Anmerkungen:
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Beschreibung:
Cette thèse vise à exploiter la future masse de données qui émergera du nombre conséquent d'objets connectés à venir. Concentré sur les données de bâtiments connectés, ces travaux ont pour but de contribuer à un système générique de détection d'anomalies. La première année fut consacrée à définir la problématique, le contexte et à recenser les modèles candidats. La piste des réseaux de neurones auto-encodeurs a été privilégiée et justifiée par une première expérimentation. Une deuxième expérience plus conséquente, prenant plus en compte l'aspect temporel et traitant de toutes les classes d'anomalies a été menée en deuxième année. Cette expérimentation vise à étudier les améliorations que peuvent apporter la récurrence face la convolution au sein d’un auto-encodeur utilisé dans le cadre de bâtiments connectés. Les résultats de cette étude a donné lieu à une présentation et une publication dans une conférence IEEE sur IoT en Egypte. La dernière année a été consacrée à l'amélioration de l'utilisation d'auto-encodeur en incluant au fonctionnement original de l'auto-encodeur une estimation de l'incertitude. Ces tests, menés sur divers jeux de données connus dans un premier temps puis sur un jeu de données de bâtiment connecté dans un second temps, ont montrés une amélioration des performances et ont été publiés dans une conférence IEEE IA ; This thesis aims to exploit the future mass of data that will emerge from the large number of connected objects to come. Focusing on data from connected buildings, this work aims to contribute to a generic anomaly detection system. The first year was devoted to defining the problem, the context and identifying the candidate models. The path of autoencoder neural networks has been selected and justified by a first experiment. A second, more consistent experiment, taking more into account the temporal aspect and dealing with all classes of anomalies was conducted in the second year. This experiment aims to study the improvements that recurrence can bring in response to convolution ...