tr><td>Utilisation</td><td>Applications distribuées et sensibles à la latence</td><td>Applications des dispositifs téléphoniques mobiles</td><td>Applications de gestions des ressources</td></tr><tr><td>Types des noeuds</td><td>Routeur, switch, point d'accès ou passerelle</td><td>Serveurs tournant sur une station de base</td><td>Centre de données en boîte</td></tr><tr><td>Sensibilisation au contexte</td><td>Moyen</td><td>Haut</td><td>Bas</td></tr><tr><td>Architecture logicielle</td><td>Couche d'abstraction du Fog</td><td>Basé sur un orchestrateur mobile</td><td>Basé sur un agent de cloudlet</td></tr><tr><td>Proximité</td><td>Mono ou multi-sauts</td><td>Mono-saut</td><td>Mono-saut</td></tr><tr><td>Mécanisme d'acès</td><td>Bluetooth, Wi-Fi, Réseau mobile</td><td>Réseau mobile</td><td>Wi-Fi</td></tr><tr><td>Communication inter-modale</td><td>Supporté</td><td>Partiel</td><td>Partiel</td></tr><tr><td>Contexte d'application</td><td>IoT</td><td>Les exigences de la 5G dans le secteur des télécommunications</td><td>Les applications du Mobile computing</td></tr></tbody></table>

## 2.4 Fog Computing

Nous allons présenter un état de l'art sur le paradigme du Fog computing contenant ses caractéristiques et l'évolution de son architecture. Nous allons aussi montré son lien avec le cloud computing en termes de complémentarités, similarités et différences.

### 2.4.1 État de l'art

Lorsque les techniques et les dispositifs d'IoT s'impliquent encore plus dans la vie des gens, le paradigme actuel du Cloud computing peut difficilement satisfaire leurs besoins en matière de mobilité, de localisation, de faible latence et de gestion d'urgences (STOJMENOVIC et WEN, 2014).

Une vague émergente de déploiements de l'internet, notamment l'IoT, nécessite un support de mobilité et une répartition géographique en plus de la prise en compte de l'emplacement (BONOMI et al., 2012).
Malgré l'efficacité des réseaux et l'augmentation de leur capacité de transmission la distance entre l'origine de l'information et le centre de son traitement est de plus en plus grande. L'introduction de l'IoT et des CPS complexifie la tâche de traitement en augmentant la quantité de données transmise et leur hétérogénéité. (STOJMENOVIC et WEN, 2014) atteste que le fog computing représente l'une des architectures les plus adaptées et plus efficaces pour palier aux problématiques de traitement de données massives dans les ateliers de productions.

Différents dispositifs génèrent divers types de données avec des fréquences différentes. Ces services sont sensibles à la latence et nécessitent une réponse en temps réel. Il est nécessaire de décider quel type de données doit être téléchargé sur le Cloud, sans encombrer le réseau.

L'IoT lié à un Cloud computing génère de l'information qui consomme beaucoup d'énergie et de puissance de calcul lors de son traitement et stockage. Il sera très important de les gérer efficacement et rapidement dans le Cloud computing. Mais à cause de la sensibilité à la latence de certaines applications, il n'est pas toujours possible de communiquer les informations aux centres de données du Cloud lointains. Comme l'une des solutions, le Fog computing est livré aux utilisateurs et fournisseurs pour résoudre ces problèmes (AAZAM et HUH, 2015). De même, le stockage temporaire, le pré-traitement, la sécurité des données et la vie privée, peuvent se faire facilement et plus efficacement en présence d'une amélioration du Cloud computing (AAZAM et HUH, 2014). Afin d'assurer le traitement local et rapide des données il est nécessaire de rapprocher les centres de traitement et de sélection de données des dispositifs IoT en créant une couche entre le Cloud computing et les CPS.

Cette nouvelle couche est appelée Fog Computing. Cette nouvelle solution proposée par Cisco représente donc un Cloud près des terminaux offrant des services à l'utilisateur final (ROY, BOSE et SARDDAR, 2015). Elle fournit une nouvelle génération d'applications de gestion et d'analyse des données.

## Définition

Dans la littérature, le Fog computing a été défini de plusieurs façons. Du point de vue de Cisco, il est considéré comme une extension du noyau du Cloud computing à la périphérie du réseau (COMPUTING, 2016). Ce concept est appelé aussi Fog Networking, il permet aux applications sur des milliards d'appareils IoT connectés de fonctionner directement à la périphérie du réseau (STOJMENOVIC et WEN, 2014).

Aazam et al. (AAZAM et HUH, 2014), définissent le Fog computing comme le réseau entre le réseau périphérique et le Cloud computing. Il s'agit de rapprocher les ressources réseau des réseaux sous-jacents, c'est aussi une amélioration du Cloud computing, qui offre des services plus raffinés.

Cette nouvelle plate-forme est simplement un "nuage proche du sol" qui fournit une nouvelle génération d'applications et de services informatiques, de stockage et de mise en réseau entre les terminaux et les centres de données Cloud computing traditionnels (BONOMI et al., 2012). Un système Fog peut également être défini comme un modèle de programmation de haut niveau pour les applications Internet futures (p. ex. géo-spatialement réparties, à grande échelle et sensibles à la latence) (HONG et al., 2013b).

D'autres chercheurs tels que (AAZAM et HUH, 2015) et (MUKHERJEE et al., 2017b) confondent les appellations du "Fog computing" et du "Edge" Computing, et le définissent comme une plate-forme chargée de fournir différents services entre les terminaux de l'IoT et les Clouds traditionnels. (SINGH et al., 2019) considèrent le Fog
comme un paradigme de calcul distribué qui étend fondamentalement les services fournis par le Cloud computing au bord du réseau.

D'après (KIANI, ANSARI et KHREISHAH, 2019), il s'agit d'un intermédiaire entre l'exécution du Cloud computing et les demandes des périphériques, ce qui facilite la gestion des services informatiques et de stockage entre les centres de données et les périphériques. Selon le site web OpenFog consortium.org (Fogconsortium), le Fog Computing est "une architecture horizontale au niveau du système qui distribue les fonctions informatiques, de stockage, de contrôle et de mise en réseau au plus près des utilisateurs dans un continuum Cloud-to-thing".

(YI, LI et LI, 2015) donnent une définition intéressante et complète du fog computing comme suit : "Fog computing comme la plate-forme hautement virtualisée qui traite l'information directement à la périphérie du réseau, pour accomplir le traitement, le calcul, le stockage et les services de routage entre les terminaux et serveurs Cloud computing traditionnels. Ce scénario regroupe un grand nombre de dispositifs hétérogènes, décentralisés et parfois autonomes. Ces dispositifs connectés communiquent et coopèrent pour accomplir des tâches et offrir de nouveaux services d'IoT." Dans la suite de cette thèse nous allons ren tenir cette définition qui semble être la plus précise et la plus détaillée d'après l'état de l'art.

D'autres travaux, tels que (YOUSEFPOUR et al., 2019, ROY, BOSE et SARDDAR, 2015, HONG et al., 2013a, NI et al., 2017, STOLFO, SALEM et KEROMYTIS, 2012, KOPRAS, IDZIKOWSKI et KRYSZKIEWICZ, 2019), ont proposé plusieurs définitions du Fog mais elles convergent dans la même direction que celles déjà citées.

### Les travaux intégrant le Fog Computing

De nombreux projets de recherche présentent l'utilisation du paradigme Fog Computing dans divers domaines tels que les soins de santé intelligents, la gestion des ressources et la prise de décision, la ville intelligente, la sécurité, l'automatisation industrielle et plusieurs autres. Le paragraphe suivant présente quelques applications générales du Fog. De nombreuses applications nécessitent à la fois la localisation du Fog et la globalisation du Cloud computing, notamment pour l'analyse des données et le Big Data (BONOMI et al., 2012).

Dans le domaine de la santé, on peut citer une application de prévention du virus Zika utilisant le Fog computing présentée dans (SAREEN, GUPTA et SOOD, 2017) et un système de surveillance proposé par (RAHMANI et al., 2018) pour gérer l'utilisation massive des données des systèmes de santé. Dans (DUBEY et al., 2017), les auteurs proposent un système basé sur le Fog computing pour gérer les données médicales et d'autres applications dans le domaine de la santé existent telles que celles dans (KRAEMER et al., 2017).

Le travail de (GUPTA et al., 2016) introduit un simulateur, appelé iFogSim, pour modéliser et simuler les environnements de Fog Computing sans domaine d'application spécifique. Il permet de comparer les techniques de gestion des ressources sur la base de critères de qualité de service. Le Fog est utilisé pour accélérer la transmission de données entre les appareils IoT et le Cloud computing.

Le Fog a été adopté comme solution pour élaborer un nouveau système d'aide à la décision (DSS) (ROY, BOSE et SARDDAR, 2015). Ce DSS vise à empêcher les conducteurs d'utiliser des appareils portatifs pendant la conduite à l'aide des serveurs Fog. (HONG et al., 2013a) présente "Mobile Fog", qui est un modèle de programmation pour la gestion à la demande du traitement des données pour les applications IoT.
Une autre méthodologie est développée par (AAZAM et HUH, 2015) pour aider les clients du Cloud computing à se connecter à l'aide de la couche Fog, afin de négoocier et acquérir les services requis au meilleur prix. Dans ce cas, les centres de données sont considérés comme des serveurs Fog qui assurent le traitement et l'échange de données avec la couche Cloud computing.

Dans le contexte d'une ville intelligente, un système intelligent de gestion du trafic est proposé par (DASTJERDI et al., 2016) pour gérer le flux des requêtes exécutant les données générées par les capteurs déployés. Une autre application dans le contexte de la ville intelligent est proposée par (PERERA et al., 2017).

(TAO, OTA et DONG, 2017) propose un modèle hybride de Fog Computing pour les réseaux véhiculaires à grille en 5G nommé "Foud". Dans le domaine de la sécurité, les recherche de (STOLFO, SALEM et KEROMYTIS, 2012) ont montré que les mécanismes de protection des données existants, tels que le cryptage, ne sont pas efficaces à empêcher les attaques aux données, en particulier celles du Cloud computing. Ils ont proposé une approche de sécurité des données du Cloud computing et du Fog computing en utilisant la technologie Offensive Decoy, qui surveille l'accès aux données.

Dans (ZHANG et al., 2016), les auteurs présentent le premier système de cryptage basé sur les attributs de politique textuelle de chiffrement (CP-ABE) basé sur le Fog computing, qui prouve son efficacité.

Les auteurs de (HU et al., 2017a) proposent un système d'identification et de résolution des visages basé sur l'informatique Fog pour résoudre les problèmes de calcul, de communication et de stockage.

De nombreuses autres applications du Fog computing dans plusieurs domaines se trouvent dans la littérature (WANG et al., 2019c, NING, HUANG et WANG, 2019, KOPRAS, IDZIKOWSKI et KRYSZKIEWICZ, 2019), comme (DANTU, KO et ZIAREK, 2017) qui intègre le Fog computing dans le domaine de la téléphonie mobile.

Récemment le Fog computing, qui a montré des performances remarquables dans divers domaines, a commencé à être déployé dans le contexte industriel. Le Fog est utilisé dans des applications industrielles comme la logistique (LIN et YANG, 2018), la maintenance prédicative (GAZIS et al., 2015), la traçabilité des produits (CHEN, 2017), la consommation d'énergie (BACCARELLI et al., 2017), la planification (VERBA et al., 2019), le monitoring (MUKHERJEE et al., 2017a), le diagnostic (WU et al., 2017), etc. Ces applications vont être détaillées au niveau du deuxième chapitre.

## Les caractéristiques

Le Fog Computing repose sur plusieurs principes comme le traitement distribué des données avec les niveaux de résilience, d'échelle, de vitesse et de mobilité nécessaires pour délivrer efficacement et effectivement les informations à valeurs ajoutées que les données générées peuvent créer lorsqu'elles sont correctement traitées sur le réseau. De même, le stockage temporaire, le pré-traitement, la sécurité des données et la vie privée, ainsi que d'autres tâches de ce type peuvent se faire plus facilement et plus efficacement en présence du Fog computing.

Ce réseau de bord assure la livraison des données en temps réel. De plus, cette nouvelle infrastructure prend en charge l'hétérogénéité, car les dispositifs Fog incluent les périphériques des utilisateurs finaux, des points d'accès, des routeurs et des commutateurs du bord. Par contre, l'interopérabilité pose toujours un problème avec les sources de données hétérogènes.
Le paradigme du Fog Computing semble bien positionné pour l'analyse de masses de données en temps réel. Il prend en charge les points de collecte des données densément répartis et offre des avantages dans le divertissement, la publicité, l'informatique personnelle, l'industrie et d'autres applications. Basé sur l'analyse de plus de 20 définitions du Fog computing, plusieurs mots communs ont été identifiés pour caractériser le Fog Computing. Ces caractéristiques peuvent être définies comme suit :

- **Distribution** : D'après (BONOMI et al., 2012, STOJMENOVIC et WEN, 2014, AAZAM et HUH, 2015, MUKHERJEE et al., 2017b, ou encore OSANAIYE et al., 2017), le Fog Computing se caractérise par une architecture géographique dense et distribuée. Cette distribution du Fog permet de transmettre rapidement le flux des données et de les traiter sur l'ensemble du réseau. L'accès sans fil prédominant aux nœuds du Fog facilite la mise en œuvre d'architectures distribuées.

- **Mobilité** : La mobilité du Fog est définie comme la capacité d'échanger des informations avec des applications mobiles omniprésentes. Il est basé sur le fait d'éviter de renvoyer les mêmes informations plusieurs fois à plusieurs nœuds du Fog. En général, il a besoin d'un service de découverte pour détecter les nœuds du Fog à proximité (SOO, CHANG et SRIRAMA, 2016). Ceci améliore la QoS et offre une connectivité continue des dispositifs mobiles.

- **Aspect temps réel, faible latence** : Le paradigme du Fog Computing est bien positionné pour l'analyse de grandes quantités de données près de la source et en temps réel. Toutes les interactions des applications sensibles au délai sont traitées en temps réel au lieu d'un traitement lent traditionnel, afin de les transmettre aux serveurs d'analyse du Cloud computing (BONOMI et al., 2012, MUKHERJEE et al., 2017b, OSANAIYE et al., 2017). En conséquence, l'aspect temps réel du Fog améliore directement les performances en termes de latence et de qualité de service (BONOMI et al., 2012, STOJMENOVIC et WEN, 2014). Ceci assure la transmission de données avec des flux de haute qualité et une faible latence vers les nœuds AAZAM et HUH, 2015. Il est particulièrement adapté aux applications à faible latence (streaming vidéo, jeux, réalité augmentée,...).

- **Hétérogénéité** : Le Fog computing se caractérise par la prise en charge de l'hétérogénéité des nœuds et des environnements. Les nœuds (ayant des formes différentes et déployés dans une variété d'environnements) incluent des dispositifs d'utilisateurs finaux, des points d'accès, des routeurs et des commutateurs de périphérie et permettent le traitement de données hétérogènes dans différents serveurs du Fog (BONOMI et al., 2012, AAZAM et HUH, 2014, MUKHERJEE et al., 2017b, OSANAIYE et al., 2017).

- **Interopérabilité** : Le nombre croissant des objets IoT nécessite un certain niveau d'operérabilité afin d'assurer la communication horizontale entre les dispositifs. Le Fog offre une architecture intéressante pour assurer une communication fiable et rapide à travers le réseau. Selon (BONOMI et al., 2012, osanaiye2017 Cloud, CHANG, SRIRAMA et BUYYA, 2017), en raison de l'interaction avec l'IoT et le Cloud computing, qui sont interopérables, il est important que le Fog computing supporte également l'operérabilité.

- **Sécurité** : En outre, ce nouveau paradigme peut permettre de renforcer la sécurité des données. La confidentialité et le contrôle sont également renforcés lors de la mise en œuvre de la solution Fog (AAZAM et HUH, 2015, CHANG, SRIRAMA et BUYYA, 2017). Les politiques de sécurité centralisées du Cloud ne sont pas adaptées à la distribution de la solution du Fog. La présence de
nombreuses ouvertures Fog distribués menacera l'ensemble du réseau (STOJMENOVIC et WEN, 2014), en créant de nouvelles ouvertures non sécurisés. Pour le Fog Computing, il existe de nombreux niveaux de sécurité comme La sécurité de bout en bout, qui est primordiale pour le succès de l'installation de Fog, impliquant que toutes les couches doivent être sécurisées. Cependant, plusieurs recherches ont étudié ce problème de sécurité et ont tenté de trouver des solutions pour améliorer la confidentialité dans une architecture basée sur le Fog (Voir KHAN, PARKINSON et QIN, 2017, GUAN et al., 2018, HU et al., 2017b).

## L'évolution de l'architecture

En conclusion de ce que l'on trouve dans la littérature, les couches d'une architecture basée sur le Fog sont communes à toutes les propositions. Comme le montre la figure 2.7, il est formé de trois couches : La couche des objets connectés, la couche des noeuds Fog et la couche des serveurs Cloud. Par contre cette architecture tiers a évolué depuis sa première proposition (AL YAMI et SCHAEFER, 2019). La couche Fog est maintenant supporté par une ou deux couche supplémentaire selon l'application. Ces couches peuvent être regroupées ou séparées afin d'acheminer et faciliter la distribution du calcul (LIN et YANG, 2018), comme le présente la figure 2.8. On décrit chaque couche dans ce qui suit :

- **Terminaux connectés** : La couche inférieure qui déploie différents types de dispositifs de traitement intelligents, tels que des capteurs (locaux ou globaux), les machines connectées, les robots et robots mobiles, les interfaces homme-machine, ... Ils sont capables de communiquer avec la couche intermédiaire, pour assurer un traitement rapide des données.

- **La couche Edge** : Cette deuxième couche est très proche des nœuds terminaux. Il est composé de nœuds Edge, qui forment une passerelle de points d'accès entre les nœuds terminaux et les serveurs Fog pour acheminer les données et couvrir les appareils mobiles (ibid.).

- **La couche Fog** : La troisième couche regroupe différents nœuds de Fog tels que les serveurs, les routeurs, les passerelles et les commutateurs, qui sont capables d'extraire les connaissances des données puis de les transmettre aux serveurs Cloud computing (MUTLAG et al., 2019). La couche Fog diffère d'une utilisation à l'autre, elle peut être une combinaison de plusieurs sous-couches Fog ou inclure différents modes de calcul selon les besoins de l'application. Chaque sous-couche traite localement les données communiquées et si elle ne supporte pas la quantité de données ou le routage, les données seront prises en charge par une autre sous-couche Fog pour les calculer et les router rapidement.

- **Les Passerelles** : Ce sont des dispositifs qui relient les serveurs Fog au serveurs Cloud. Cette couche est souvent confondue ou attribuée à la couche Cloud.

- **La couche Cloud** : C'est la couche supérieure, qui est composée des serveurs d'autorité pouvant être mis à jour avec les dernières informations fournies par les serveurs Fog et permettant l'analyse des données et des prises de décisions (BONOMI et al., 2014).
<figure><img src="image_17.png" /><figcaption>FIGURE 2.8 – Les couches de l’architecture basée sur le Fog Computing.</figcaption></figure>

<figure><img src="image_18.png" /><figcaption>FIGURE 2.9 – La comparaison entre l’approche Cloud et Fog Computing.</figcaption></figure>

### 2.4.2 Du Cloud Computing au Fog Computing

L’intégration du Cloud computing dans l'Industrie 4.0 offre plusieurs avantages expliqués auparavant dans la section 2.2.5 (LUONG et al., 2016). Malgré tous ces avantages, le Cloud Computing souffre de nombreuses limitations (voir par exemple (HASHIZUME et al., 2013, ISLAM, MORSHED et GOSWAMI, 2013, YEBOAH-BOATENG et ESSANDOH, 2014)). Cela devient un véritable problème, en particulier pour les applications industrielles sensibles à la latence et à la diffusion en continu et en temps réel de données. De toute évidence, lorsque les services distribués de l'IoT sont de plus en plus intégrés dans l'industrie, le paradigme actuel du Cloud computing ne peut plus satisfaire leurs besoins. La figure 2.9 présente une illustration des deux approches basée sur le Cloud computing seulement à gauche et basée sur le Cloud Computing et le Fog Computing à droite.

Sinon, plusieurs confusions peuvent être faites entre les services du Fog computing et du Cloud computing, en particulier dans les applications industrielles. Afin
de clarifier la position de chaque paradigme, les sections suivantes classent leurs caractéristiques et leur utilité en trois groupes : similarités, différences et complémentarités. Ces trois groupes sont abordés dans le contexte générale de l'implémentation du Fog et du Cloud computing.

- **Les similarités** : Le Cloud computing est connu pour sa capacité puissante et profonde d'analyse, de stockage et de communication. Le Fog fournit également ce type de services et ajoute de nouvelles applications aux utilisateurs finaux, ce qui distribue l'exploitation dynamique des ressources du Cloud computing. Par conséquent, cette nouvelle couche de Fog est une amélioration de la couche Cloud computing, qui offre des services locaux plus raffinés. Il fournit des flux de haute qualité vers les nœuds et il est particulièrement adapté aux applications à faible latence, au lieu de le faire dans un centre Cloud distant. Le Fog transmet la partie profonde de l'analyse au Cloud computing (nistsite). Ils orchestrent d'une façon autonome un grand nombre de dispositifs (FIRDHOUS, GHAZALI et HASSAN, 2014, VARGHESE et al., 2017). De plus, le Cloud computing se caractérise par sa localisation au sein d'Internet, qui coordonne un grand nombre de réseaux, clients, fournisseurs, environnements et ressources hétérogènes. Le Fog partage la même caractéristique de supporter des ressources hétérogènes et des nœuds déployés dans une grande variété d'environnements avec des formes et des utilisations différentes (ZHOU et al., 2019), qui peuvent être déployés d'une manière hiérarchique (ROMAN, LOPEZ et MAMBO, 2018).

- **Les différences** : Contrairement à l'architecture du Cloud computing centralisée, le Fog computing est reconnu pour son architecture géographiquement distribuée, qui accélère la transmission des flux de données (STEINER et POLEDNA, 2016). Par rapport aux serveurs Cloud computing distants, ces nœuds Fog sont implémentés à proximité des utilisateurs finaux à la périphérie du réseau (ZHANG et al., 2019, VARSHNEY et SIMMHAN, 2017). Les dispositifs du Fog peuvent fonctionner comme des serveurs autonomes couplés à des fonctionnalités de calcul et de stockage embarquées. En outre, les serveurs du Fog computing se distinguent des serveurs du Cloud computing non mobiles par leur prise en charge d'une mobilité accrue, leur disponibilité fiable (services continues même avec une connectivité intermittente) et la connaissance des lieux (BONOMI et al., 2012, LUAN et al., 2015). Sur un autre plan, les réponses à faible latence sont un besoin pressant des applications de l'IIoT. Une faible latence de bout en bout, de l'ordre de quelques microsecondes est requise (WEINER et al., 2014). De plus cette latence doit être déterministe pour des applications de contrôle/commande de robots industriels par exemple. Le Fog est introduit pour réduire la latence élevée des communication avec le Cloud computing. Sa présence au bord du réseau permet d'offrir une haute qualité de services (en terme de latence) pour les utilisateurs finaux (LA et al., 2019).

Les environnements IoT et IIoT nécessitent ainsi une analyse en temps réel et une prise de décision rapide. Face à la forte limitation du Cloud computing, la faible latence du Fog permet d'interagir directement avec les utilisateurs et équipements pour fournir des ressources et des services, en respectant le délai réseau demandé (SARKAR et MISRA, 2016). Le Fog permet un traitement des données à proximité des utilisateurs finaux et prend en charge les applications sensibles au facteur temps.

- **Les complémentarités** : Partant du pilier de la sécurité, la confiance des clients est très importante pour les fournisseurs de services. L'absence de
sécurité des données limite l'efficacité des performances du Cloud computing (KANICKAM, JAYASIMMAN et JEBASEELI, 2017, LIU, FIELDSEND et MIN, 2017). En raison de sa proximité et de sa localisation au sein de l'usine, le Fog computing comble cette lacune en permettant aux fournisseurs, aux appareils et aux utilisateurs de faire face aux défis de sécurité et de protection de la vie privée et des données de l'entreprise. De nombreuses recherches s'intéressent à cette problématique (ALHAZMI et ALOUFI, 2019).

Lors de la conception d'un réseau, il est primordial de le rendre évolutif, ce qui signifie que le réseau peut supporter une augmentation de la quantité de nœuds sans changer son architecture. Ce type d'évolutivité atteint ses limites avec l'utilisation croissante de l'IoT. L'architecture de Fog computing est capable d'améliorer et de compléter l'évolutivité de l'architecture Cloud computing sans grands changements dans l'architecture réseau (VAQUERO et RODERO-MERINO, 2014, RAMALHO, 2016). Cette capacité est due à la possibilité d'ajouter progressivement des nœuds Fog en fonction des besoins du réseau.

En termes de bande passante du réseau, le Cloud computing a quelques contraintes surtout pour les transmissions sur de longue distance. Le Fog est introduit pour surmonter ces défis de bande passante du réseau (QI et TAO, 2019), car il peut filtrer les données avant de les envoyer vers les serveurs du Cloud computing pour une analyse plus profonde notamment avec les besoins croissants de capacités de calcul CPU et GPU des approches d'IA basées sur du deep learning.

Le Fog computing étend également le nombre de dispositifs déployés dans un environnement hétérogène (noeuds géographiquement répartis et assurant une large couverture), complète le rôle du Cloud computing et orchestre de manière autonome un grand nombre de dispositifs (CHIANG et ZHANG, 2016, FIRDHOUS, GHAZALI et HASSAN, 2014, VARGHESE et al., 2017).

Le Cloud computing permet au noyau d'accéder aux applications qui tolèrent les délais et la gigue. D'autre part, le Fog computing étend ce type d'applications pour fournir aux CPS des applications sensibles au temps (BONOMI et al., 2012). L'accès peut être géré du cœur au bord du réseau, ce qui garantit la disponibilité des ressources (CHIANG et ZHANG, 2016). Les services peuvent être fournis d'une manière autonome et ininterrompue (et même sans connectivité), avec la présence de Fog à côté du Cloud computing.

En conséquence, nous pouvons remarquer que le Fog computing est une solution pour les limitations du Cloud computing devant les exigences des applications basées sur l'IoT. Les différents points discutés sur la comparaison du Cloud computing et du Fog computing sont résumés dans le tableau 2.3.

En conclusion, il devient clair que les caractéristiques du Fog computing sont plus complètes que celles du Cloud computing seul. Néanmoins, le Fog computing ne peut pas supporter toutes les fonctionnalités du Cloud computing. Nous pouvons donc parler ici d'améliorer l'architecture Cloud computing et non de la remplacer totalement. Une sorte d'interaction sera présente entre ces deux modèles. Le Fog Computing complétera le Cloud computing, tout en y ajoutant ses propres avantages au bord du réseau.

Parlant de l'insuffisance du CM dans le contexte d'Industrie 4.0, ce paragraphe spécifiait les contributions du Fog Computing pour améliorer les performances du Cloud computing. La prochaine section traitera de la possibilité d'intégrer le Fog comme étant une nouvelle composante de l'Industrie 4.0 en tenant compte des exigences et des défis envisagés.
<table><caption>TABLE 2.3 – Comparaison du Cloud computing et du Fog computing.</caption><thead><tr><th></th><th>Caractéristiques</th><th>Cloud computing</th><th>Fog computing</th></tr></thead><tbody><tr><th rowspan="3">Similarité</th><th>Calcul, stockage et routage</th><td>Analyses profondes.<br>Calcul, stockage</td><td>Calcul local, Stockage et analyses</td></tr><tr><th>Hétérogénéité</th><td>Interagit avec des sources de données et des environnements hétérogènes</td><td>Prise en charge de l'hétérogénéité des ressources, des environnements et des nœuds.</td></tr><tr><th>Localisation</th><td>Aucun rapport avec l'emplacement de l'utilisateur final</td><td>A proximité des utilisateurs finaux.</td></tr><tr><th rowspan="4">Différence</th><th>Architecture</th><td>Centralisée</td><td>Distribuée</td></tr><tr><th>Mobilité</th><td>N/A</td><td>Supporte la mobilité</td></tr><tr><th>Latence</th><td>Élevé</td><td>Faible latence</td></tr><tr><th>Aspect temps réel</th><td>varie de quelques secondes à quelques minutes</td><td>&lt; 100ms</td></tr><tr><th rowspan="5">Complémentarité</th><th>Bande passante</th><td>La bande passante n'est pas suffisante à cause de la longue distance et l'augmentation de la quantité de données</td><td>Surmonter les défis de bande passante du réseau (filtrer les données avant de les envoyer vers le Cloud computing)</td></tr><tr><th>Disponibilité et connectivité</th><td>La connectivité est nécessaire pour assurer la disponibilité des services.</td><td>Assurer de façon autonome des services continus même sans connexion Internet.</td></tr><tr><th>Sécurité</th><td>Manque important de sécurité et de confidentialité</td><td>Comble cette lacune en définissant des politiques sur les nœuds du Fog.</td></tr><tr><th>Nombre de nœuds</th><td>Des dizaines/centaines de millions</td><td>des dizaines de milliards répartis géographiquement</td></tr><tr><th>Support d'application</th><td>Fournit des applications qui toлèrent les délais et la gigue</td><td>Fournit des applications basées sur CPS et sensibles au temps</td></tr><tr><th></th><th>Accès aux services</th><td>À travers le cœur de réseau</td><td>Étendu jusqu'au bord</td></tr></tbody></table>

## 2.5 Conclusion

La majorité des principes et des caractéristiques de l'Industrie 4.0 ont été définis en fonction des technologies disponibles au moment de l'introduction de cette 4ème révolution en 2010. Cette révolution repose sur différents composants (IoT, IoS, CPS, Cloud computing, Big Data et capteurs) qui doivent être combinés pour répondre aux exigences de l'Industrie 4.0.

De nombreuses applications axées sur l'adoption de la stratégie de l'Industrie 4.0 commencent à voir le jour, telles que le contrôle de la consommation d'énergie dans les industries, la surveillance des ateliers de production et même l'intégration au secteur public.

Nous avons observé que cette révolution nécessite l'ajout de nouvelles technologies pour réussir son adoption, en particulier les technologies apparues récemment. Dans l'avenir, plusieurs autres composantes, liées au concept de l'Industrie 4.0, pourront être intégrées au fur et à mesure. Le fog computing est l'un des composants importants à ajouter, compte tenu de son rôle important dans l'amélioration des performances du Cloud computing et la couverture de ses limites.

Ce chapitre a exposé le concept du Fog computing en présentant les définitions proposées dans la littérature ainsi que ses caractéristiques et son architecture (initiale et évoluée). Les applications qui implémentent le Fog computing sont cités. Dans ce chapitre nous avons établi une comparaison entre le Cloud computing et le Fog computing en se basant sur leurs caractéristiques.

Dans le chapitre 2, nous étudions les raisons derrière le retard d'intégration du Fog computing parmi les composants de l'Industrie 4.0. Nous présentons ainsi quelques travaux d'adoption du Fog dans le domaine industriel. En se basant sur
ces applications, nous identifions les applications industrielles les plus intéressantes qui peuvent intégrer le Fog computing.
<figure><img src="image_19.png" /></figure>
# Chapitre 3

# Le Fog Computing dans le contexte de l'Industrie 4.0

## 3.1 Introduction

Récemment, les industries ont convergé vers l'adoption de l'Industrie 4.0 pour continuer à répondre aux demandes variables du marché. La majorité des activités de production (la conception, la planification, la fabrication, le contrôle, la supervision, la maintenance, la gestion, la logistique, etc.) sont concernées par la migration vers l'Industrie 4.0, afin de garder la mise à jour continue de leurs applications liées à l'IoT et au Cloud computing.

Au cours de ces deux dernières décennies, de nombreuses technologies de l'information et de la communication ont été intégrées avec succès dans le contexte industriel. Cependant, une telle intégration peut être insuffisante en termes de traitement des données et de réponse en temps réel, comme par exemple le Cloud computing.

L'adoption d'une architecture basée sur le Fog computing sera la prochaine étape à franchir afin de répondre aux exigences de l'Industrie 4.0 et surmonter les limitations du Cloud. Malgré le succès des applications du Fog computing dans des domaines variés, l'exploitation industrielle du Fog computing demeure modeste. Par contre, de nombreuses applications prometteuses apparaissent en permanence et font de cette direction un axe de recherche riche à explorer.

Les raisons de cette adoption tardive de la mise en œuvre du Fog computing dans le domaine industriel se heurtent à plusieurs défis de natures différentes qui vont être étudiés et identifiés dans ce chapitre.

Le prochaine section (Section 3.2) se concentre sur l'étude de l'adoption du Fog computing dans les applications de l'Industrie 4.0. Par la suite, les défis d'une architecture industrielle basée sur le Fog vont être relevés et expliqués dans la section (Section 3.3) pour marquer un saut important dans l'adoption d'une version industrielle du Fog computing que nous avons choisi de nommer "le Fog Manufacturing".

## 3.2 Étude de l'intégration du Fog Computing dans le contexte de l'Industrie 4.0

Comme présenté dans l'état de l'art, le paradigme de l'Industrie 4.0 vise à favoriser et à promouvoir les cas d'études axés sur l'innovation dans les industries (LIN et al., 2015). Les applications industrielles sont généralement fondées sur un modèle centralisé de traitement des données. Les données générées par les appareils industriels (qui peuvent être géographiquement répartis sur une vaste zone)
sont acheminées par l'infrastructure du réseau vers une installation de stockage central. Il est facile de comprendre que, dans le cadre du modèle centralisé (basé sur le Cloud Computing), l'infrastructure de communication de l'IoT peut devenir de plus en plus difficile à mettre en place, car le nombre des objets connectés augmente (BRUNER, 2013). Dans cette direction, le Fog computing a été proposé comme une solution à cette centralisation des données et à d'autres problèmes liés à l'Industrie 4.0.

### 3.2.1 Le Fog Computing répond-il aux exigences de l'Industrie 4.0 ?

D'après ce que nous avons étudié dans la section 2.4, le Fog computing peut être considéré comme une solution officiellement utilisée afin de surmonter les limitations du Cloud computing. Dans de nombreux domaines le Fog computing a été utilisé afin de renforcer les performances et étendre les caractéristiques du Cloud computing.

Les CPS de l'Industrie 4.0 génèrent une grande quantité de données issues de nombreux dispositifs équipés de capteurs. Cette quantité d'information exige un traitement rapide afin de générer des instructions pour les actionneurs et équipements pilotables avec une latence acceptable. Le Fog computing est caractérisé par la diminution de la latence d'échange de données et la rapidité de réponse (aspect temps réel) ce qui répond fortement à la demande de l'Industrie 4.0 en termes de réponse rapide et de diminution des délais de transmission.

Les données qui deviennent de plus en plus complexes consomment et dépassent largement les ressources limitées des systèmes. Le transfert de ce calcul complexe aux serveurs locaux du Fog computing aide à alléger la charge au niveau de la couche des terminaux. Par conséquent, le Fog computing aide à économiser l'énergie consommée lors de calculs réalisés au sein des CPS. Lors de cette tâche de traitement, effectuer un filtrage et une structuration des données par les Noeuds Fog (Fog Nodes - FNs) est possible, ce qui évite de surcharger le réseau par des données inutiles.

L'Industrie 4.0 commence à intégrer de nombreux nouveaux systèmes incompatibles avec l'architecture existante. Le Fog computing peut alors intervenir afin d'interfacer les dispositifs incompatibles (MATT, 2018).

Le Fog computing a un effet positif sur la QoS et la fiabilité des données échangées. De plus, le grand nombre de CPS hétérogènes et connectés (à l'aide de l'IoT) de l'Industrie 4.0 peut être largement couvert par les serveurs distribués du Fog computing. Le Fog Computing, qui constitue une solution de calcul distribué basée sur l'IoT, profite aussi de l'interopérabilité liée à l'IoT pour "comprendre" les différents systèmes d'exploitation présents au sein d'un atelier de l'Industrie 4.0.

Le CPS regroupe divers types de machines et de robots, certains d'entre eux pouvant être mobiles tels que les AGVs (Autonomous Guided Vehicule). Le Fog computing supporte la mobilité des robots ainsi que des opérateurs qui réalisent des tâches au sein des différents départements industriels. De même, en comparant le reste des exigences de l'Industrie 4.0 et les caractéristiques du Fog (sécurité, optimisation, calcul et analyse de données, modularité, etc..), le Fog computing présente un potentiel prometteur.

De nombreux travaux ont abordé la question de la possibilité d'intégration du Fog Manufacturing dans les applications de l'Industrie 4.0. Par exemple, (PIZOŃ et LIPSKI, 2016) ont étudié la possibilité d'appliquer le Fog Computing dans le domaine industriel et les défis qui limitent une telle implémentation. Leur conclusion était que
le Fog computing satisfait les exigences de l'Industrie 4.0 grâce à ses caractéristiques. Les travaux de (GEORGAKOPOULOS et al., 2016) s'orientent dans la même direction.

### 3.2.2 Les domaines d'application existants du Fog Manufacturing

Cette section présente les cas d'étude qui étudient la possibilité d'intégrer ou qui intègrent la notion du Fog Manufacturing dans le domaine de l'Industrie 4.0. Nous avons classé les cas d'étude trouvés par domaine d'application.

#### Maintenance prédictive

La maintenance prédictive est une maintenance conditionnelle qui consiste à pré- dire la date d'une action de maintenance en se basant sur un seuil prédéfini. Cette prédiction s'effectue selon l'état de dégradation théorique des composants du sys- tème.

Le domaine de la maintenance dans l'industrie 4.0 a connu une évolution en terme de méthodes et de principes, nous parlons désormais de e-maintenance et des maintenances préventive, prédictive et proactive. Tous ces types sont basés sur les données collectées et la prise de décisions automatiques ou semi-automatiques en temps réel. Le Fog computing peut jouer un rôle important dans des applications liées à la maintenance. Par exemple, la maintenance prédictive a besoin du Fog prin- cipalement pour sa capacité à gérer de grandes quantités de données (filtrage, in- génierie de caractéristiques), pour réduire le temps de traitement de l'exécution des modèles prédictifs (c'est-à-dire recevoir les paramètres mis à jour du nuage et exé- cuter les états suivants du modèle) et sa capacité à traiter des sources de données hé- térogènes grâce à son aspect distribué. Une implémentation du Fog computing dans le domaine industriel est proposée dans (GAZIS et al., 2015). Elle introduit une pla- teforme d'opérations adaptive (AOP) pour fournir une solution de maintenance prédictive basée sur le Fog. L'AOP assure la maintenance prédictive à l'aide de la combinaison d'un modèle développé (basé sur les probabilité d'échec) et le modèle prédictif extrait des données réelles de productions. Le but de ce cas d'étude est de détecter les anomalies potentielles sur un site de production. Le Fog Computing est utilisé pour fournir la communication, distribuer le calcul, gérer la grande quantité de données, supporter l'hétérogénéité des formats de données. Le scénario décrit est composé de N capteurs qui surveillent l'état des machines et envoient les données à travers des routeurs vers un serveur afin de former une base de données et détecter les anomalies potentielles.

Deux simulations sont faites afin de comparer les performances d'une architec- ture centralisée (un seul routeur) et l'architecture Fog (routeurs Cisco ISR 819/pas- serelles) supportant le Data in Motion DMo. Le DMo fait référence à un flux de données se déplaçant à travers tout type de réseau. Elles peuvent être considérées comme l'opposé des données au repos, car elles représentent des données qui sont transférées ou déplacées. Ce cas d'utilisation a montré le potentiel prometteur de l'adoption du Fog dans le contexte de l'Industrie 4.0 mais il est nécessaire de prou- ver l'efficacité du Fog computing en termes d'autres métriques, très importantes pour l'Industrie 4.0, comme par exemple la consommation d'énergie et le temps de calcul (qui doit être en temps réel).
<figure><img src="image_20.png" /><figcaption>FIGURE 3.1 – L’architecture du système de traçabilité basé sur le Fog computing (CHEN, 2017).</figcaption></figure>

## Traçabilité

La traçabilité est appliquée pour gérer la localisation et l'historique des produits ou des systèmes de productions en se basant sur l'identification de ces derniers. La traçabilité doit ainsi permettre de pouvoir connaître la localisation à un instant t d'un produit ou d'un groupe de produits en se basant sur l'identifiant à n'importe quelle phase de production. Il permet également de reconstituer l'historique et de suivre le parcours du produit (BENATIA et al., 2018). Un système de traçabilité alimentaire intelligent est proposé par (CHEN, 2017). C'est le premier travail qui intègre le Fog computing dans une application de traçabilité alimentaire dans le contexte de l'Industrie 4.0.

Il est basé sur une architecture de Fog computing, présentée par la figure 3.1, pour générer des flux de valeur intelligents (VS - Value Stream). Un CPS agro-alimentaire est introduit afin de minimiser les produits de mauvaise qualité dans la chaîne d'approvisionnement alimentaire. Le Cloud Computing est utilisé pour les applications CPS mais il est renforcé par le Fog afin de supporter la mobilité, le placement aware retenu et la faible latence.

L'objectif est d'évaluer les événements les plus traçables pour le suivi, et d'avoir un CPS auto-configurable pour effectuer diverses tâches. Le Fog Computing est utilisé dans cette proposition pour assurer la communication et la distribution du calcul du flux de valeur au bord du réseau. L'article présente un cas d'étude qui intègre le CPS à l'architecture, analyse les machines virtuelles et assure un mécanisme distribué de traçabilité du VS. La dernière étape est réalisée à l'aide du Fog Computing qui identifie/capture/échange en temps réel les données de traçabilité. Une simulation a montré une amélioration de l'efficacité de la communication, de l'intégration des
<figure><img src="image_21.png" /><figcaption>FIGURE 3.2 – L'architecture du système d'IAR basé sur le Fog computing (FRAGA-LAMAS et al., 2019).</figcaption></figure>

ressources et de la gestion des données en temps réel grâce au Fog computing. Cependant, cette application, basée sur le Fog, reste limitée face à son potentiel prometteur dans le domaine industriel, notamment pour filtrer les données et pour fournir des réponses en temps réel.

Dans (FRAGA-LAMAS et al., 2018) et (FRAGA-LAMAS et al., 2019), les auteurs proposent l'intégration du Fog computing dans le contexte de l'Industrie 4.0 pour le processus de mise en œuvre de la réalité augmentée industrielle (Industrial Augmented Reality). Cette intégration a pour but de relever le défi de traçabilité des tuyaux de la construction navale.

Une architecture de communication basée sur le Fog computing d'un système IAR (Industrial Augmented Reality) a été proposée, elle est illustrée par la figure 3.2. Elle permet de prendre en charge des applications d'IAR physiquement distribuées, à faible latence tout en respectant la QoS, réduisant ainsi le trafic réseau et la charge de calcul des systèmes de calculs traditionnels. Cette architecture assure le fonctionnement des applications de traçabilité qui servent à répondre rapidement aux événements classés critiques.

Une simulation de cette architecture a été faite en modélisant le scénario d'un atelier de tuyauterie en 3D en tenant compte du nombre de tuyaux et des principales zones de travail, y compris les machines et la main-d'œuvre quotidienne. Les résultats obtenus ont montré une bonne précision globale, ce qui permet de justifier
l'utilisation du Fog computing pour un tel environnement de l'Industrie 4.0.

Un deuxième cas d'utilisation est proposé dans (BLANCO-NOVOA et al., 2018) afin de mettre en œuvre les technologies de Fog computing et de l'IAR (Intelligent Augmented Reality) dans un chantier naval de l'Industrie 4.0. Le Fog computing sert à réduire les latences des réponses afin de fournir une interaction réaliste en réalité augmentée (Augmented Reality), de distribuer le calcul et les ressources et de rendre le système flexible et extensible.

Les auteurs ont utilisé le Fog computing comme une technologie intermédiaire, dont les performances ont été évaluées à travers les preuves de concept d'IAR. Cependant, même si la validation du cas d'étude prouve le potentiel du Fog computing, il manque la spécification des apports du Fog Manufacturing dans ce cas.

## Monitoring

Le monitoring est le suivi des systèmes afin de faciliter la détection, la prédiction et le diagnostic des défauts. Le monitoring est souvent appliqué en industrie afin de faciliter la gestion de la production et limiter les pannes et les retards. Ce domaine d'application gère un grand nombre de données qui concernent les systèmes de production, des produits et des entrepôts de stockage. Le Fog computing peut jouer un rôle important pour faciliter la communication et la prise de décision en temps réel dans ce genre d'applications.

(DE BRITO et al., 2016) proposent un modèle regroupant les dispositifs programmables en déployant des applications conteneurisées qui s'exécutent en périphérie du réseau et communiquent avec les nœuds Fog. Ils ont comme objectif de rendre l'environnement industriel flexible en effectuant l'orchestration des services de monitoring et contrôle du CPS au bord du réseau. Ils doivent aussi permettre au CPS des communications "machine à machine" (M2M) flexibles et autonomes.

Les auteurs ont conclu que l'absence de l'aspect communication M2M autonome entre les nœuds Fog est manquant, ce qui ne répond pas aux exigences de l'Industrie 4.0 que nous avons identifiées : QoS, distribution, faible latence, réponse en millisecondes.

Le cas d'étude tend à assurer une plateforme de gestion et de surveillance distribuée et optimale, ce qui fournit des services de localisation en temps réel ou quasi réel, à l'intérieur de l'atelier. Les indicateurs de performance à mesurer sont : La latence, l'intégration rapide (scalability), la robustesse contre les interférences. Les auteurs n'ont pas obtenu de résultats réalistes. Cependant, la solution proposée est prometteuse, surtout avec la prise en compte de certains aspects comme la sécurité et l'interopérabilité.

(MUKHERJEE et al., 2017a) ont souligné l'urgence de l'intégration du Fog computing dans les applications industrielles afin de réduire le flux de données échangées et de résoudre le problème du calcul et du stockage des données. Ils ont ainsi proposé un futur cas d'étude qui adopte le Fog computing pour faciliter le monitoring au sein des industries. Les auteurs ont mentionné la future mise en place d'un protocole de traitement de la charge inutile. Ils ont défini quelques défis qui limitent une telle proposition : distribution géographique, grand nombre des systèmes connectés, hétérogénéité et latence.
## Diagnostic et pronostic

Le pronostic et le diagnostic sont de plus en plus utilisés dans les applications industrielles, en particulier pour la maintenance prédictive. Le diagnostic et le pronostic sont fortement liés : le diagnostic correspond à l'identification et à l'étude de l'ensemble des machines dont on peut observer des défauts ou des dysfonctionnements, le pronostic prévoit l'état futur des machines à partir d'un modèle de dégradation du système concerné. Ces deux applications aident à déterminer l'état des composants des machines et d'anticiper leur durée de vie. Ces applications sont basées sur les modèles d'analyse de données ou des méthodes d'apprentissage basés sur l'intelligence artificielle. Le Fog computing déployé dans ces applications peut soulager les serveurs de calculs et fournir des résultats en temps réel.

Un modèle basé sur le Fog pour la surveillance de l'état de santé des structures de production et des processus pilotés par les données dans les CPPS est introduit par (WU et al., 2017). Ce système basé sur le CPS et le Fog computing, permet la distribution de la détection, la surveillance et le calcul évolutif pour le diagnostic et le pronostic en temps réel.

Selon les auteurs, les systèmes de surveillance existants ne sont ni capables de gérer des grandes quantités de données en temps réel, ni capables de couvrir des zones à grande échelle. Le rôle du Fog dans ce cas est d'assurer la distribution de la collecte et de l'analyse des données en temps réel et d'assurer l'échange entre les différentes parties. Afin de permettre la collecte d'une grande quantité de données en temps réel, une architecture basée sur le Fog computing dans le contexte de l'Industrie 4.0 est conçue. Elle permet également de surveiller l'état des machines et des processus. La collecte des données des machines se fait à travers une passerelle en temps réel, par la suite les données sont transmises aux FNs ensuite les serveurs distants du Cloud. La prochaine étape est de constituer des modèles de diagnostic et pronostic à partir des données collectées et stockées, qui seront par la suite appliqués sur les base de données du Cloud.

Les auteurs ont défini la latence par le délai entre les demandes des opérations et les réponses. Cette latence peut donner une idée sur l'aspect temps réel de la communication et le nombre de message transmis par unité du temps. Afin d'améliorer l'operérabilité le protocole industriel sémantique MTConnect est implémenté. Une expérimentation est faite à l'aide de plus de 50 capteurs sur les pompes de machines à commande numérique. Des futurs travaux sont envisagés par les auteurs pour valider cette proposition.

Malgré la description détaillée de ce cas d'étude, il manque des résultats réels qui prouvent l'apport et la valeur ajoutée du Fog computing dans ce contexte, en termes de latences d'exécution des modèles de pronostic au niveau des FNs.

## Consommation d'énergie

Les industries sont toujours connues pour leur consommation importante en énergie ce qui augmente les coûts de production et de stockage. Le Fog computing étant une couche intermédiaire, il peut forcément diminuer la consommation d'énergie en limitant les échanges directs avec la couche Cloud et en traitant localement les demandes sur les serveurs du Fog.

(PERALTA et al., 2017) proposent une intégration du protocole MQTT (MQ Telemetry Transport) dans la couche Fog Computing dans le contexte de l'Industrie 4.0. Le MQTT est un protocole de messagerie basé sur le protocole TCP/IPSINGH et al., 2015. Cette intégration du MQTT aide à prédire les mesures de données parvenant
<figure><img src="image_22.png" /><figcaption>FIGURE 3.3 – L’architecture du système basé sur le Fog computing et le protocole MQTT (PERALTA et al., 2017).</figcaption></figure>

des capteurs, contrôler les couches comme étant une passerelle, fournir la capacité de traitement des données au niveau de la couche Fog et minimiser la latence. La figure 3.3 présente l'architecture déployée pour ces travaux.

Le rôle du Fog Computing dans ce cas est d'assurer la communication rapide et efficace au bord du réseau entre les dispositifs MQTT et les systèmes connectés à l'IoT. Cette approche est validée par une analyse de la consommation d'énergie du réseau des capteurs sans fils et une comparaison avec l'architecture MQTT traditionnelle. Les brokers MQTT sont installés au niveau de la couche Fog Computing et un protocole de communication est ensuite défini.

Les résultats ont montré l'efficacité d'une telle proposition avec la diminution de la consommation d'énergie, des coûts ainsi que l'augmentation des indicateurs de QoS, principalement lors de l'échange de longues requêtes.

## Logistique

La logistique est un domaine très important dans l'industrie, elle assure le lien entre les fournisseurs, les fabricants et les clients. La logistique est aussi utilisée pour assurer le lien entre les différents organes dans un atelier de production. Plusieurs caractéristiques du Fog computing peuvent être exploitées pour l'amélioration du fonctionnement de la chaîne logistique interne ou externe telles que la mobilité, la distribution et la réduction de latence.

(LIN et YANG, 2018) ont étudié la possibilité d'intégration du Fog computing dans le contexte de l'Industrie 4.0. Les auteurs veulent adopter une architecture de logistique basée sur le Fog computing. Le rôle du Fog Manufacturing dans ce cas est d'assurer la distribution du calcul et, à travers la caractéristique de mobilité, la couverture de tout l'espace de stockage correspondant aux zones de déplacement des robots AGV.
Après la définition d'une architecture composée par des terminaux, nœuds Edge (ENs), FNs et de passerelles, les auteurs ont modélisé cette architecture afin d'optimiser le coût d'installation. Ce coût dépend principalement des nœuds et des liaisons utilisés. Les contraintes de ce modèle sont définies pour respecter les exigences de l'Industrie 4.0 et du Fog computing telles que la latence, le nombre des liens, la couverture, etc... Une validation de ce modèle à l'aide d'un algorithme génétique a fourni une solution optimale. Ce cas d'étude est bien élaboré, par contre une validation réelle de l'apport du Fog computing reste manquante.

Planification ou ordonnancement

La planification ou l'ordonnancement est le processus d'organisation, de contrôle
et d'optimisation du travail et des charges de travail dans un processus de produc-
tion. La planification est principalement utilisée pour assurer l'allocation des res-
sources et la planification des processus de production. Elle est considérée un outil
important pour minimiser le temps et les coûts de production, en indiquant à une
installation de production quand fabriquer, avec quel personnel et sur quel équipe-
ment. Le Fog computing peut s'intégrer dans cette application afin de diminuer le
temps de traitement et augmenter la précision des décisions.

Suite au manque concernant des travaux sur les applications d'ordonnancement en temps réel, les travaux de (BRIK et al., 2019) proposent un outil de surveillance des systèmes dans le contexte de l'Industrie 4.0, en se basant sur une architecture Fog computing. L'utilisation du Fog computing dans ce cas a pour objectif de diminuer la latence et de fournir des réponses en temps réel tout en traitant les transmissions localement. L'outil du Machine Learning Random Forest se concentre sur les perturbations liées aux ressources et il se base sur un modèle de préiction de la localisation des ressources. Les résultats ont montré une efficacité en terme de précision et de détection des perturbations du système en temps réel en les comparant aux autres algorithmes du Machine Learning (Regression logistique, Naive Bayes et Arbre de décision).

3.2.3 Analyse et synthèse

Nous avons trouvé d'autres cas d'étude dans la littérature, comme par exemple (YU et al., 2018) qui propose un protocole basé sur le Fog computing, qui décrypte, contrôle l'accès et supprime les données industrielles. Un autre cas d'application du Fog computing pour la gestion des ressources dans un environnement industriel est présenté par (VERBA et al., 2019). Selon les auteurs, les méthodes d'ordonnance- ment de déploiement des ressources, dans le contexte de l'Industrie 4.0, basées sur le Cloud computing possèdent de grandes inexactitudes entre les simulations et le réel. Les modèles existants entraînent des délais et des traitements supplémentaires. Les auteurs ont donc optimisés ces modèles en utilisant le Fog computing. Un cas d'étude de ce modèle d'optimisation est validé à l'aide des tests dans un environne- ment Industrie 4.0 réel. Les résultats ont prouvé l'efficacité de Fog computing (90% de précision en termes des délais et de charge de fonctionnement des modèles) à travers une comparaison aux Cloud et Edge computing.

Nous pouvons également citer (CHEKIRED, KHOUKHI et MOUFTAH, 2018), qui
ont étudié l’intégration de l’IoT dans l’Industrie 4.0 afin de fournir une gestion des
données pour des grandes usines en temps réel. Ils ont proposé un déploiement hié-
rarchique des serveurs Fog en utilisant des modèles d’analyses probabilistes selon la
priorité de la demande et un algorithme d'affectation de la charge de travail. En utilisant des données industrielles réalistes du groupe Bosch, les avantages de l'architecture proposée par rapport à celle horizontale sont remarquables en terme de performance. De nombreux travaux sur l'intégration du Fog computing dans l'Industrie 4.0 ont été trouvés comme (LEE, SAAD et BENNIS, 2018, SHI et al., 2018, MAHMUD et al., 2019a, WANG et al., 2019b), ou encore (CHEN et al., 2019). A travers l'exploitation des différents domaines d'application du Fog Manufacturing nous pouvons attester que le Fog computing trouve sa place dans le domaine industriel grâce à ces différentes caractéristiques telles que la réduction de la latence, la distribution du calcul et la possibilité de traitement de grandes quantités de données en temps réel. Nous avons remarqué que d'autres caractéristiques intéressantes sont moins exploitées telles que la mobilité et l'hétérogénéité. Nous pensons que cela arrivera très rapidement grâce à l'émergence de nouveaux capteurs et de nouveaux besoins tels que la localisation Indoor des opérateurs ou la prise en compte de l'aspect humain dans la prise des décisions (Interactions homme machine). Le Tableau 3.1 résume les applications ou propositions trouvées dans la littérature et montre qu'il y a une évolution chronologique dans les applications et le nombre de travaux cités. Cela peut être expliqué par l'apparition récente du Fog computing (2014) et l'évolution des besoins industriels. La première est apparue en 2015 et leur nombre ne cesse de croître avec deux travaux en 2015 et 2016, cinq en 2017, six en 2018 et six en début de l'année 2019. Nous avons sélectionné les plus pertinents ce qui n'empêche pas que d'autres travaux existent.

Ces applications sont exploitées dans plusieurs domaines des systèmes de production, telles que la supervision, la gestion de l'énergie, la communication, la maintenance, la surveillance et la logistique. Ainsi, nous avons constaté que chaque cas d'usage présenté dans la littérature exploite des caractéristiques spécifiques du Fog. Par exemple la maintenance prédictive utilise la puissance de calcul, le big Data, la distribution et l'hétérogénéité, alors que le monitoring n'utilise ni le Big Data ni l'hétérogénéité, mais il utilise la mobilité et le temps réel. Nous pouvons remarquer également que des applications dans le même domaine peuvent avoir besoin de caractéristiques différentes.

L'observation des colonnes du tableau, nous permet de remarquer que les caractéristiques les plus importantes du Fog computing qui intéressent les industriels sont la puissance de calcul (capacité de traitement) (100% des cas), le traitement de grandes quantités de données (94.7% des cas), l'aspect distribué et le traitement en temps réel est également très utilisé avec 78.9% d'utilisation dans les cas identifiés. En revanche, la mobilité et l'hétérogénéité des systèmes dans une architecture basée sur le Fog, très appréciée dans les applications de télécommunication, est moins explorée dans le contexte industriel (42.10% des cas). Afin de comprendre le manque d'utilisation du Fog computing, la section suivante discute les défis qui limitent l'exploitation du Fog Manufacturing et explique leurs effets mutuels et leurs interactions.

## 3.3 Les défis limitant l'intégration du Fog computing

En nous basant sur l'état de l'art, nous avons pu identifier plusieurs défis limitant l'implémentation du Fog computing dans des applications industrielles. Certains d'entre eux sont généraux et d'autres sont liés au domaine industriel, comme le montre la figure 3.4.
<table><caption>TABLE 3.1 – Les cas d'implémentation du Fog computing dans le contexte d'Industrie 4.0.</caption><thead><tr><th>Année</th><th>Référence</th><th>Domaine</th><th>Temps réel</th><th>Puissance du calcul</th><th>Quantité de donnée</th><th>Mobilité</th><th>Distribution</th><th>Hétérogénéité</th></tr></thead><tbody><tr><td>2015</td><td>GAZIS et al., 2015</td><td>Maintenance prédictive</td><td>-</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>2016</td><td>DE BRITO et al., 2016</td><td>Monitoring</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td><td>-</td><td>✓</td></tr><tr><td>2017</td><td>CHEN, 2017</td><td>Traçabilité</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>2017</td><td>WU et al., 2017</td><td>Diagnostic & pronostic</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td><td>✓</td><td>-</td></tr><tr><td>2017</td><td>PERALTA et al., 2017</td><td>Consommation d'énergie</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>2017</td><td>BACCARELLI et al., 2017</td><td>Consommation d'énergie</td><td>-</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>2017</td><td>MUKHERJEE et al., 2017a</td><td>Monitoring</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td></tr><tr><td>2018</td><td>SEITZ, BUCHINGER et BRUEGGE, 2018</td><td>Disponibilité</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>2018</td><td>BRITO et al., 2018</td><td>Planification et ordonnancement</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>2018</td><td>YU et al., 2018</td><td>Sécurité</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td><td>✓</td><td>-</td></tr><tr><td>2018</td><td>O'DONOVAN et al., 2018</td><td>Logistique</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>2018</td><td>SHI et al., 2018</td><td>Ordonnancement</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td></tr><tr><td>2018</td><td>LEE, SAAD et BENNIS, 2018</td><td>Planification et ordonnancement</td><td>-</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td></tr><tr><td>2019</td><td>BLANCO-NOVOA et al., 2018 & FRAGA-LAMAS et al., 2018& FRAGA-LAMAS et al., 2019</td><td>Traçabilité</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td></tr><tr><td>2019</td><td>VERBA et al., 2019</td><td>Planification et ordonnancement</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td><td>✓</td><td>-</td></tr><tr><td>2019</td><td>BRIK et al., 2019</td><td>Planification et ordonnancement</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td><td>-</td><td>-</td></tr><tr><td>2019</td><td>MAHMUD et al., 2019a</td><td>Placement des applications en fonction du contexte</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td></tr><tr><td>2019</td><td>WANG et al., 2019b</td><td>Ordonnancement</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td><td>✓</td><td>-</td></tr><tr><td>2019</td><td>CHEN et al., 2019</td><td>Consommation d'énergie</td><td>-</td><td>✓</td><td>✓</td><td>✓</td><td>-</td><td>-</td></tr></tbody></table>

<figure><img src="image_23.png" /><figcaption>FIGURE 3.4 – Les défis généraux et industriels.</figcaption></figure>
<figure><img src="image_24.png" /><figcaption>FIGURE 3.5 – Les liens entre les défis input and output du Fog Manufacturing.</figcaption></figure>

Nous proposons de classer ces défis en fonction de leur rôle dans le contexte industriel. Comme le montre la figure 3.5, le premier groupe présente les "Input", qui sont les défis commandables, qu'on ne peut pas faire varier en agissant directement sur le système de production. Par exemple, pour modifier la programmabilité d'un système Fog, nous avons besoin de modifier le système d'exploitation des FNs, ce qui représente une action à part entière sur le système d'information de l'entreprise. Même chose pour les autres défis du groupe "Input" tels que l'hétérogénéité ou la sécurité. Le second groupe dépend des éléments du premier groupe "Input" et d'autres caractéristique de l'entreprise. Ces défis "Output" donnent une idée sur les performances du système d'information de l'entreprise. En d'autres mots, nous pouvons les considérer comme étant des indicateurs de performance du système de production. Cette classification ne limite pas les défis à ceux décrits précédemment, mais elle tente de souligner les défis qui bloquent les applications liées à l'Industrie 4.0 et qui se basent sur le Fog Manufacturing. Il n'est pas évident d'évaluer le niveau de chaque caractéristique du Fog computing vue la forte hétérogénéité et l'interaction de ces paramètres. Nous proposons de faire une échelle d'évaluation à plusieurs niveaux pour chaque défi, où l'échelle varie de 0 (très mauvais ou inexistant) à 10 (excellent). Le lien entre les défis est quantifié par des poids $W_{i,j}$ tel que $i$ est l'indicateur de performance, $PI$ est la caractéristique influente du défi et $j$ est l'indicateur du défi influencé.

### 3.3.1 Les défis "Input"

#### Programmabilité (P)

Bénéficier d'outils programmables est indispensable pour que l'environnement industriel puisse suivre l'évolution rapide du marché. Afin de répondre aux exigences de l'Industrie 4.0, les nœuds de la couche Fog computing présents dans l'ateelier nécessitent d'être gérés ou modifiés selon le besoin du moment de production. Ces nœuds de calcul, qui sont généralement des routeurs ou commutateurs, ont comme rôle l'exécution des modèles importés du Cloud computing en proximité de la couche des terminaux (machines, robots, interfaces opérateurs, ...).

Plusieurs travaux de recherche (par exemple Yi, LI et LI, 2015, VAQUERO et RODERO-MERINO, 2014) indiquent que les environnements contenant une solution
basée sur le Fog doivent pouvoir intégrer ou supprimer de nouvelles ressources pour atteindre le niveau de flexibilité souhaité. (DE BRITO et al., 2016) ont travaillé sur la programmabilité des FNs dans un atelier de production pour offrir plus de flexibilité, fiabilité et efficacité au processus de production.

Quelques modèles et structures de programmation adaptés à l'architecture basée sur le Fog computing sont proposés par (DASTJERDI et al., 2016 et VARSHNEY et SIMMHAN, 2017) afin de permettre aux industries d'exécuter leurs applications sur les nœuds de la couche Fog. La question qui se pose est la suivante : combien et quel type de FNs doit-on installer pour garantir la flexibilité de la couche Fog computing et être compatible avec toutes les applications industrielles ? La programmabilité est un défi sensible aux indicateurs commandables de performance ou les PIs (Performance Indicator) d'entrée suivants :

- Les connaissances que possède chaque module (Cn),

- L'espace de stockage libre et l'intégration continue des nouvelles fonctionnalités (St),

- L'utilisation des règles et des normes/standardisation (N),

Nous pouvons juger les performance de la programmabilité en observant les PIs de sortie suivants :

- La réussite d'exécution des tâches attribuées à chaque module/Fiabilité (Ef),

- Le temps d'exécution des tâches attribuées à chaque module (T),

- La flexibilité (F) : la capacité du module à s'adapter aux différentes situations. En effet un module programmable offre la possibilité de rajouter ou d'adapter des fonctions selon le besoin.

- Le coût des modules programmables et de l'intégration de chaque nouvelle fonctionnalité (C). Ce coût est composé d'une partie statique liée au coût d'installation et de dépenses et d'une partie dynamique qui concerne le coût de traitement et de mise à jour des modules,

- La consommation d'énergie du au fonctionnement des modules et à la des transmissions des données (E).

On peut schématiser la programmabilité en fonction de ses PIs d'entrées (commandables) et de sorties (observables) selon le schéma présenté sur la figure 3.6. Si l'on suppose que le lien entre ces éléments est linéaire on peut modéliser la programmabilité avec la fonction suivante :

$$P = W_{Cn,P} \times Cn + W_{St,P} \times St + W_{N,P} \times N \quad (3.1)$$

sachant que :

$$W_{Cn,P} + W_{St,P} + W_{N,P} = 1. \quad (3.2)$$

Les entrées sont les suivantes : $W_{Cn,P}$ est le poids des connaissances acquises, $W_{St,P}$ est le poids lié à la taille de l'espace de stockage et $W_{N,P}$ est le poids du niveaux d'interopérabilité ou de standardisation. La programmabilité, à son tour, influence plusieurs autres PIs du Fog computing comme le montre la figure 3.6. Nous avons relevé les plus importants en nous basant sur l'état de l'art et notre expérience d'implémentation de Fog dans l'atelier flexible du laboratoire. En effet, la programmabilité influence principalement la flexibilité et la fiabilité du système de production puisqu'elle définit si l'on peut ou non rajouter des nouveaux comportements. Elle influence le coût de gestion du système d'information. Par exemple, elle définit la quantité de modification et d'investissement nécessaire pour assurer la flexibilité et la résilience du système. Son influence sur la consommation énergétique est justifiée par le fait que l'adaptation de plusieurs modules de calcul/programmes consomme d'avantage l'énergie.
<figure><img src="image_25.png" /><figcaption>FIGURE 3.6 – Les PIs d'entrées/sorties de la programmabilité.</figcaption></figure>

Les sorties sont les suivantes : R est la réussite ou non des tâches attribuées, T est le temps de transmission et de traitement des requêtes, Ef est la fiabilité des résultats, C est le coût d'intégration de nouvelles fonctionnalités et E c'est l'énergie consommée pour une telle intégration.

Il faut noter que pour les sorties nous ne détaillons pas leurs poids comme cela n'influence pas directement les défis. Cette démarche va être la même pour les défis qui suivent.

## Sécurité (S)

De même, la sécurité et la fiabilité des applications basées sur le Fog computing, en termes de transmission et de stockage de données, constituent un défi fondamental pour le CPS dans le contexte de l'Industrie 4.0 (OSANAIYE et al., 2017, VARSHNEY et SIMMHAN, 2017). Les données industrielles liées aux différents processus de production sont confidentielles et à diffusion limitée. L'architecture centralisée basée sur le Cloud computing a prouvé sa capacité à intégrer des politiques de protection de données.

Étant donné que l'architecture basée sur le Fog computing a une nature distribuée, assurer la sécurité des données transmises entre les différentes couches de l'architecture, présente l'inconvénient le plus important à surmonter (ZAKOLDAEV et al., 2019). La création des accès tout le long du réseau pour insérer les FNs et les passerelles augmente les risques de perte ou violation de données (attaque du spoofing, violation des nœuds, intrusions sur les objets connectés, données malveillantes, attaque par déni de service DoS, panne de FN, attaque de rediffusion, attaques cyber-physiques, etc.) (PUTHAL et al., 2019).

Afin d'augmenter la sécurité au niveau des FNs ou les points d'accès, surtout pour les applications industrielles, il est nécessaire d'intégrer des politiques de sécurité (par exemple l'authentification, le contrôle d'accès, le cryptage, la confidentialité et la détection des parasites, etc., (YI, LI et LI, 2015)).

Les risques cités auparavant devraient être résolus pour assurer une haute sécurité des données et des systèmes industriels. La fiabilité de l'architecture basée sur le Fog computing peut être améliorée par de nombreuses techniques, nous pouvons citer parmi elles les suivantes :

- La subdivision de l'ensemble d'architecture en zones (la couche des terminaux, la couche des capteurs, la couches des FNs, etc.,) pour faciliter l'intégration des défenses selon les menaces et les besoins existants,
<figure><img src="image_26.png" /><figcaption>FIGURE 3.7 – Les solutions possibles pour la problématique de sécurité des données (PUTHAL et al., 2019).</figcaption></figure>

- La création et la gestion des politiques de sécurité pour tous les dispositifs d'une architecture Fog. En fait, si un ou plusieurs dispositifs (logiciel ou matériel) sont compromis, le système basé sur le Fog n'est plus fiable,

- L'insertion des politiques pour spécifier qui ou quand on peut accéder à quelle ressource et dans quelles circonstances. Ces stratégies peuvent être intégrées au niveau des FNs ou des logiciels liés au FNs et gérées par un administrateur autorisé. Ce contrôle d'accès augmente la sécurité mais limite la flexibilité et l'extensibilité du CPS,

- La sécurité des communications afin de protéger les données lors de la transmission entre les couches (VAQUERO et RODERO-MERINO, 2014).

La figure 3.7 présente de nombreuses solutions aux problèmes de sécurité selon la localisation (sur l'architecture basée sur le Fog computing).

Concernant les PIs de la sécurité d'un système, nous avons trouvé que c'est plus complexe à définir et à évaluer selon le cas d'application et les politiques de sécurité adoptées (STOLFO, BELLOVIN et EVANS, 2011). Selon MIHALACHE, 2007, la sécurité S à l'instant t est la probabilité d'éviter les événements critiques ou dangereux liés aux données E sur un intervalle [0,1], comme le présente l'équation :

$$S(t) = P[Ev( \text{eviter les événements critiques ou dangereux sur } [0,t] )]. \quad (3.3)$$

Lorsque l'on considère que la sécurité est le fait d'éviter des événements dangereux, les PIs d'entrée commandables selon notre contexte sont les suivants :

- Le type de connexions et de modules utilisés (les modules programmables) Cx,

- Le nombre de défenses indépendantes installées D,

- La probabilité d'existence des événements dangereux ou critiques (Parmi une liste des attaques possibles) Ed,

- L'espace de stockage libre qui permet l'intégration continue des nouvelles politiques de sécurité St.
<figure><img src="image_27.png" /><figcaption>FIGURE 3.8 – Les PIs d'entrées/sorties de la sécurité.</figcaption></figure>

Nous considérons que le défi de la sécurité est une probabilité mesurable en fonction des poids des PIs d'entrées. Cela permet d'évaluer la sécurité en considérant les PIs de sortie possibles :

— La perte ou la fiabilité de données (QoS) Ef,

— Le temps de transmission et de traitement des requêtes T,

— Le coût d'intégration des politiques de sécurité C,

— L'énergie consommée lors des traitements des politiques de sécurité E.

Les PIs cités ci-dessus sont présentés sur la figure 3.8.

L'équation des liens linéaires présente la sécurité en fonction des poids des PIs d'entrées et de sorties présentées sur la figure 3.8 :

$$S = W_{Cx,S} \times Cx + W_{D,S} \times D + W_{Ed,S} \times Ed + W_{St,S} \times St, \quad (3.4)$$

sachant que :

$$W_{Cx,S} + W_{D,S} + W_{Ed,S} + W_{St,S} = 1. \quad (3.5)$$

Les entrées sont les suivantes : $W_{Cx,S}$ est le poids de type des liens utilisés, $W_{D,S}$ est le poids du nombre des défenses installées, $W_{Ed,S}$ est le poids de la probabilité d'existence des événements dangereux et $W_{St,S}$ est l'espace libre de stockage.

Les sorties sont les suivantes : **Ef** est le taux de perte de données, **T** est le temps mis pour appliquer une défense, **C** est le coût d'intégration des politiques de sécurité et **E** est l'énergie consommée lors de la protection des données.

La sécurité, comme le montre la figure 3.8, influence de nombreux aspects liés aux autres défis (Input et Output). Les PIs que l'on a choisis sont sélectionnés en revenant à l'état de l'art, et à notre architecture basée sur le Fog manufacturing conçue pour la chaîne de production du laboratoire. Nous remarquons que la sécurité entraîne des changements sur la QoS principalement. Le taux de perte de données est le principal facteur à observer afin de juger de l'efficacité des politiques de défense. Aussi le délai mis pour la transmission et le traitement des données donne une idée sur l'efficacité des défenses installées. La sécurité influence le coût d'intégration des politiques de sécurité, ainsi que le coût consommé pour sécuriser les données. Par exemple un codage ou un chiffrement à la source suivi par un décodage au niveau de récepteur augmente le coût. Ce défi agit aussi sur la consommation d'énergie, chaque traitement supplémentaire consomme d'avantage d'énergie.

## Hétérogénéité (H)

Les industries regroupent un ensemble de systèmes inter-connectés très variables hétérogènes générant des données hétérogènes, qui nécessitent un traitement en temps réel. Ainsi le Fog computing est la solution qui étend les services des serveurs Cloud aux terminaux connectés et aux IoT. En conséquence, il utilise la majorité des
<figure><img src="image_28.png" /><figcaption>FIGURE 3.9 – Les PIs d'entrées/sorties de l'hétérogénéité.</figcaption></figure>

dispositifs qui résident entre la couche Cloud et la couche IoT. Ces dispositifs hétérogènes sont par la suite considérés comme étant des FNs.

Lors de la prise en considération de cette insertion de la couche Fog computing, les périphériques IoT qui sont déjà présents et les serveurs du Fog disposent d'es- paces de stockage et de puissances de calcul hétérogènes (VAQUERO et RODERO- MERINO, 2014). Par conséquent l'architecture basée sur le Fog doit être modélisée d'une manière adéquate pour qu'elle soit facilement déployée par tous les FNs.

Par contre, les types hétérogènes des FNs et leurs capacités de calcul limitées doivent être capables d'apporter des réponses en temps réel avec la QoS requise par les exigences des CPS. Un autre problème d'hétérogénéité peut atténuer la perfor- mance du Fog. Les FNs sont distribués et chacun est chargé d'une tâche différente. Pour accomplir cette tâche les FNs doivent consulter des ressources hétérogènes et certains nœuds d'un même niveau peuvent accéder des ressources différentes. La disposition des solutions pour un tel défi est très importante afin de réussir une architecture basée sur le Fog computing. Plusieurs travaux ont pris en considéra- tion cette problématique, comme par exemple (PALLEWATTA, KOSTAKOS et BUYYA, 2019) où les auteurs ont proposé une politique de placement d'application basée sur les micro-services pour les environnement hétérogènes du Fog computing.

L'hétérogénéité est le fait d'éviter des événements dangereux, les PIs d'entrée influant ce défi sont les suivants (voir aussi SHARMA, OJHA et BHONDEKAR, 2019 WANG et al., 2019a) :

— L'ensemble des différents types de nœuds utilisés N,

— L'ensemble des différentes catégories des systèmes d'exploitations ou Hardware utilisés dans un atelier SE,

— L'ensemble des différents types de liens utilisés L,

— Le nombre de protocoles sémantiques installés Pr,

Les PIs de sortie identifiés pour l'hétérogénéité sont les suivants :

— Le délai des transmissions entre chaque deux SEs hétérogènes T,

— Le nombre des retransmissions Tr,

— Le coût des communication C,

— L'énergie consommée lors des communications entre deux SEs hétérogènes E.

L'équation des liens linéaires présente l'hétérogénéité en fonction des poids des PIs d'entrées et de sorties présentées sur la figure 3.9 :

$$S = W_{N,H} \times N + W_{SE,H} \times SE + W_{L,H} \times L + W_{Pr,H} \times H, \quad (3.6)$$

sachant que :

$$W_{N,H} + W_{SE,H} + W_{L,H} + W_{Pr,H} = 1. \quad (3.7)$$
En considérant les entrées suivantes : N est l'ensemble qui regroupe les différents types présents dans l'atelier (Nœuds), SE est le nombre des SEs et hardware existants L l'ensemble des différents types de liens et Pr est le nombre des protocoles interopérables installés.

Et les sorties suivantes : T est le délai mis entre deux nœuds hétérogènes, Tr est le nombre de retransmission entre deux nœuds hétérogènes, C est le coût de chaque communication entre deux nœuds hétérogènes et E est l'énergie consommée par chaque communication.

L'hétérogénéité comme le montre la figure 3.9 influence de nombreux aspects liés aux autres défis, comme par exemple l'interopérabilité. L'utilisation des normes de standardisation comme OPC UA et des protocoles sémantiques aide à homogénéiser l'environnement industriel qui comportes différents SEs. L'hétérogeinété entraîne des changements sur la QoS principalement. Le taux de perte de données est le principal facteur à observer afin de juger de l'efficacité des protocoles sémantiques. Aussi le délai mis pour la transmission et le traitement des données donne une idée sur l'homogénéité des systèmes présents dans l'environnement. L'hétérogénéité influence le coût d'installation des techniques d'homogénéisation d'échange entre deux SEs différents. Ce défi agit également sur la consommation d'énergie, chaque traitement supplémentaire consomme davantage l'énergie.

## Interopérabilité (I)

De nos jours, posséder un environnement interopérable en terme de communication devient une nécessité suite à l'émergence des applications basées sur l'IoT, qui intègrent un ensemble de dispositifs inter-connectés hétérogènes utilisant différents systèmes d'exploitation, protocoles et technologies. Malgré le bon lien de communication, dans le cas d'un échange entre deux SEs différents, chacun ne peut interpréter le sens de l'échange avec l'autre, ce qui rend la communication absurde. Cette nouvelle génération d'applications exige un certain niveau de compréhension entre les différentes parties concernées par le service. En particulier, des solutions qui intègrent des protocoles de communication sémantique doivent être conçus.

Les ontologies des protocoles sémantiques sont déjà implémentées sur les serveurs centralisés du Cloud computing (ANDROCEC, VRCEK et SEVA, 2012). Par contre la procédure de demande, d'exécution et de réponse n'est pas forcément en temps réel, ce qui ne convient pas aux exigences de l'Industrie 4.0.

Pour homogénéiser cet environnement, la mise en œuvre du Fog computing sur un site industriel présente un potentiel prometteur (CHANG, SRIRAMA et BUYYA, 2017). L'intégration du Fog computing dans un contexte industriel diminue les délais de transmission, par contre le fait d'intégrer des FNs augmente le nombre d'appareils différents connectés sur la même architecture, ce qui nécessite un échange encore plus interopérable (RAHMAN et HUSSAIN, 2019).

L'intégration des protocoles sémantiques de gestion du site de production constitue un besoin pressant, qui assure une première base d'échange compréhensible pour une architecture industrielle basée sur le Fog computing (VAQUERO et RODERO-MERINO, 2014). Lors de ce renforcement d'coopérabilité, il faut prendre en considération que les approches d'coopérabilité adaptées à l'IoT dépassent les ressources de stockage et d'exécution limitées des dispositifs (FNs et terminaux). Des travaux ont porté sur une telle problématique. Par exemple, (NEGASH, WESTERLUND et TENHUNEN, 2019) ont introduit un serveur dédié aux protocoles d'opérabilité et qui peut être déployé au niveau de la couche Fog computing.
<figure><img src="image_29.png" /><figcaption>FIGURE 3.10 - Les entrées/sorties de l'interopérabilité.</figcaption></figure>

Afin de mesurer l'interopérabilité, on a besoin des métriques ou des PIs. Ces mesures aident à commander le niveau d'interopérabilité de notre système. D'après l'état de l'art, nous avons identifié trois types de mesure de l'interopérabilité (DUCQ et CHEN, 2008) :

- **Mesure potentielle** : L'objectif est d'évaluer la capacité d'un système à s'adapter de manière dynamique pour surmonter les obstacles éventuels lors de l'interaction avec un autre,

- **Mesure de compatibilité** : L'objectif est d'identifier les obstacles qui empêchent le renforcement de l'interopérabilité,

- **Mesure de performance**.

On a identifié des PIs d'entrée d'interopérabilité liés à notre contexte du Fog Manufacturing :

- Le type de données/activité/processus Ty,

- Les obstacles identifiés : conceptuels, organisationnels, ou technologique O,

- La comptabilité des liens et protocoles d'échange Cm,

- Le nombre de protocoles ou technologies sémantiques installés N.

Les PIs de sortie que l'on peut observer afin de juger le niveau d'intéropérabilité de notre système sont les suivants :

- Le niveau de maturité du système : Isolé (incapable d'être interopérable), Initial (nécessite des efforts pour être interopérable), Exécutable (possède potentiel d'interopérabilité), Connecté (peut facilement être interopérable), Interopérable M,

- Le délai des transmissions entre chaque SEs hétérogènes T,

- La probabilité de l'existence des évènements dangereux N,

- Le nombre des retransmissions Tr,

- Le coût en termes de l'intégration des protocoles d'interopérabilité et des communications C,

- L'énergie consommée lors de l'adaptation sémantique des données E.

L'équation des liens linéaires présente l'intéropérabilité en fonction des poids des PIs d'entrées présentées sur la figure 3.10 :

$$I = W_{Ty,I} \times Ty + W_{O,I} \times O + W_{Cm,I} \times Cm + W_{N,I} \times N, \quad (3.8)$$

sachant que :

$$W_{Ty,I} + W_{O,I} + W_{Cm,I} + W_{N,I} = 1. \quad (3.9)$$

Avec les entrées suivantes : Ty est le poids de type des liens utilisés, O est le poids de nombre des défenses installées et Cm est le poids de la probabilité d'existence des
## événements dangereux et N.

Les sorties suivantes : M présente le niveau de maturité du nœud, Tr est le nombre de retransmission entre deux nœuds, T est le délai de communication entre deux nœuds, C est le coût de l'installation des protocoles d'interopérabilité et E est l'énergie consommée par chaque communication.

L'interopérabilité est considérée comme un défi très corrélé aux défis Input et Output. Afin de surmonter l'hétérogénéité, les protocoles intéropérables sont primordiaux, car ces protocoles assurent la compréhension des échanges entre les différents systèmes existants dans l'atelier de production. Avoir des normes intéropérables est important afin de surmonter des défis comme la sécurité ou encore la programmabilité. La bonne compréhension mène au bon traitement des demandes provenant des systèmes, ce qui facilite la protection de données ainsi que la réussite des tâches. L'intéropérabilité influence ainsi des défis Output comme le coût (les frais d'installation des protocoles sémantiques) ainsi que la consommation d'énergie supplémentaire en appliquant des traitements de standardisation. La QoS est aussi influencé par un tel défi, tout en observant le temps de réponse et les délais de transmission des demandes et réponses suite à l'intégration de l'intéropérabilité.

## 3.3.2 Les défis "Output"

### Qualité de Service (QoS)

Concernant la performance des applications industrielles, l'indicateur de QoS exprime la qualité de la connectivité, la performance, la gigue, la perte de données et le délai de transmission des données (CHANG, SRIRAMA et BUYYA, 2017). Dans (BROGI et FORTI, 2017), les auteurs se placent dans le contexte d'intégration du Fog Computing, et ils ne considèrent que la latence et la bande passante comme étant des mesures de la QoS car la perte de données et la gigue peuvent être corrigées par la retransmission et la mise en mémoire.

La QoS industrielle vise à permettre une exécution en temps réel/quasi temps réel des décisions générées par la couche Fog Manufacturing.

Les FNs sont caractérisés par la couverture à grande échelle de nombreux dispositifs simultanément. Cette distribution et hiérarchie de calcul dégradent la QoS fournie par les serveurs du Fog Computing aux applications. Cette problématique présente un défi pour l'intégration du Fog Computing dans un contexte d'Industrie 4.0. L'utilisation des FNs avec des capacités de calcul différentes, permettant un certain niveau de QoS est un problème pour les applications industrielles sensibles à la perte des données et à des délais élevés (YI, LI et LI, 2015).

Également, les FNs ont besoin de réserver des ressources pour satisfaire les exigences des applications. Ces réservations se font selon la disponibilité des ressources au moment de la demande. Si les ressources sont limitées ou inadéquates, la QoS va forcément s'atténuer (GUBBI et al., 2013).

Des recherches sur cette problématique ont été récemment introduites comme par exemple les travaux de (CHEN, WANG et GONG, 2019), qui visent à améliorer la QoS pour les applications distribuées basées sur le Fog Computing. Un algorithme est proposé pour améliorer la QoS tout en respectant les ressources, la consommation d'énergie et la capacité des FNs. Pour l'effet de la réservation des ressources, de nombreuses politiques d'estimation des ressources sont développées (MAHMUD et al., 2019b).
<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>FIGURE 3.11 – Les entrées/sorties de la QoS.</figcaption></figure>

Pour mesurer la QoS, il existe de nombreux standards selon l'application. Concernant notre cas, nous avons considéré les caractéristiques suivantes comme étant des PIs de la QoS (RAZVAN BEURAN, 2004) :

— La capacité de transfert Cp C = quantité<sub>donnees</sub>/temps<sub>transfert</sub>,

— La taille Ta et le nombre N des paquets,

— L'écart entre les paquets Ec T<sub>P<sub>i</sub></sub> - T<sub>P<sub>i-1</sub></sub>,

— Le débit : D =N/d,

— La gigue : G = 1/(N - 1) * Σ<sup>N</sup><sub>i=2</sub> |d<sub>i</sub> - d<sub>i-1</sub>|, avec i est l'indice de paquet,

— Le délai (Unidirectionnel ou Bidirectionnel) : T = T<sub>reception</sub> - T<sub>transmission</sub>,

— Le taux de retransmission Tr,

— Le taux d'expédition Te,

— Le taux de perte de paquets Pr (Reçu ou perdu : Fiabilité) : T<sub>perte</sub> = N<sub>paq,erdu</sub>/N<sub>paq,transmis</sub>,

— Le taux l'erreur Er (Faux ou vrai : Fiabilité) : T<sub>err</sub> = N<sub>paq,erreur</sub> / (N<sub>paq,succes</sub> + N<sub>paq,erreur</sub>),

— La consommation d'énergie pour une transmission E.

La figure 3.11 présente les PIs identifiés comme étant les PIs d'entrées de la QoS.

L'équation des liens linéaires présente la QoS en fonction des poids des PIs d'entrées présentées sur la figure 3.11 :

$$
\begin{align}
\text{QoS} = W_{P,QoS} \times P &+ W_{S,QoS} \times S + W_{H,QoS} \times H + W_{I,QoS} \times I \nonumber \\
&+ W_{E,QoS} \times E + W_{C,QoS} \times C + W_{Cp,QoS} \times Cp \nonumber \\
&+ W_{Ta\&N,QoS} \times Ta\&N + W_{Ec,QoS} \times Ec \nonumber \\
&+ W_{D,QoS} \times D + W_{G,QoS} \times G, \tag{3.10}
\end{align}
$$

sachant que :

$$
\begin{equation}
\begin{split}
& W_{P,QoS} + W_{S,QoS} + W_{H,QoS} + W_{I,QoS} + W_{E,QoS} + W_{C,QoS} \\
& \quad + W_{Cp,QoS} + W_{Ta\&N,QoS} + W_{Ec,QoS} + W_{D,QoS} + W_{G,QoS}
\end{split}
= 1.
\end{equation}
$$

La QoS est classée comme un défi Output qui a comme entrées tous les défis
Input (Programmabilité, sécurité, intéropérabilité et hétérogénéité). Surmonter ces derniers augmente la QoS. La QoS est liée également à la consommation d'énergie et au coût à travers le temps de transmission.
Consommation d'énergie

Les industries considèrent la consommation d'énergie comme étant un défi ma-
jeur, et c'est pour cette raison que l'un des objectifs de la quatrième révolution in-
dustrielle est de minimiser le coût énergétique du processus de production.

Cependant, la solution basée sur le Fog computing regroupe un grand nombre
distribué de FNs qui s'occupent de la collecte et du calcul de données. Ce qui aug-
mente évidemment la consommation d'énergie des FNs par rapport au modèle cen-
tralisé traditionnel basé sur le Cloud computing (DASTJERDI et al., 2016, VARSHNEY
et SIMMHAN, 2017). Par conséquent, l'optimisation de la consommation d'énergie
d'une architecture basée sur le Fog computing est un défi délicat à relever.

Sous l'hypothèse où ce défi serait relevé, le Fog computing peut réduire la consommation d'énergie de la collecte et du calcul des données grâce au traitement local des demandes. L'optimisation de la consommation d'énergie dans ce contexte présente un axe de recherche prometteur. La majorité des travaux (O'DONOVAN et al., 2019, WAN et al., 2018) qui s'intéressent à l'intégration du Fog Manufacturing prennent ce défi en considération. Plusieurs modèles sont élaborés afin de limiter la consommation d'énergie pour les architectures basées sur le Fog computing.

La mesure et l'estimation de la consommation d'énergie est une condition impor-
tante pour l'amélioration future de l'efficacité énergétique d'une solution basée sur
le Fog Manufactring, c'est également un aspect important par rapport aux questions
de développement durable et des enjeux sociétaux qui vont avec. La consommation
d'énergie peut se calculer en terme des flux de données, des temps de traitement ou
du nombre de couches (JALALI et al., 2016). La consommation d'énergie peut-être
mesurée selon le cas ou le besoin, par exemple on peut mesurer :

— La consommation d'énergie par bit Eb,

— La consommation totale d'énergie d'un nœud ETn,

— La consommation totale d'énergie d'un service ETs,

— Le coût de la consommation d'énergie par flux C.

On a identifié de nombreux PIs liés à la consommation d'énergie dans le contexte
du Fog Manufacturing comme :

— Les types de systèmes d’exploitation présents dans l’atelier SE,

— Le nombre des nœuds présents dans l'atelier Nd,

— La charge d'un nœud Ch,

— La puissance maximale et moyenne des SEs Pmax,

— La capacité maximale du système Cmax,

— La taille d'un paquet de données transmis ( Le nombre de bits échangés) Tp,

— le nombre de flux simultanément transmis ou reçu par nœud Nfx,

— Le seuil de charge Sl.

Ces PIs sont présentés sur la figure 3.12 en fonction de leur rôle (entrées). De nombreuses formules de calcul et modèles existent afin d'optimiser la consommation d'énergie d'une solution basée sur le Fog computing.

L'équation des liens linéaires présente la consommation d'énergie en fonction
des poids des PIs d'entrées présentées sur la figure 3.12 :

$$
\begin{align*}
E = W_{P,E} \times P &+ W_{S,E} \times S + W_{H,E} \times H + W_{I,E} \times I \\
&+ W_{QoS,E} \times QoS + W_{C,E} \times C + W_{SE,E} \times SE \\
&+ W_{Nd,E} \times Nd + W_{Ch,E} \times Ch + W_{Pmax,E} \times Pmax \\
&+ W_{Cmax,E} \times Cmax + W_{Tp,E} \times Tp + W_{Nfx,E} \times Nfx + W_{Sl,E} \times Sl, \tag{3.12}
\end{align*}
$$
<figure><img src="image_31.png" /><figcaption>FIGURE 3.12 – Les entrées/sorties de la consommation d'énergie.</figcaption></figure>

sachant que :

$$W_{P,E} + W_{S,E} + W_{H,E} + W_{I,E} + W_{QoS,E} + W_{C,E} + W_{SE,E} + W_{Nd,E} + W_{Ch,E} + W_{Pmax,E} + W_{Cmax,E} + W_{Tp,E} + W_{Nfx,E} + W_{SI,E} = 1. \quad (3.13)$$

De même que les autres défis, la consommation d'énergie est influençable par tous les défis Input. Surmonter ces défis nécessite des traitements supplémentaires qui consomment forcément de l'énergie. L'énergie influence aussi les deux défis Output "coût" et "QoS".

## Coût

Le coût de l'installation de chaque nouvelle technologie influence son adoption par les industries. Le Fog computing possède de nombreux avantages pour le contexte de l'Industrie 4.0, mais l'objectif est bien sûr de l'intégrer avec le moindre coût possible.

L'insertion d'une couche additionnelle entre celle du Cloud computing et des terminaux connectés à l'IoT nécessite forcément un coût supplémentaire (FNs, points d'accès, passerelles, liaisons). Le coût du matériel et du logiciel d'installation est considéré comme un véritable défi à surmonter en adoptant un modèle économique adéquat (YI, LI et LI, 2015, VARSHNEY et SIMMHAN, 2017).

La résolution de ce défi exige la définition de l'architecture et l'identification des besoins de l'application en terme de matériel. Le choix des FNs doit être optimal en termes de capacité demandée et de coût unitaire.

L'optimisation du coût de l'installation d'une architecture basée sur le Fog Manufacturing est étudiée dans plusieurs travaux (GU et al., 2015, VERBA et al., 2019). Certains d'entre eux ont diminué le coût et ont prouvé la rentabilité du Fog à long
<figure><img src="image_32.png" /><figcaption>FIGURE 3.13 – Les entrées/sorties du coût.</figcaption></figure>

terme (LIN et YANG, 2018). Par contre, cette étude dans le contexte de l'Industrie 4.0 reste assez modeste. Le coût est une mesure qui concerne principalement deux aspects :

— Le coût de la communication entre deux nœuds : coût de Traitement,

— Le coût de l'intégration de la solution basée sur le Fog computing : coût des équipements,

Comme c'est indiqué, le coût est un défi primordial à surmonter pour que les industries décident d'adopter le Fog computing. Le coût peut se différencier en (YAO et al., 2017, GU et al., 2015, LIN et YANG, 2018) : Coût d'implémentation, Coût de communication, Coût de sécurité, etc. Afin de mesurer et d'optimiser le coût, il faut identifier les PIs et les métriques de mesure du coût, qui sont présentées ci-dessous :

— Le type de module Fog implémenté P,

— Le nombre de politiques de sécurité implémentées S,

— Le nombre de chaque type d'équipement différent (nœud) H,

— Le nombre de protocoles interopérables installés I,

— Le coût de chaque type de nœud Cn,

— La distance entre les différents nœuds d,

— Le coût d'une unité de lien Cu,

— Le délai d'une communication T,

— La taille d'un paquet transmis Pt.

Les PIs du coût ne se limitent pas à ceux cités, nous pouvons intégrer de nouveaux indicateurs selon l'application. La figure 3.13 présente ces PIs selon leur rôle (entrées/sorties).

L'équation des liens linéaires présente du coût en fonction des poids des PIs d'entrées présentées sur la figure 3.14 :

$$C = W_{P,C} \times P + W_{S,C} \times S + W_{H,C} \times H + W_{I,C} \times I + W_{E,C} \times E + W_{Cn,C} \times Cn + W_{d,C} \times d + W_{Cu,C} \times Cu + W_{T,C} \times T + W_{G,C} \times G \quad (3.14)$$