Anouar Elharda

Dans le cadre de mon stage de fin d'études, j'ai été chargé de la conception et du développement d'éléments techniques critiques pour la connectivité d'un dispositif médical IoT et de sa gateway associée. Ma mission a consisté à transformer un besoin fonctionnel en une architecture réseau résiliente, en respectant les contraintes strictes de sécurité et de fiabilité du secteur de la santé. J'ai pris l'initiative d'implémenter le protocole Bluetooth Low Energy (BLE) Mesh, permettant une communication robuste et décentralisée entre plusieurs capteurs médicaux. J'ai assuré l'intégralité du cycle de développement : de la configuration des nœuds et des profils GATT à la gestion du provisionnement sécurisé, tout en optimisant la consommation énergétique des terminaux. Pour assurer la continuité numérique, j'ai développé l'interface entre le réseau local Mesh et la passerelle (gateway), facilitant ainsi une remontée de données fluide et structurée. La dimension Cloud du projet a été réalisée via l'écosystème Microsoft Azure. J'ai notamment configuré Azure IoT Hub pour la gestion des messages et utilisé le Device Provisioning Service (DPS) pour automatiser l'enregistrement des dispositifs. J'ai également mis en place des flux de traitement de données avec Azure Stream Analytics pour permettre une analyse en temps réel. Ce stage m'a permis de manipuler des technologies de pointe (firmwares optimisés, MQTT, TLS 1.3) et de garantir l'intégrité des données patients. En travaillant sur l'ensemble de la chaîne, du capteur basse consommation jusqu'à l'infrastructure Cloud, j'ai démontré ma capacité à mener un projet technique complexe de bout en bout. Cette expérience a consolidé mes compétences en systèmes embarqués et en architecture IoT, tout en m'acculturant aux normes de qualité rigoureuses imposées par les dispositifs médicaux connectés, faisant de ce projet un succès technologique et opérationnel pour l'entreprise d'accueil.

Ce projet porte sur la conception d'un turbidimètre optique innovant, conçu pour un déploiement autonome et in situ dans des environnements aquatiques, tout en minimisant les coûts de production. L'architecture repose sur une approche de mesure néphélométrique (diffusion de la lumière à 90°) complétée par une mesure de transmission pour compenser la couleur de l'eau. Au cœur du système, l'unité de traitement a été sélectionnée après une étude comparative rigoureuse privilégiant l'efficacité énergétique et la compacité. Le micrologiciel est entièrement développé en MicroPython, un choix stratégique qui allie la flexibilité du prototypage rapide à une gestion robuste des périphériques matériels. Pour garantir une autonomie prolongée sur batterie ou panneau solaire, une optimisation énergétique profonde a été réalisée, incluant des cycles de sommeil profond (deep sleep) et une activation sélective des composants optiques. La connectivité sans fil est assurée par une interface hybride Wi-Fi / BLE, permettant une récupération des données facilitée sur le terrain via smartphone ou une transmission vers une passerelle locale. La conception du PCB a été optimisée pour réduire les bruits électroniques parasites, critiques lors de la lecture des signaux de faible intensité issus des photodiodes, tout en intégrant un circuit de charge et de régulation de tension à haut rendement. Ce dispositif offre ainsi une alternative viable et accessible aux solutions industrielles onéreuses, permettant une surveillance environnementale haute résolution et une intégration simplifiée dans des réseaux de capteurs connectés (IoT).

Ce projet consiste en la création d'une solution digitale interactive dédiée à la maintenance préventive des postes de transformation HTA/BT, visant à accroître la fiabilité du réseau électrique et à prolonger la durée de vie des équipements. Le travail a débuté par une étude technique approfondie des constituants d'un poste (cellules HTA, transformateur, tableau général basse tension) et l'identification des modes de défaillance critiques (échauffements, dégradation du diélectrique, corrosion). Sur cette base, j'ai développé une application de suivi permettant de centraliser en temps réel l'état de santé de chaque transformateur. L'outil intègre un tableau de bord dynamique qui répertorie l'historique des interventions, planifie les opérations de maintenance systématique (nettoyage, resserrage, prélèvements d'huile) et génère des alertes basées sur des indicateurs de performance. En numérisant les processus de ronde et de diagnostic, cette application transforme une maintenance souvent curative en une stratégie proactive, optimisant ainsi les coûts d'exploitation et minimisant les risques d'interruption de service pour les usagers.