HENDRICS est une plateforme matérielle et logicielle conçue pour simuler des systèmes de contrôle industriel (ICS) et évaluer leur résistance aux cyberattaques. Elle permet de reproduire des scénarios réalistes d'intrusions, de tester des mécanismes de détection, de réponse et de récupération, ainsi que d'analyser les vulnérabilités des infrastructures critiques. Destinée aux chercheurs, ingénieurs et étudiants, cette solution offre un environnement contrôlé pour améliorer la cybersécurité des systèmes industriels.

Le projet datafactory_lora-manager est une solution dédiée à la gestion et au traitement des données LoRa. Il permet la surveillance des réseaux LoRa, l'automatisation des workflows de données et l'intégration avec des systèmes tiers. Grâce à une interface conviviale et des fonctionnalités avancées, il facilite la gestion des données LoRa et améliore l'efficacité opérationnelle.

Ce projet permet de gérer, convertir et analyser des données issues de dispositifs IoT (Internet des Objets) en utilisant des règles sémantiques. Il facilite l'intégration de capteurs connectés, automatise la conversion de données (par exemple, de Kelvin à Celsius) et permet d'inférer de nouvelles informations à partir des données existantes. L'objectif est de centraliser et structurer les métadonnées des dispositifs pour une analyse plus poussée.

Ce projet permet de collecter, stocker et visualiser des données techniques ou métrologiques en temps réel. Il facilite la surveillance d'équipements ou de processus via des tableaux de bord interactifs, tout en automatisant des enchaînements logiques pour déclencher des actions ou alertes. Destiné aux équipes techniques ou scientifiques, il optimise la prise de décision grâce à une analyse centralisée des données.

Projet académique visant à concevoir et optimiser une chaîne de traitement de données issues de capteurs IoT pour des serres agricoles. Il inclut la récupération, l'analyse et la visualisation des données via des outils comme NodeRed, Grafana et InfluxDB. Le projet permet également de simuler des données de capteurs pour tester et valider les solutions développées.

Le projet CampusIoT a pour objectif de développer des outils de supervision de la plateforme éponyme. Ces outils permettent d'alerter les administrateurs en cas de défaillance des objets, des gateways ou du serveur, de les alerter lors d'opérations de maintenance, et de produire des rapports réguliers donnant des métriques sur les gateways et les objets.

Projet visant à intégrer des solutions d'ingénierie avancée pour optimiser la consommation énergétique et les performances des infrastructures hospitalières. Il combine des technologies de monitoring en temps réel, d'analyse prédictive et de gestion automatisée pour réduire les coûts opérationnels tout en améliorant le confort des patients et la sécurité des personnels soignants.

Cette journée technique, organisée par le GT IoT (RdE, RESINFO), 2RM, et d'autres partenaires, vise à promouvoir l'interopérabilité des équipements de recherche. Elle comprend des présentations sur les architectures standards pour l'IoT, OPC UA pour l'Industrie 4.0, Node-RED pour l'automatisation de processus, et l'utilisation de Node-RED et Docker pour le contrôle-commande de bâtis de catalyse.

LocaPack est un protocole et une bibliothèque open source conçu pour transmettre et recevoir des données de localisation via des réseaux filaires ou sans fil. Il permet d'échanger des coordonnées GNSS universelles, des localisations référencées localement (intérieur, coordonnées {x,y,z}), ainsi que des informations de proximité entre nœuds. Le projet inclut des outils pour encoder/décoder des paquets, gérer des identifiants de mouvement, des horodatages et des numéros de séquence, tout en assurant une interopérabilité entre différentes plateformes (Arduino, Node-RED, Python).

Node-RED est un outil de programmation visuelle pour le développement d'applications IoT et d'automatisation. Il permet de connecter des flux de données entre différents services et appareils pour créer des solutions personnalisées sans nécessiter de compétences avancées en programmation.