Ecole Doctorale de l’Institut Polytechnique de Paris et le Laboratoire de recherche SAMOVAR – Services rĂ©partis, Architectures, ModĂ©lisation, Validation, Administration des RĂ©seaux
présentent
lâAVIS DE SOUTENANCE de Madame Leyla MOCTAR M’BABA
AutorisĂ©e Ă prĂ©senter ses travaux en vue de lâobtention du Doctorat de l’Institut Polytechnique de Paris, prĂ©parĂ© Ă TĂ©lĂ©com SudParis en :
Informatique
« Conjugaison de la Blockchain et L’IoT pour le dĂ©ploiement et la fouille des procĂ©dĂ©s » le JEUDI 30 MAI 2024 à 15h00
Ă visio-confĂ©rence en salle E08 – TSP Evry
https://webconf.imt.fr/frontend/ley-vie-vfp-32m
Membres du jury :
Mme Daniela GRIGORI, Professeure, UniversitĂ© Paris-Dauphine, FRANCE – Rapporteur
M. Djamal BENSLIMANE, Professeur des universitĂ©s, UniversitĂ© Claude Bernard Lyon 1, FRANCE – Rapporteur
M. Walid GAALOUL, Professeur, Telecom SudParis, FRANCE – Directeur de these
M. Mohamedade Farouk NANNE, Professeur, UniversitĂ© de Nouakchott, MAURITANIE – CoDirecteur de these
M. Kais KLAI, Professeur, UniversitĂ© Sorbonne Paris Nord, FRANCE – Examinateur
M. Khalil DRIRA, Professeur, UniversitĂ© de Toulouse, FRANCE – Examinateur
M. Joaquin GARCIA-ALFARO, Professeur, TĂ©lĂ©com SudParis, FRANCE – Examinateur
Invité:
M. Mohamed SELLAMI, Maitre de ConfĂ©rences, TĂ©lĂ©com SudParis, FRANCE – Co-encadrant de thĂšse
« Conjugaison de la Blockchain et L’IoT pour le dĂ©ploiement et la fouille des procĂ©dĂ©s »
prĂ©sentĂ© par Madame Leyla MOCTAR M’BABA
Résumé :
Blockchain, initialement utilisĂ© en 2009 pour les transactions de cryptomonnaie, a rapidement Ă©voluĂ© au-delĂ des applications financiĂšres. La communautĂ© BPM a reconnu son potentiel pour amĂ©liorer la gestion des processus mĂ©tier (BPM) et favoriser les collaborations inter-organisationnelles. MalgrĂ© des recherches approfondies sur l’exĂ©cution des processus d’affaires basĂ©s sur la blockchain, l’exploration de donnĂ©es de la blockchain pour le process mining a rĂ©cemment commencĂ© Ă ĂȘtre explorĂ©e. Les Ă©tudes actuelles se concentrent principalement sur les processus centrĂ©s sur les activitĂ©s, nĂ©gligeant souvent les processus centrĂ©s sur les artefacts prĂ©valents dans les applications blockchain. Les formats de journalisation traditionnels comme XES, bien que couramment utilisĂ©s, rencontrent des dĂ©fis tels que la perte d’information et la dĂ©normalisation lorsqu’ils sont appliquĂ©s Ă des donnĂ©es centrĂ©es sur les artefacts. L’introduction d’OCEL a partiellement abordĂ© ces problĂšmes en permettant le stockage de donnĂ©es d’Ă©vĂ©nements centrĂ©es sur les objets, mais il manque de prise en charge pour l’Ă©volution et les relations des objets. Cette thĂšse relĂšve ces dĂ©fis en proposant ACEL, une extension d’OCEL qui prend en charge de maniĂšre complĂšte le stockage des donnĂ©es d’Ă©vĂ©nements centrĂ©es sur les artefacts. Nous prĂ©sentons une mĂ©thode centrĂ©e sur les artefacts pour recueillir des donnĂ©es d’Ă©vĂ©nements d’applications blockchain, les convertissant en logs ACEL. La viabilitĂ© de l’approche est Ă©valuĂ©e en utilisant les applications Ethereum Cryptokitties et Augur. Nous comparons d’abord les capacitĂ©s de process mining d’ACEL avec OCEL, puis introduisons une mĂ©thode de dĂ©couverte utilisant le clustering hiĂ©rarchique et l’analyse du gain d’information pour dĂ©river des modĂšles GSM, la norme pour les processus centrĂ©s sur les artefacts. Notre Ă©valuation sur Cryptokitties confirme la faisabilitĂ© de cette approche et met en Ă©vidence les avantages d’ACEL dans le process mining centrĂ© sur les artefacts.
Abstract :
Blockchain, first utilized in 2009 for cryptocurrency transactions, quickly evolved beyond financial applications. The BPM community recognized its potential for enhancing business process management (BPM) and fostering inter-organizational collaborations. Despite extensive research on blockchain-based business process execution, process mining from blockchain data has recently begun to be explored. Current studies mainly focus on activity-centric processes, often overlooking artifact-centric processes prevalent in blockchain applications. Traditional logging formats like XES, while commonly used, face challenges like information loss and denormalization when applied to artifact-centric data. The introduction of OCEL partially addressed these issues by enabling the storage of object-centric event data, but it lacks support for object evolution and relations. This thesis addresses these challenges by proposing ACEL, an extension of OCEL that comprehensively supports artifact-centric event data storage. We present an artifact-centric method to gather event data from blockchain applications, converting them into ACEL logs. The approach’s viability is assessed using Cryptokitties and Augur Ethereum applications. We initially compare ACEL’s process mining capabilities with OCEL, and then introduce a discovery method using hierarchical clustering and information gain analysis to derive GSM models, the standard for artifact-centric processes. Our evaluation on Cryptokitties confirms the feasibility of this approach and highlights the advantages of ACEL in artifact-centric process mining.