Amélioration de la traçabilité des chaînes logistiques B2B à l'aide de la blockchain, de l'IoT et du Deep Learning / Mohamed Ahmed Mohamed ; sous la direction de Chantal Taconet et de Amel Bouzeghoub et de Mohamed Ould Mohamed Lemine et de Sophie Chabridon

Date :

Type : Livre / Book

Type : Thèse / Thesis

Langue / Language : anglais / English

Logistique (gestion)

Traçabilité

Blockchains

Internet des objets

Apprentissage profond

Taconet, Chantal (1963-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Bouzeghoub, Amel (Directeur de thèse / thesis advisor)

Ould Mohamed Lemine, Mohamed (1983-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Chabridon, Sophie (19..-....) (Directeur de thèse / thesis advisor)

Benbernou, Salima (Président du jury de soutenance / praeses)

Agoulmine, Nazim (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Kirsch Pinheiro, Manuele (1976-....) (Rapporteur de la thèse / thesis reporter)

Institut polytechnique de Paris (Organisme de soutenance / degree-grantor)

École doctorale de l'Institut polytechnique de Paris (Ecole doctorale associée à la thèse / doctoral school)

Télécom SudParis (France) (Laboratoire associé à la thèse / thesis associated laboratory)

Télécom SudParis (France) (Autre partenaire associé à la thèse / thesis associated third party)

Résumé / Abstract : Les systèmes d’information des entreprises connaissent aujourd’hui une évolution rapide. Dans le contexte de la chaine logistique, cette évolution est marquée par l’introduction des nouvelles technologies comme l’Internet des Objets. Puisque la chaine logistique implique plusieurs intervenants, elle exige le partage des données entre les intervenants pour assurer la traçabilité des produits tout au long de la chaine logistique. Les systèmes de traçabilité traditionnels sont centralisés et ne garantissent pas le partage sécurisé des données et l’accord des intervenants sur les données partagées et leurs règles de traitement. Plusieurs travaux ont été proposés dans la littérature en utilisant la blockchain pour surmonter les problèmes susmentionnés. L’objectif principal de cette thèse est d’aller au-delà de l’état de l’art actuel et de proposer une architecture de traçabilité basée sur la blockchain et l’Internet des Objets et adaptée aux chaines logistiques B2B. Par ailleurs, la qualité des données de l’Internet des Objets est un frein au développement de ce type d’architecture de traçabilité. Pour surmonter ce problème, et assurer la confiance des intervenants dans les données collectées et faciliter l’automatisation du processus de collection des données de traçabilité, l’architecture proposée inclut un module de qualification des données de l’Internet des Objets. Ce module fournit aux intervenants des données de haute qualité et un contrôle et suivi fins de la qualité des données basés sur les exigences qualité des intervenants. De plus, l’Internet des Objets génère un volume important de données et pour assurer un traitement efficace et intelligent de cet important volume de données, l’architecture proposée est renforcée avec des capacités d’apprentissage en utilisant l’apprentissage renforcé. En outre, toutes les propositions de la thèse ont été évaluées et leurs évaluations montrent des résultats prometteurs pour le déploiement de l’architecture de traçabilité proposée dans la chaine logistique pour aider les intervenants dans leur lutte quotidienne pour la traçabilité.

Résumé / Abstract : Nowadays, company information systems are witnessing a very fast evolution. In the logistic chain context, this fast evolution is characterized by the introduction of new technologies such as the Internet of Things. Since the logistic chain involves multiples stakeholders, it requires data sharing among all these stakeholders to ensure products traceability in the whole logistic chain. Traditional traceability systems are used by the stakeholders for traceability data sharing. However, these traditional systems are centralized and do not guarantee the secure sharing of data and the stakeholders agreement on the shared data and its processing rules. Many works have been proposed in the literature using blockchain to overcome the above issues. The main objective of this thesis is to go beyond the current state of the art and propose a blockchain-IoT based traceability architecture adapted to the B2B logistic chain context. In addition, the IoT data quality is a hindrance to the development of this kind of traceability architectures. To overcome this issue and ensure the stakeholders trust in the collected data and facilitate the automation of the traceability data collection process, the proposed architecture includes an IoT data qualification module providing the stakeholders with high data quality and fine data quality control and monitoring based on the stakeholders quality requirements. Moreover, the IoT generates a huge data volume and to ensure an efficient and intelligent data management of this huge data volume, the proposed architecture is boosted with learning capabilities using Deep Learning. Furthermore, all the thesis propositions have been evaluated and their evaluation shows promising results for the deployment of the proposed traceability architecture in the logistic chain to help the stakeholders in their traceability daily life struggle.