La technologie blockchain est devenue une solution solide pour renforcer la sécurité et la vie privée dans les systèmes Internet des Objets (IoT) en décentralisant le stockage des données et en sécurisant les transactions par cryptographie, garantissant ainsi l’immuabilité des données et leur protection contre les accès non autorisés. Des travaux précoce ont proposé des cadres blockchain légers pour les maisons intelligentes afin de protéger les données des utilisateurs contre les attaques externes. Les contrats intelligents permettent d’automatiser davantage les actions des appareils en fonction de déclencheurs définis. Cependant, les exigences computationnelles de la blockchain et ses mécanismes de consensus peuvent introduire des délais, réduisant ainsi l’efficacité dans les applications en temps réel. L’intégration de la blockchain avec l’apprentissage automatique (ML) est explorée pour améliorer la gestion de la sécurité dans les réseaux 6G et optimiser les infrastructures des villes intelligentes, en renforçant la transparence, la sécurité et l’efficacité dans des domaines tels que l’énergie et les transports. Les applications de la blockchain renforcent également la sécurité et la vie privée des appareils IoT intelligents. L’utilisation du ML dans la gestion prédictive de la température a gagné du terrain en raison de sa capacité à améliorer la réactivité du système et son efficacité énergétique. Les algorithmes de ML analysent les données historiques de température intérieure, d’occupation et de météo pour prévoir les besoins en chauffage ou refroidissement, permettant ainsi des ajustements proactifs du système. Des études montrent que le contrôle basé sur le ML peut réduire la consommation d’énergie jusqu’à 18 % par rapport à des systèmes réactifs. De tels systèmes prédictifs nécessitent une gestion robuste et sécurisée des données, pour traiter aussi bien les données en temps réel que celles historiques. L’informatique en périphérie (edge computing) est introduite pour réduire la latence liés au traitement cloud et les problèmes de bande passante, en traitant les données localement, améliorant ainsi la prise de décision en temps réel, notamment pour le contrôle intelligent de la température. La synergie entre intelligence artificielle (IA) et technologies blockchain améliore considérablement la productivité industrielle, la fiabilité opérationnelle et la sécurité des données. Combiner l’IA explicable avec la blockchain améliore la prise de décision financière grâce à une plus grande transparence et confiance. Les cadres de maisons intelligentes utilisant la blockchain et des modèles d’apprentissage profond montrent des progrès en matière d’efficacité énergétique, de sécurité et d’automatisation. Les modèles de confidentialité différentielle intégrés à la blockchain protègent significativement la vie privée des utilisateurs. Des systèmes comme BEDS améliorent la gestion des données dans les maisons et véhicules intelligents grâce à une planification efficace des capteurs. Les approches collaboratives combinant blockchain et réseaux de capteurs sans fil (WSN) renforcent l’intégrité et la fiabilité des données, tandis que de nouvelles méthodes d’intelligence du comportement de groupe (swarm intelligence) améliorent la sécurité et l’efficacité des WSN. D’autres recherches optimisent la gestion des micro-réseaux, les systèmes de transfert d’énergie sans fil, et l’intégration des énergies renouvelables dans les maisons intelligentes par des prévisions avancées et une planification, souvent en utilisant des algorithmes hybrides de ML pour améliorer les prévisions de consommation énergétique. La confiance des utilisateurs influence fortement l’adoption des appareils domestiques intelligents pilotés par l’IA, façonnant leur volonté à intégrer de telles technologies. Les revues abordent la gestion de l’énergie pilotée par l’IA, optimisant la régulation de la température et l’efficacité, tandis que les analyses de la blockchain se concentrent sur la sécurisation des échanges de données dans les maisons intelligentes. Les réseaux de capteurs sans fil (WSN) jouent un rôle central dans la collecte de données en temps réel pour les cadres de contrôle prédictif de la température, avec diverses stratégies de ML améliorant l’efficacité énergétique en prévoyant et en ajustant les systèmes de chauffage. La négociation décentralisée d’énergie via blockchain s’aligne avec les objectifs de gestion énergétique dans les maisons intelligentes. Les techniques d’agrégation de données optimisent la performance des WSN en réduisant la consommation d’énergie et en améliorant la précision. Des agents cognitifs permettent une adaptabilité contextuelle dans l’IoT.

Des architectures hybrides innovantes et des algorithmes basés sur des agents améliorent la découverte de ressources et la localisation des nœuds, renforçant la scalabilité et la sécurité des réseaux IoT. Le travail présenté contribue notablement en (1) intégrant l’IA et la blockchain pour la gestion prédictive de la température et la gestion sécurisée des données ; (2) développant un cadre combinant la planification prédictive avec la détection dynamique d’événements ; et (3) en évaluant les performances en termes d’efficacité énergétique, de sécurité et de scalabilité. Malgré ces avancées, certains lacunes subsistent : une intégration limitée de la blockchain avec le ML prédictif pour le contrôle de la température restreint les solutions sécurisées et adaptatives ; de nombreux systèmes manquent de contrôle prédictif couplé à une sécurité robuste des données ; le traitement basé sur le cloud génère des latences et des goulets d’étranglement computationnels qui entravent la réponse en temps réel ; et les approches de gestion de l’énergie négligent souvent la tarification dynamique et le potentiel de négociation décentralisée. Ce document aborde ces lacunes via un cadre de blockchain piloté par l’IA intégrant les WSN, l’analyse prédictive basée sur le ML, et le traitement en périphérie avec un traitement différé dans le temps. Parmi ses innovations clés figurent : un ML prédictif sécurisé supporté par la blockchain pour un chauffage/refroidissement optimisé ; l’utilisation de l’informatique en périphérie pour réduire la latence par traitement local et analyse différée pour diminuer la charge de pointe ; une détection précise d’événements grâce à des WSN avancés couplés à une planification prédictive pour minimiser la consommation d’énergie ; une négociation d’énergie peer-to-peer activée par la blockchain avec tarification dynamique pour optimiser l’usage et réduire les coûts ; ainsi qu’une scalabilité accrue avec une meilleure efficacité énergétique et une gestion décentralisée sécurisée. Divers modèles d’IA/ML s’appliquent dans ce domaine : les réseaux de neurones artificiels (ANN) et les réseaux neuronaux profonds modélisent des séries temporelles complexes non linéaires pour la prévision de la température et de l’énergie ; les machines à vecteurs de support (SVM) effectuent des régressions sur des données à haute dimension ; les forêts aléatoires (RF) offrent des prédictions robustes par ensemble ; les réseaux de neurones récurrents (RNN) et les modèles à mémoire à long terme (LSTM) excellent dans la prévision dépendante du temps ; enfin, les arbres de décision (DT) permettent une prise de décision interprétable pour le contrôle de la température. Ces modèles améliorent la précision des prévisions pour l’optimisation des systèmes HVAC. La formulation du problème inclut la modélisation de la dynamique de la température basée sur le transfert de chaleur, l’utilisation du ML pour prévoir la future température et la consommation d’énergie, ainsi que l’application de lois de contrôle pour maintenir la température intérieure dans les préférences utilisateur. La consommation d’énergie est minimisée en respectant les contraintes de confort. L’analyse différée dans le temps déporte les calculs non urgents vers les périodes creuses, réduisant la charge de calcul en pointe. La blockchain sécurise les données des capteurs et les signaux de contrôle par stockage de blocs hachés et immuables afin de garantir l’intégrité et la transparence des données. La détection d’événements thermiques (chauffage/refroidissement) se fait via les taux de changement de température, avec des seuils ajustés par ML pour tenir compte de la variabilité environnementale. La planification prédictive utilise les modèles d’événements passés pour anticiper les besoins en chauffage, permettant un fonctionnement préventif et énergétiquement efficace. Une innovation majeure consiste en une négociation d’énergie décentralisée entre maisons intelligentes via blockchain, où le surplus d’énergie renouvelable est échangé en toute sécurité via des contrats intelligents à prix dynamique. Les réseaux de capteurs sans fil sont optimisés en gérant de manière adaptative les capteurs actifs pour réduire la consommation d’énergie tout en conservant une couverture optimale. Plusieurs maisons intelligentes collaborent en tant qu’agents dans un réseau décentralisé pour partager la charge énergétique et diminuer la demande en pic. Un algorithme de contrôle adaptatif minimise la consommation d’énergie et les écarts de température en utilisant des signaux de rétroaction en temps réel et des taux d’apprentissage. L’algorithme du système collecte et prétraite les données historiques et en temps réel provenant des capteurs ; entraîne les modèles de ML ; prédit la température et la consommation ; détecte les événements de chauffage/refroidissement ; intègre la blockchain pour une journalisation sécurisée et immuable ainsi que le consensus ; applique la planification prédictive et l’optimisation ; et s’adapte dynamiquement sur la base du retour d’information. La performance est évaluée en termes de précision, d’économies d’énergie, de scalabilité et de latence. Les études de simulation utilisent un jeu de données réel avec des dispositifs WSN et IoT surveillant la température, la consommation d’énergie, l’état des radiateurs, ainsi que des données météo externes, sur plusieurs pièces sur six mois. Le prétraitement comprend l’interpolation pour les valeurs manquantes, la détection des valeurs aberrantes par filtrage de l’étendue interquartile, la normalisation, et l’extraction de caractéristiques pour les motifs temporels. Les modèles de réseaux neuronaux sont entraînés et visualisés pour un apprentissage adaptatif. Les simulations démontrent la capacité supérieure du système à maintenir la température intérieure face aux fluctuations extérieures grâce à un contrôle prédictif, en permettant une régulation plus fluide et une réduction significative de la consommation énergétique via un ajustement dynamique de la puissance et un équilibrage de la charge décalé dans le temps. L’intégration de la blockchain assure une gestion sécurisée des données et soutient la négociation décentralisée de l’énergie et la planification. Le système détecte rapidement les événements de chauffage et de refroidissement avec des seuils basés sur ML, permettant un contrôle préventif économe en énergie. Les analyses comparatives montrent des améliorations notables par rapport aux contrôleurs thermostat classiques et PID en termes d’économies d’énergie, de temps de réponse, de précision, de détection d’événements, et de sécurité des données. Les analyses de complexité algorithmique révèlent une collecte efficace des données en temps réel (O(n)), une inférence ML (O(d)), un traitement des transactions blockchain (de O(1) à O(log n)), et une détection d’événements (O(n)). Le stockage augmente avec le nombre de capteurs et la taille de la blockchain. Le cadre équilibre les exigences computationnelles et l’optimisation de la consommation énergétique tout en préservant l’intégrité des données via le consensus blockchain. En résumé, le cadre blockchain piloté par l’IA pour le contrôle prédictif de la température dans les maisons intelligentes combine des prévisions avancées par ML, une gestion décentralisée sécurisée des données, un traitement en périphérie à temps décalé, et une négociation décentralisée d’énergie. Cette approche intégrée améliore significativement l’efficacité énergétique, la réactivité du système, le confort utilisateur et la sécurité des données, en relevant les principaux défis liés aux environnements résidentiels intelligents et en permettant une régulation de la température évolutive, fiable et adaptative.