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Orchestrating an interoperable sovereign federated Multi-vector Energy data space built on open standards and ready for GAia-X.: D6.3 OMEGA-X use case family evaluation
No full textThis report summarises the project impact evaluation results conducted within task 6.6 for the different pilot sites of the different use case families according to the Key Performance Indicators (KPIs) defined in deliverable OMEGA-X_D3.5. In addition, it describes the lessons learnt, best practises and recommendations obtained both from a technical and SSH (Social Sciences and Humanities) perspective
: Evaluation of small language models (SLM) on a corpus of Human and Social Sciences (HSS) in French
No full textInternational audienceThis paper evaluates a series of several small language models (SLM) on a French tweet classification task. Several optimization strategies are tested : different prompts (zero-shot, few-shot), fine-tuning with a classification layer, presence or absence of a LoRa layer. The results obtained with the optimized Qwen model compete with a much larger model, which validates our interest in small models.Cet article évalue une série de plusieurs petits modèles de langues (SLM) sur une tâche de classification de tweets en français. Plusieurs stratégies d'optimisation sont testées : différents prompts (zero-shot, few-shot), fine-tuning avec une couche de classification, présence ou non d'une couche LoRa. Les résultats obtenus avec le modèle Qwen optimisé rivalisent avec un modèle beaucoup plus gros, ce qui valide notre intérêt pour les petits modèles
Modélisation du clivage des aciers faiblement alliés par une approche locale explicite de la rupture
No full textInternational audienceModélisation du clivage des aciers faiblement alliés par une approche locale explicite de la ruptur
Sliding-Window Signatures for Time Series: Application to Electricity Demand Forecasting
No full textNonlinear and delayed effects of covariates often render time series forecasting challenging. To this end, we propose a novel forecasting framework based on ridge regression with signature features calculated on sliding windows. These features capture complex temporal dynamics without relying on learned or hand-crafted representations. Focusing on the discrete-time setting, we establish theoretical guarantees, namely universality of approximation and stationarity of signatures. We introduce an efficient sequential algorithm for computing signatures on sliding windows. The method is evaluated on both synthetic and real electricity demand data. Results show that signature features effectively encode temporal and nonlinear dependencies, yielding accurate forecasts competitive with those based on expert knowledge
Tarification dynamique du stationnement pour les véhicules électriques dans une file d'attente avec perte
No full textThe increasing adoption of Electric Vehicles (EVs) has led to higher demand for public Charging Points (CPs), causing availability issues. This study proposes a dynamic pricing strategy for EV parking, where users exceeding a predefined parking duration pay an additional fee. This encourages shorter stays and helps free up CPs for others. Pricing is adjusted based on real-time occupancy and time of day. The goal is to maximize the profit from charging, excluding revenue generated from the parking fees. The model accounts for EV users heterogeneity in their parking duration and energy needs. User decisions whether to use a CP or not account for bounded rationality and uncertainty in their parking duration through expected utility hypothesis. CP occupancy is modeled as a multi-class and time inhomogeneous queueing system. The underlying Markov chain is partially controlled by the pricing policy. Results show that the proposed pricing mechanism significantly increases the charging profit, but the incorporation of real-time occupancy level on the dynamic prices has only a minimal impact.L'adoption croissante des véhicules électriques (VE) a entraîné une augmentation de la demande en bornes de recharge publiques (CP), ce qui a posé des problèmes de disponibilité. Cette étude propose une stratégie de tarification dynamique pour le stationnement des VE, dans laquelle les utilisateurs dépassant une durée de stationnement prédéfinie paient des frais supplémentaires. Cela encourage les stationnements plus courts et contribue à libérer des CP pour les autres utilisateurs. La tarification est ajustée en fonction du taux d'occupation en temps réel et de l'heure de la journée. L'objectif est de maximiser les profits générés par la recharge, à l'exclusion des revenus provenant des frais de stationnement. Le modèle tient compte de l'hétérogénéité des utilisateurs de VE en termes de durée de stationnement et de besoins énergétiques. La décision des utilisateurs d'utiliser ou non une CP tient compte de la rationalité limitée et de l'incertitude quant à la durée de stationnement grâce à l'hypothèse de l'utilité attendue. L'occupation des CP est modélisée comme un système de file d'attente multi-classes et non homogène dans le temps. La chaîne de Markov sous-jacente est partiellement contrôlée par la politique de tarification. Les résultats montrent que le mécanisme de tarification proposé augmente considérablement les bénéfices liés à la recharge, mais que l'intégration du niveau d'occupation en temps réel dans les prix dynamiques n'a qu'un impact minime
Smart charging and optimization of personalized flexibility services for electric vehicles’s users
No full textInternational audienceThe growing adoption of Electric Vehicles (EVs) presents new challenges for Charging Point Operators (CPOs) due to the increasing charging demand. However, it also creates opportunities to influence the flexibility of EV users. In this work, we consider a CPO that offers a price menu to EV users. Each option in the menu represents a pair of charging completion times to satisfy the EV energy need and the corresponding charging price. The price menu design problem is formulated as a bilevel optimization problem. At the upper level, the CPO determines the charging prices of the menu and the optimal power allocation among EVs to maximize its profit. At the lower level, the EV determines the option that maximizes its utility. This bilevel problem is reformulated into a single-level optimization problem using various approaches, such as the classical Karush-Kuhn-Tucker (KKT) or optimal value transformation. Numerically, we compare the cases with and without the price menu to determine whether the price menu is advantageous for both the CPO and the EVs. We analyze the profit of the CPO and the charging price paid by EVs. We also compare numerically the execution time and the solutions of the various approaches used to transform the bilevel problem into a single-level problem
Poster: A microarchitectural signals analysis platform to craft Hardware Security Counters
No full textInternational audienceDetecting malicious software or hardware behavior during the operation of a computer system requires observables from one or more abstraction layers of the system. However, this abstraction tends to limit the ability to detect behavioral deviations, especially for attack classes that exploit vulnerabilities very close to the target hardware. Conversely, too low a level of abstraction tends to significantly increase the complexity of the system model, and therefore poses a number of difficulties for the extraction and selection of relevant observables for a given class of attack.In particular, processor performance counters have been used as an indirect means of observing microarchitecture behavior and detecting software attempting to exploit hardware vulnerabilities. In order to improve the various detection methods, we propose the construction of hardware metrics designed from the outset for security, by studying the correlation between signals from the microarchitecture and the various classes of attack in the literature, targeting both usual and industrial systems. By extension, this work aims to detect attacks originating from hardware Trojans, the latter having the effect of changing the behavior of a given microarchitecture
Une approche hybride de modélisation sémantique et de simulation pour une meilleure prise en compte des phénomènes physiques dans un bâtiment intelligent
No full textImproving energy efficiency in buildings requires optimized decision-making from the early design phase to the operational stage. Building Performance Simulation (BPS) tools and Internet of Things (IoT) technologies are both widely used to support this goal. BPS allows virtual modeling of a building’s behavior, while IoT enables real-time monitoring and control of building systems. However, these systems often operate in silos due to significant interoperability issues. This study is grounded in the hypothesis that interoperability between BPS and IoT systems, enabled by semantic web technologies, can allow reducing the gap between models and reality, and thereby support more relevant and responsive decision-making in the context of smart buildings. This thesis addresses the integration of BPS and IoT systems by focusing on semantic interoperability, which is key to enabling meaningful data exchange between heterogeneous systems. The core contribution of the research is the development of the Web of Simulations Ontology (WoSO). WoSO is a semantic model that bridges the gap between BPS and IoT systems by modeling BPS as a component of the extended IoT system that consumes and generates data. WoSO offers a unified high-level description of BPS and its relationship with IoT. It leverages Smart Applications REFerence Ontology (SAREF), a standard for representing IoT entities, and the Functional Mock-up Interface (FMI), the leading standard for simulation model exchange. To go beyond the ontology itself, this work proposes the Building Knowledge Integration Framework (BKIF), an ontology-driven framework that supports data integration of BPS and IoT systems. BKIF allows the representation of the IoT data and BPS data into a unified knowledge graph. It aims to facilitate interoperable, scalable, and data-driven smart building management. The framework is validated through an experimental study conducted in the EDF pilot building, part of the EU-funded DigiBUILD project. This experimental study leverages WoSO to generate a unified knowledge graph linking the IoT data and the thermal simulation data of the EDF building. This real-world application highlights the relevance of BKIF in enabling improved model calibration, dynamic simulation updates, and a tighter feedback loop between digital models and actual building behavior. The thesis contributes to bridging BPS and IoT systems, demonstrating how semantic web technologies can support interoperable building management systems.L'amélioration de l'efficacité énergétique des bâtiments nécessite une prise de décision optimisée, depuis la phase initiale de conception jusqu'à la phase opérationnelle. Les outils de simulation de la performance des bâtiments (BPS) et les technologies de l'Internet des objets (IoT) sont largement utilisés pour atteindre cet objectif. La BPS permet la modélisation virtuelle du comportement d'un bâtiment, tandis que l'IoT permet la surveillance et le contrôle en temps réel des systèmes du bâtiment. Cependant, ces systèmes fonctionnent souvent en silos en raison d'importants problèmes d'interopérabilité. Cette étude repose sur l'hypothèse que l'interopérabilité entre les systèmes BPS et IoT, rendue possible par les technologies du web sémantique, peut permettre de réduire l'écart entre les modèles et la réalité, et ainsi favoriser une prise de décision plus pertinente et plus réactive dans le contexte des bâtiments intelligents. Cette thèse aborde l'intégration des systèmes BPS et IoT en se concentrant sur l'interopérabilité sémantique, qui est essentielle pour permettre un échange de données significatif entre des systèmes hétérogènes. La principale contribution de cette recherche est le développement du Web of Simulations Ontology (WoSO). WoSO est un modèle sémantique qui comble le fossé entre les systèmes BPS et IoT en modélisant les BPS comme un composant du système IoT étendu qui consomme et génère des données. WoSO offre une description unifiée de haut niveau des BPS et de leur relation avec l'IoT. Elle s'appuie sur la Smart Applications REFerence Ontology (SAREF), une norme pour la représentation des entités IoT, et sur la Functional Mock-up Interface (FMI), la norme de référence pour l'échange de modèles de simulation. Pour aller au-delà de l'ontologie elle-même, ce travail propose le Building Knowledge Integration Framework (BKIF), un cadre basé sur l'ontologie qui prend en charge l'intégration des données des systèmes BPS et IoT. Le BKIF permet de représenter les données IoT et les données BPS dans un graphe de connaissances unifié. Il vise à faciliter la gestion interopérable, évolutive et basée sur les données des bâtiments intelligents. Le cadre est validé par une étude expérimentale menée dans le bâtiment pilote d'EDF, qui fait partie du projet DigiBUILD financé par l'UE. Cette étude expérimentale utilise WoSO pour générer un graphe de connaissances unifié reliant les données IoT et les données de simulation thermique du bâtiment EDF. Cette application concrète met en évidence la pertinence du BKIF pour améliorer l'étalonnage des modèles, les mises à jour dynamiques des simulations et la boucle de rétroaction entre les modèles numériques et le comportement réel des bâtiments. La thèse contribue à faire le lien entre les systèmes BPS et IoT, en démontrant comment les technologies du web sémantique peuvent prendre en charge des systèmes de gestion des bâtiments interopérables
Parametric study of turbulence ingestion noise for marine propellers
No full textInternational audienceHydrodynamic noise is an important component of the overall noise radiated by a ship, particularly at low frequencies where propeller noise could be dominant especially at high speed. This study proposes a simplified analytical solution of the phenomenon of spectral humps of propeller noise due to the interaction between a rotating propeller and an incident turbulent flow. The acoustic radiation is described by the Ffowcs-Williams and Hawkings analogy in the compact approximation. The inflow turbulence field is assumed to be homogeneous and isotropic and is modeled using a von Kármán spectrum. Experimental validation and comparison with more costly analytical solutions demonstrate the ability of the developed model to correctly capture the characteristics of the humps related to turbulence ingestion. From the results obtained, a parametric analysis enables us to define a criterion for the emergence and shape of turbulence ingestion humps according to the propeller advance ratio, improving the criterion proposed by Ffowcs-Williams and Hawkings in 1969
Les déplacements de la truite commune dans les cours d’eau de montagne et de piémont
No full textInternational audienceThe brown trout (Salmo trutta), an iconic inhabitant of cold, oxygen-rich waterways in Europe and elsewhere, is undoubtedly one of the best known and most studied freshwater fish in the world. However, its biology, particularly its movements within the river system, still remains largely unknown, especially in mountain rivers. While the restoration of the ecological continuity of rivers has been the subject of considerable effort over the past two decades thanks to European public policies, some twenty French-speaking researchers, managers and experts on the species met in November 2021 at the CNRS Theoretical and Experimental Ecology Station in Moulis, in the Ariège Pyrenees. In light of a series of recent studies and scientific findings, they took a fresh look at an old but still unresolved question: that of trout mobility in continental and mountain watersheds, their more or less sedentary or adventurous nature, the determinants of these movements and their role in the species' adaptability and resilience.La truite commune (Salmo trutta), hôte emblématique des cours d'eau froids et oxygénés d'Europe et d'ailleurs, est sans doute l'un des poissons d'eau douce les plus connus et les plus étudiés au monde. Pourtant, sa biologie et notamment ses déplacements au sein du réseau hydrographique recèlent encore de nombreuses zones d'ombre, en particulier dans les rivières de montagne. Alors que le rétablissement de la continuité écologique des rivières fait depuis deux décennies l'objet d'un effort considérable à la faveur des politiques publiques européennes, une vingtaine de chercheurs, gestionnaires et experts francophones de l'espèce se sont réunis en novembre 2021, à la Station d'écologie théorique et expérimentale du CNRS à Moulis, dans les Pyrénées ariégeoises. À la lumière d'un ensemble d'études et de résultats scientifiques récents, ils ont porté un regard nouveau sur une question ancienne mais encore jamais tranchée : celle de la mobilité de la truite dans les bassins versants continentaux et montagnards, de son caractère plus ou moins sédentaire ou aventurier, des déterminants de ces mouvements et de leur rôle dans la capacité d'adaptation et de résilience de l'espèce