Modèle IoT de gestion du feu en temps réel dans les villes intelligentes

Chaque année, nous observons des milliers d'incendies résidentiels dans nos villes. Ces incendies causent de nombreux décès et dommages matériels. Au Québec, il y a en moyenne 16 500 incendies par année dont au moins 5 600 sont des incendies résidentiels. Entre 2015 et 2017, les incendies ont causé 131 décès et 540 millions de dollars CAD de dommage en moyenne par année. En 2018, il y avait 11 046 incendies avec 91 décès et 836.1 millions de dollars CAD de dommages en Ontario. Les personnes chargées d'intervenir en cas d'incendies sont les sapeurs-pompiers. Ces derniers disposent d'un temps très étroit (i.e., 5 à 10 minutes) pour sauver le maximum de personnes et arrêter la propagation des incendies. Pour aider les sapeurs-pompiers dans leurs tâches, de nombreuses solutions utilisant les Technologies de l'Information et de la Communication » (TIC) ont été mises en place. L'avènement des villes intelligentes et des nouvelles technologies, tels que le réseau 5G, les objets connectés « Internet of Things » (IoT) et la technologie « Building Information Model » (BIM), ont permis la création de solutions innovantes. Cependant, ces solutions présentent quelques lacunes comme l'incapacité de fonctionner en temps réel et de s'adapter à la plupart des situations d'incendie. Dans ce mémoire, nous proposons un nouveau modèle de gestion des incendies en temps réel. Ce modèle exploite les systèmes distribués et l'architecture microservice pour fournir un système robuste, adaptable et évolutif. Le modèle proposé est composé de quatre modules : le réseau de capteurs sans fil « Fire Emergency Sensor Network » (FESNet), l'application distribuée, les applications clients et un serveur Web qui agit comme intermédiaire entre l'application distribuée et les applications clients. Afin de valider notre modèle, un prototype capable du traitement de l'information en temps réel et de l'affichage des bâtiments en 3D a été implémenté. Nous avons effectué trois simulations en utilisant l'algorithme « Parallel Merge Sort » pour le triage des données.