Gestion de confiance dans les environnements IIoT

Le Doyen de la Faculté des Sciences et Techniques de Béni Mellal porte à la connaissance du public que Madame Aicha AICHE, soutiendra une thèse de Doctorat intitulée : « Gestion de confiance dans les environnements IIoT ».

La soutenance publique aura lieu le Samedi 28 Novembre 2026 à 10h00 à l'Amphi de conférences, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, devant le jury composé de :

• Monsieur Lekbir AFRAITES : Professeur, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Président ;

• Monsieur Mohamed BASLAM : Professeur, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Rapporteur ;

• Monsieur Azidine GUEZZAZ : Maître de Conférence Habilité, Ecole Supérieure de Technologie, Université Cadi Ayyad, Essaouira, Rapporteur ;

• Monsieur Youssef SAADI : Maître de Conférence Habilité, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Rapporteur ;

• Monsieur Badr HSSINA : Maître de Conférence Habilité, Faculté des Sciences et Techniques, Université Hassan II, Mohammedia, Examinateur ;

• Monsieur Abdellatif LASBAHANI : Maître de Conférence Habilité, Ecole Supérieure de l'Education et de la Formation, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Examinateur 

• Monsieur Mohammed ERRITALI : Professeur, Faculté des Sciences et Techniques, Université Sultan Moulay Slimane, Béni Mellal, Directeur de thèse.

Résumé:

Les systèmes de l’Internet industriel des objets soutiennent des infrastructures critiques telles que les stations de traitement d’eau, les réseaux énergétiques et l’industrie automatisée. Leur complexité, leur forte interconnexion entre dispositifs et leur interaction avec le personnel humain les exposent à des risques importants tels que des défaillances, des comportements anormaux et des attaques. La gestion de la confiance est donc essentielle, mais les recherches actuelles manquent d’une base rigoureuse adaptée aux environnements industriels critiques. Les modèles existants s’inspirent souvent des contextes sociaux ou de l’IoT grand public, reposent sur la réputation globale et ne permettent pas d’évaluer la confiance de manière objective, mesurable et exploitable, dans des contextes où les erreurs peuvent être coûteuses. Cette thèse redéfinit la confiance dans les environnements IIoT critiques comme un mécanisme objectif, local, contextuel et orienté vers la prise de décision, sans dimension émotionnelle ni anthropomorphique. La confiance est formellement attribuée à la fois aux dispositifs et au personnel humain, considérés comme des sources potentielles de risques. Un modèle de confiance local est proposé, dans lequel chaque entité évalue les autres uniquement à partir d’observations directes et contextualisées, sans propagation de réputation globale. Cela permet de détecter plus rapidement les comportements anormaux et de renforcer la résilience. La confiance des dispositifs est évaluée à l’aide d’indicateurs techniques et comportementaux, tandis que la confiance du personnel est intégrée dans le même cadre formel.

Sur cette base, un cadre complet de gestion de la confiance est présenté, couvrant tout le cycle, de l’observation des comportements à la prise de décision en matière de sécurité. Des politiques formelles traduisent les niveaux de confiance en actions concrètes telles que la restriction d’accès, les alertes, les réponses adaptatives ou le renforcement du contrôle, rendant la confiance opérationnelle. 

La validation à travers des scénarios simulés inspirés des environnements IIoT critiques montre la capacité du modèle à identifier les comportements anormaux, anticiper les situations à risque et renforcer la protection des infrastructures. Les résultats démontrent que la gestion de la confiance objective complète efficacement les mécanismes de sécurité traditionnels. Globalement, cette thèse apporte une contribution scientifique et méthodologique en établissant les fondements d’une gestion de la confiance adaptée aux environnements IIoT critiques, où la fiabilité des dispositifs et du personnel humain est essentielle pour la sécurité et la continuité des systèmes industriels.

Mots clés : Internet industriel des objets, Confiance, Sécurité, IIoT