IotSDC
Classificateur de données intelligentes IoT
Résumé du projet
L’émergence de l’Internet des objets (IoT) expose de nombreux objets et dispositifs au risque de devenir, un thingbot, c’est-à-dire un botnet intégrant des objets connectés. En utilisant l’apprentissage automatique et l’apprentissage profond, l’intelligence artificielle peut aider au développement d’un classificateur de données intelligent pour renforcer la sécurité. Ainsi, les résultats attendus de ce projet sont multiples :
Dans le domaine de la cybersécurité :
- L’IA peut puiser des informations sur les cybermenaces connues pour détecter instantanément toute tentative d’attaque.
- En outre, l’apprentissage peut continuer à s’améliorer au fil du temps et ainsi fournir une défense solide contre les menaces.
- L’IA peut également être utilisée pour des processus d’authentification mutuelle plus sécurisés entre les objets connectés.
- Grâce à l’analyse des données, elle peut en effet créer un cadre dynamique pour trouver des corrélations entre les menaces et les événements afin d’initier une réaction immédiate en cas de détection d’un incident.
Dans le domaine de la sécurité alimentaire :
- L’IA peut contribuer à une meilleure classification après avoir identifié les propriétés nutritionnelles et médicinales des produits locaux.
- Grâce à des capteurs d’odeur et de goût, combinés à un mécanisme de classification intelligent, l’IA contribuera à la mise en place d’un nez et d’une langue électroniques comme composantes essentielles de la qualification organoleptique (ou sensorielle) des produits locaux.
- Elle pourra également contribuer à rendre effective la traçabilité des événements pouvant intervenir dans la chaîne d’approvisionnement, afin de garantir le respect des conditions d’hygiène, de stockage, de respect de la chaîne du froid et des délais de consommation des produits.
- Enfin, des applications pourraient être mises en œuvre pour mettre à disposition des populations et à tout moment, la possibilité sociale et économique de se procurer des aliments sains et nutritifs leur permettant de satisfaire leurs besoins et préférences alimentaires afin de mener une vie saine et active.
Thèmes de recherche en science du numérique : Internet des objets (IoT), intelligence artificielle, réseaux neuronaux, cybersécurité, sécurité alimentaire.
Autres thèmes de recherche et domaines d’application : Sécurité alimentaire, Qualité organoleptique, Innovation des produits locaux, propriétés nutritionnelles et médicinales, préférence alimentaire.
● ACE MITIC, Sénégal
○ Prof. Cherif Diallo, Université Gaston Berger, Sénégal.
● ACE SMIA, Bénin
○ Prof. Eugène Ezin, Université d’Abomey-Calavi, Bénin.
Prof. Mady Cisse, École supérieure polytechnique, Université Cheikh Anta Diop de Dakar, République du Sénégal.