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Une approche holistique combinant flux temps-réel et données archivées pour la gestion et le traitement d'objets mobiles : application au trafic maritime

La numérisation de nos espaces de vie et de mobilités s'est largement accentuée durant la dernière décennie. La multiplication des capteurs de toute nature permettant de percevoir et de mesurer notre espace physique en est le levier principal. L'ensemble de ces systèmes produit aujourd'hui de grands volumes de données hétérogènes sans cesse croissants, ce qui soulève de nombreux enjeux scientifiques et d'ingénierie en termes de stockage et de traitement pour la gestion et l'analyse de mobilités. Les travaux dans le domaine d'analyse des données spatio-temporelles ont largement été orientés soit vers la fouille de données historiques archivées, soit vers le traitement continu. Afin d'éviter les écueils de plus en plus prégnants dus à l'augmentation de ces volumes de données et de leur vélocité (temps de traitement trop long, modèles conceptuellement plus adaptés, analyse approximative des données), nous proposons la conception d'une approche hybride distribuée permettant le traitement combiné de flux temps-réel et de données archivées. L'objectif de cette thèse est donc de développer un nouveau système de gestion et de traitement distribué pour l'analyse des mobilités en particulier maritimes. La solution proposée répond principalement à des contraintes de temps-réel, les données archivées et les informations qui en sont extraites permettant d'améliorer la qualité de réponse. Une proposition de paradigme d'événements est également développée pour permettre ce traitement hybride mais aussi pour caractériser et identifier plus facilement des comportements types d'objets mobiles. Enfin, une requête appliquée sur des zones de couverture de signal pour des objets mobiles a été étudiée et testée sur des données maritimes mettant en exergue le besoin d'une approche hybride pour le traitement de trajectoires
Computer Program, French, 2019