Blockchain et uav pour la surveillance du bétail dans l'agriculture 5.0 : conception et analyse des retards

Assurer la santé du bétail est fondamental pour la sécurité alimentaire, la santé publique et la durabilité de l'agriculture. Cependant, les systèmes de suivi actuels font face à des défis critiques liés à l'intégrité des données, à la transparence et au partage en temps opportun, en particulier dans les conditions réelles d'exploitation agricole. Cette thèse explore comment la blockchain, les véhicules aériens sans pilote (UAV) et l'apprentissage automatique peuvent être intégrés dans un système de surveillance de la santé du bétail à la fois sécurisé et évolutif, tout en abordant les goulots d'étranglement liés aux performances du consensus blockchain dans des environnements réseau défavorables. Nous proposons DroneVet, une application basée sur la blockchain qui combine la collecte de données par UAV, l'analyse prédictive via l'apprentissage automatique et un marché décentralisé pour la coordination des missions. Cette architecture garantit transparence, traçabilité et prise de décision prédictive entre les différents acteurs de la chaîne de valeur. Afin d'évaluer la fiabilité de tels systèmes, la thèse se concentre sur l'analyse des délais des protocoles de tolérance aux fautes byzantines (BFT) basés sur les graphes acycliques dirigés (DAG), avec un accent particulier sur Narwhal et Bullshark. Nous développons des modèles mathématiques et probabilistes des délais de consensus et validons ces modèles par simulation. En outre, nous étudions l'impact des contraintes agricoles réalistes — telles que la variabilité de la latence réseau, la perte de paquets et les limitations énergétiques des UAV — sur les performances des protocoles au sein de DroneVet. Les résultats mettent en évidence le rôle central de l'analyse des délais de consensus pour garantir une surveillance de la santé du bétail à la fois rapide, sécurisée et robuste. En reliant la conception système, la modélisation théorique et la simulation dans des conditions pratiques, cette thèse contribue à la fois à une nouvelle architecture applicative pour l'Agriculture 5.0 et à un cadre rigoureux d'analyse des délais pour les systèmes de surveillance de nouvelle génération basés sur la blockchain.