Alex Danvy
@danvy
L’Internet des Objets
se construit maintenant
L’Internet des Objets,
c’est maintenant !
Planète interdite (1956)
2001: L’odysée de l’Espace (1968)
N° 4
Starwars A new hope (1977)
The Terminator (1984)
Her (2013)
Vous êtes ici
C’est maintenant !
Projection du nombre de “choses”
Les objets
N° 8
Erwann MIVIELLE
Co-founder CONNIT
Pierric CISTAC
Full stack developer CONNIT
En chiffres
N° 10
50 000 objets
connectés
déployés à
travers le monde
25 millions de
données
collectées et
traitées chaque...
• 250 produits conçus en France
• +3,5M de détecteurs de fumée vendus
• Lancement d’une gamme d’objets connectés via Sigfo...
La rupture :
• Solutions non-intrusive
• Facilité d’installation et de configuration
• Support simplifié
Solution clé en m...
Cahier des charges IT
N° 13
Haute
disponibilité
Certaines
données ne
sont
présentées
qu’une fois !
Résistance à la
charge
...
Architecture V1
Homemade VMs
N° 14
Réception
callback (IIS)
Microsoft
Message Queue
(MSMQ)
Worker
(dépilement
messages)
Dé...
Architecture V2
Réception et traitement des données – Azure Powered
N° 15
IoT Hub
Decommutation
service
Données brutes
(Bl...
private IotHubConfig _iotHubConfig;
partial void OnCreating() {
{
this.azureSettings = InfrastructureSettings.Read("Settin...
Command Query Responsibility Segregation
• Command : mise à jour d’un état (« RegisterUser »)
• Query : récupération d’un ...
Architecture V2
CQRS & Event Sourcing - Azure Powered
N° 18
Command APIs Query APIs
Gestion de la
production
Gestion des
u...
Démo
Détection alarme avec Otio Serenity Alert
N° 19
Demain
L’intelligence de la donnée
N° 20
Big data
Modélisation
Prédiction
Machine learning
Objets
Connectivité
Infrastructure
Services
Données
Intelligence
L’effet “Iceberg”
Les réseaux
N° 22
Tatiana Lannelongue
Directrice des partenariats EMEA, Actility
Alexandre Estela
Head of APIs & Connector...
LPWA is a foundational technology for IoT
N° 23
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2 000 000
2 500 000
3 000 000
3 500 000
4 00...
Actility is a leader in LoRaWAN solutions
N° 24
 Public & private
networks
 Network scalability
 Location without GPS
...
Low-Power wide area networks match key industrial
IoT needs
N° 25
Core LPWA network capabilities
• Anywhere in the
environ...
So assume you want to build a sensor device
connected to your Azure solution
N° 26
Trigger Action
Start by selecting your ingredients
N° 27
Raspberry PI
and sensors
LoRa dongle
or shield
LoRa base station Azure IoT Hub
a...
Get a free ThingPark Explorer account
N° 28
partners.thingpark.com
Register your LoRa device and LoRa base
station
N° 29
curl -X POST
-H 'Content-Type: application/json'
-H 'Authorization: ...
Finally, associate your LoRa device
with your Azure IoT Hub account
N° 30
curl -X PUT
-H 'Content-Type: application/json'
...
N° 31
Explorer Platform
Your
base
station
Your
device
RF
Azure IoT Hub
MQTT
Now you have your personal LoRaWAN
network
whi...
Focus:
How to set up your Azure solution
N° 32
IoT Hub
Stream
Analytics
PowerBI
Focus:
How to make your device smart
N° 33
+
N° 34
Les données
Thierry Chambon
CEO Energisme
Haï Tran
CTO & Innovation Head Energisme
Jérémie Bosom
Data Scientiste Energisme...
Energisme
“Collecter, analyser et exploiter les données d’énergie”
N° 36
Visualisation
Optimisation
Tarifaire
Reconnaissan...
N° 37
Application Colas
Suivi des productions et des consommations d’énergie en temps réel
Trois caractéristiques nécessaires
• Adaptabilité
• Scalabilité
• Vélocité
Data collect
Collecte et traitement des données...
• Big Data = Big Problem
- Variété des données
- Volume des données
• Spark : une architecture MapReduce clé en main
- Mis...
N° 40
N° 41
Machine Learning
Modéliser une production en temps réel
N° 42
PRODUCTION EN TEMPS REEL ?
Démarche Data-Scientifique
N° 43
1 point
=
1 pixel RVBA
Données
toutes les 5
secondes
Production en
temps réel
Réseau de n...
• Avantages d’AMLS :
- Principaux modèles d’apprentissage
- Utilisation de Python et R
- Mise en place de WebService
• Moi...
BaaS Engine
Blockchain & certification des données
N° 45
• Collecter, analyser, alerter … et certifier
• Mise en service d...
N° 46
BaaS Engine
Blockchain & certification des données
N° 47
Quatre expertises pour repenser l’énergie
IoT, Big Data, Intelligence Artificielle & Blockchain
N° 48
Energie
Interopérabilité
Bluetooth
‫البروتوكول‬ ‫أفضل‬ ‫هو‬
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WiFi?
Interactions
Intelligence Artificielle
Respect de la vie privée
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Sécurité
u Réduction des coûts
v Amélioration du pilotage
w Gain de productivité
x Maitrise des actifs
y Nouvelles experiences clie...
L'Internet des
Objets
Se construit
maintenant
bit.ly/iotnow
@danvy
N° 57
@microsoftfrance @Technet_France @msdev_fr
@danvy @connit_iot @actility @energisme
N° 58
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L'IoT, c'est maintenant. Microsoft Experiences 2016

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L’Internet des Objets est trop souvent, et à tort, conjugué au futur. Voyons comment il se construit aujourd’hui, façonné notamment par la dynamique des entreprises françaises qui ont su innover pour élargir le champ des possibles et tirer parti des formidables opportunités de ce nouvel eldorado. De l’industrialisation des objets aux systèmes intelligents, en passant par la mise en place de nouveaux moyens de communication, un panel d’entrepreneurs passionnés viendra nous inspirer par leur retours d’expériences.

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  • Vous avez derrière moi un panneau publicitaire, une borne de recharge pour les véhicules électriques, un compteur d’eau et un compacteur de cartons, du type de ceux que l’on trouve derrière les supermarchés. Le point commun entre ces quatre objets, c’est qu’ils sont de plus en plus souvent « connectés ». Via des capteurs, ils sont capables d’envoyer des informations sur leur état de fonctionnement, facilitant ainsi leur gestion et leur maintien en conditions opérationnelles. Ces objets communiquent suivant différents protocoles : réseaux bas débit tels que celui de Sigfox, ou encore réseaux mobiles (GPRS/SMS).
    Le panneau publicitaire peut ainsi signaler à distance qu’une affiche est déchirée, ou l’éclairage cassé. La borne de recharge de véhicule électrique peut communiquer son état, signaler une prise hors-service…
    Le compteur d’eau peut transmettre sa relève à distance.
    Le compacteur de cartons peut indiquer son niveau de remplissage, pour déclencher le passage de la benne lorsqu’il sera plein.

    La notion de M2M est la convergence de trois familles : des objets intelligents, un centre informatique capable de prendre des décisions, et des réseaux de communication.
    Et nous prenons en charge les projets dans leur intégralité, c’est-à-dire que nous maitrisons à la fois la conception hardware et électronique des objets connectés et l’agrégation et le traitement des données à l’autre bout de la chaine. C’est ce qui fait notre spécificité dans le secteur de l’IoT industriel et nous permet de proposer une solution pleinement optimisée.
  • Après 4 ans d’existence, notre expertise dans l’IoT industriel est reconnu par de grands noms. Voilà où nous en sommes en quelques chiffres.

    Sociétés clientes : DBT (leader mondial dans la borne de recharge éclectique) Engie (Télérelève d’électricité en Italie notamment) Otio (bientôt 500 000 objets connectés en partenariat avec eux) Sogedo (4e régie FR d’eau)
  • Voici les points clés de notre cahier des charges.
    On ne peut pas se permettre de perdre les données qui sont poussées sur nos serveurs, on a donc une contrainte de haute disponibilité au niveau de la réception de ces données.
    Les réseaux sur lesquels nous nous appuyons peuvent parfois avoir quelques faiblesses et ne pas pousser de données pendant quelques minutes. On peut donc avoir un pic de données lors de la reprise du service qu’il faut être capable d’absorber.
    Les projets et les clients se multiplient ces derniers mois, notre infrastructure doit donc être scalable facilement et rapidement.
    Nous voulons pouvoir conserver à la fois la donnée brute, sous forme de fichier lorsque c’est le cas (réseaux GPRS), et la donnée transformée.
  • Les données qui arrivent en provenance des objets connectés arrivent sur un load balancer, qui est redondé (fonctionnalité Fault Tolerance de VM Ware qui permet à la VM de basculer sur le 2nd host en cas de pb hardware sur le 1er host, sans interruption de service).
    En dessous de ce LB, les données sont dispatchées sur 2 middleware puis selon qu’elles nous arrivent par le réseau mobile ou un réseau bas débit dédié à l’IOT (LoRa, Sigfox…), puisque le traitement qui est réservé à ces données n’est pas le même.
    Notre cœur est développé essentiellement à base de technologies Microsoft avec des VM faisant tourner des Windows Server, des bases SQL Server, des services IIS, MSMQ, du ASP.NET pour la plateforme web... Par ailleurs, les données sont remises à plat et backupées, sans limite de temps, sur un serveur hébergé chez un autre fournisseur, pour des raisons de sécurité. L’infrastructure dont nous disposons chez OVH est répliquée dans une version très light sur cette machine physique, sur laquelle les données sont sauvegardées chaque nuit et peuvent être rejouées en cas de besoin, par exemple si une trame reçue est corrompue.
  • Constat
    Portail Multi-entrants
    Multi-sortants
    Exemple d’application personnalisée
  • Organisation Colas

    Besoins ?

    Application…
    - Multi-sites
    - Multi-énergies 
    - Multi-utilisateurs 

  • Application Colas : Millions de capteurs installés sur site

    Le SI doit être :
    adaptable : collecter et organiser en temps réel
    Scalable : adapter l’infrastructure à tous les volumes de données.
    Véloce : Requêter instantanément

    Template Azire pour ceréer IotEventHub et Cassandra

    Cluster de data collect (ensemble ordonné de données) 
  • Avant (SQL )

    Comprendre la structure des données pour les homogénéiser

    Après (NoSQL)
    Fonctionnement sans clé ni valeur
    Homogénéiser données sans comprendre ni chercher à organiser.

    Déploiement Rapide : exemple.
    Exécution : quelques secondes au lieu d’une journée.
    Robuste : exemple


    Map des clés et valeurs
    Opération Reduce (retrouver les valeurs traitées)
    Traitement de données : beaucoup de données et en même temps; capacité de traitement importante; organization intelligente
    Spark modèle de traitement map/reduce en mémoire.
    Temps de traitement, organization et requêtage réduient 100 fois, donc performance jamais vue
  • Overview du tableau de bord
  • Trois nœuds (en quelques minutes)
  • Ce qu’il faut savoir
    sites Colas
    capteurs Energisme & Colas

    Elec, Gaz, Température
    -> 1 Centaine de champs toutes les 5s
    -> Production en fin de journée
    MAIS pas de production en temps reel

    Comment déduire cette production en temps reel à partir des données disponibles ?
  • Données toutes les 5s
    Créer representation intermédiaire

    Comparable EODF
    => Image

    Deep CNN car efficace sur les images
  • Scalabilité de l’architecture
    Open Source
    Python, Jupyter Notebook

    Facilité de développement

    Intégration de GPU à venir, evolution de la plateforme
  • Intégrité de la donnée ?
    Collectées, traitées, organisées notre client à prédire ses consommations/productions, on a besoin de tracer et certifier toutes ces étapes.

    L’outil que nous utilisons pour cela, c’est la blockchain de Microsoft Azure.

    Ethereum et Emercoin

    Objectifs : la certification
    Performance énergétique
    Répartition d’échanges énergie
    Distribution des coins énergie
  • Certification en continu

    http://baas-41a.northeurope.cloudapp.azure.com/
  • http://baas-41b.northeurope.cloudapp.azure.com/
  • Reprendre points de la plénière

    Chemin : IoT, Big Data, Intelligence…

    BlockChain = Brique Finale

    Nouveau modèle = Exemple des CPE
  • Pas de loi de Moore !
    http://blogs.wsj.com/drivers-seat/2012/03/28/who%E2%80%99ll-name-the-law-for-electric-car-batteries
  • Maitrise, Skynet
    Compréhension et projection
    Hawking
  • Geo tracking
    Donne beaucoup -> big brother
    https://www.flickr.com/photos/aaronpk/4786064324
  • https://docs.com/techdays15/4712/relever-les-defis-de-la-securite-a-lheure-de
    http://www.wired.com/wp-content/uploads/2015/07/150701_car_hackers_43-vscocam-photo-1.jpg

    Security jeep injection hacking
    Session Intel

    Tout pilotable -> hack/maitrise

  • L'IoT, c'est maintenant. Microsoft Experiences 2016

    1. 1. Alex Danvy @danvy L’Internet des Objets se construit maintenant
    2. 2. L’Internet des Objets, c’est maintenant ! Planète interdite (1956)
    3. 3. 2001: L’odysée de l’Espace (1968)
    4. 4. N° 4 Starwars A new hope (1977)
    5. 5. The Terminator (1984)
    6. 6. Her (2013)
    7. 7. Vous êtes ici C’est maintenant ! Projection du nombre de “choses”
    8. 8. Les objets N° 8 Erwann MIVIELLE Co-founder CONNIT Pierric CISTAC Full stack developer CONNIT
    9. 9. En chiffres N° 10 50 000 objets connectés déployés à travers le monde 25 millions de données collectées et traitées chaque mois 27 collaborateurs + 300 % de croissance YoY 2015-2016
    10. 10. • 250 produits conçus en France • +3,5M de détecteurs de fumée vendus • Lancement d’une gamme d’objets connectés via Sigfox Otio La domotique sans fil accessible N° 11 OTIO SERENITY ALERT Transmetteur d’alarme connecté Détection de coupure d’électricité Notification de l’utilisateur
    11. 11. La rupture : • Solutions non-intrusive • Facilité d’installation et de configuration • Support simplifié Solution clé en main fournie par Live-M2M  Réduction du Time-To-Market Otio Transition vers la domotique connectée opérée N° 12
    12. 12. Cahier des charges IT N° 13 Haute disponibilité Certaines données ne sont présentées qu’une fois ! Résistance à la charge Via les réseaux bas débit asynchrones (Sigfox, LoRa…) Scalabilité Notre infrastructure doit suivre la croissance exponentielle du marché Stockage chaud (données transformées) et froid (archivage des données brutes) Plateforme Live-M2M
    13. 13. Architecture V1 Homemade VMs N° 14 Réception callback (IIS) Microsoft Message Queue (MSMQ) Worker (dépilement messages) Décommutation (IIS) Serveur FTP Dossier Windows Dépilement et traitement des messages (JSON) Alerting (email, SMS, notifications push…) Load balancer Backup données brutes Réseaux bas débit (Sigfox, LoRa…) Réseaux mobiles « classiques » Serveur plateforme web Live M2M Serveur API Live M2M SQL Server 1 SQL Server 2
    14. 14. Architecture V2 Réception et traitement des données – Azure Powered N° 15 IoT Hub Decommutation service Données brutes (Blob Storage) Event Hub Données transformées (Table Storage) Alerting serviceStorage service Azure IoT Hub • Nombreux protocoles natifs, dont Sigfox • Bidirectionnalité • Scalabilité Azure Event Hub • Unidirectionnalité • Coût inférieur à l’IoT Hub Azure Blob Storage • Stockage à froid • Faible coût • Géo-redondé Azure Table Storage • Stockage à chaud • Pas de schéma, format clé/valeur • Grande capacité . . .
    15. 15. private IotHubConfig _iotHubConfig; partial void OnCreating() { { this.azureSettings = InfrastructureSettings.Read("Settings.xml"); _iotHubConfig = new IotHubConfig(this.azureSettings.IotHub); var iotHubHost = iotHubConfig.Initialize(); iotHubHost.RegisterEventProcessorAsync <SigfoxDecoderEventProcessor>(); } Architecture V2 IoT Hub - Récupération des trames Sigfox N° 16
    16. 16. Command Query Responsibility Segregation • Command : mise à jour d’un état (« RegisterUser ») • Query : récupération d’un état • Scalabilité • Modularité Event Sourcing • Historisation des actions : « UserRegistered » (vs altération d’un état) • Replay • Analyse Architecture V2 CQRS & Event Sourcing N° 17
    17. 17. Architecture V2 CQRS & Event Sourcing - Azure Powered N° 18 Command APIs Query APIs Gestion de la production Gestion des utilisateurs . . . DocumentDB SQL Database Event Store (Table Storage) Command Handler Service Azure Service Bus Event Hub Aggregate Repository (vérification des invariants) Events Events
    18. 18. Démo Détection alarme avec Otio Serenity Alert N° 19
    19. 19. Demain L’intelligence de la donnée N° 20 Big data Modélisation Prédiction Machine learning
    20. 20. Objets Connectivité Infrastructure Services Données Intelligence L’effet “Iceberg”
    21. 21. Les réseaux N° 22 Tatiana Lannelongue Directrice des partenariats EMEA, Actility Alexandre Estela Head of APIs & Connectors, Actility
    22. 22. LPWA is a foundational technology for IoT N° 23 0 500 000 1 000 000 1 500 000 2 000 000 2 500 000 3 000 000 3 500 000 4 000 000 4 500 000 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 Industrial Logistics & Supply Chain Agriculture eHealth Smart City & Environment Consumer Utilities Smart Building Battery life Range LPWA BLE, Z- Wave, W-Mbus… WIFI Cellular LPWA devices (x 1000) Source : Machina Research 2016 In 2023 there will be more than 4 billion LPWA devices worldwide
    23. 23. Actility is a leader in LoRaWAN solutions N° 24  Public & private networks  Network scalability  Location without GPS  Datarate up to 5.5 kbps  Low deployment costs  Licence-free spectrum (ISM band)  Open standard  10+ years battery life  Low power consumtion  Adaptative data rate  Connectivity profiles  5-15 km range  Deep indoor  Star network  Bidirectionnality 24 Coverage Lifetime Cost Usage Actility is one of the contributing members of the LoRaWAN specification
    24. 24. Low-Power wide area networks match key industrial IoT needs N° 25 Core LPWA network capabilities • Anywhere in the environment, anywhere in the world • At a long distance • Constantly • Over a long lifetime • Reliably • Inexpensively and don’t put it on hold ! ! Use case categories • Fault detection: • Something’s not working, and you need to fix it • Monitoring/Alerting: • Something is happening, and you need to know about it • Something needs doing, and someone needs to go and do it • Something is full, and needs to be emptied • Something is dirty, and needs to be cleaned • Metering: • Something is being used, and you need to measure it • Tracking: • Something is moving, and you need to know where it is • Something is lost, and you need to find it
    25. 25. So assume you want to build a sensor device connected to your Azure solution N° 26 Trigger Action
    26. 26. Start by selecting your ingredients N° 27 Raspberry PI and sensors LoRa dongle or shield LoRa base station Azure IoT Hub account
    27. 27. Get a free ThingPark Explorer account N° 28 partners.thingpark.com
    28. 28. Register your LoRa device and LoRa base station N° 29 curl -X POST -H 'Content-Type: application/json' -H 'Authorization: Bearer <api_key>' -d '{ "EUI": "70B3D53260000197", "activationType": "OTAA", "deviceProfileId": "LORA/GenericA.1", "applicationEUI": "70B3D53260000100", "applicationKey": "5A207FD32418C092CFBB052C2E0AF41A" }' https://dx-api.thingpark.com/devices curl -X POST -H 'Content-Type: application/json' -H 'Authorization: Bearer <api_key>' -d '{ "id": "EE9AD7F5", "baseStationProfileId": "IMST/RP868.1", "smn": "0000-PI-EE9A-D7F5" }' https://dx-api.thingpark.com/baseStations Device registration Base station registration
    29. 29. Finally, associate your LoRa device with your Azure IoT Hub account N° 30 curl -X PUT -H 'Content-Type: application/json' -H 'Authorization: Bearer <api_key>' -d '{ "id": "234", "mashupTemplateId": "BRIDGE", "mashupTemplateParams": "connector=AzureIoTHub &azure.iothub.hostName=youraccount.azure-devices.net &azure.iothub.sharedAccessKeyName=iothubowner &azure.iothub.sharedAccessKey=nMlzvjsk3fqfaKsjYFEL1dDlyAq7g9gxuSFVWuSTIT8= &azure.iothub.protocol=MQTT" }' https://dx-api.thingpark.com/devices Device association with Azure
    30. 30. N° 31 Explorer Platform Your base station Your device RF Azure IoT Hub MQTT Now you have your personal LoRaWAN network which integrates easily with Azure IP Secured by Network Session Key Secured by Application Session Key
    31. 31. Focus: How to set up your Azure solution N° 32 IoT Hub Stream Analytics PowerBI
    32. 32. Focus: How to make your device smart N° 33 +
    33. 33. N° 34
    34. 34. Les données Thierry Chambon CEO Energisme Haï Tran CTO & Innovation Head Energisme Jérémie Bosom Data Scientiste Energisme @energisme
    35. 35. Energisme “Collecter, analyser et exploiter les données d’énergie” N° 36 Visualisation Optimisation Tarifaire Reconnaissance de factures Import CVS, XLM, … IoT, Capteurs Multi-Energies. Alertes en temps réel Comparaison Multi-Sites Reporting Automatisé Interface Personnalisée Modélisation Prédictive Centralisation Big Data: Data Mining, Machine Learning Deep Learning
    36. 36. N° 37 Application Colas Suivi des productions et des consommations d’énergie en temps réel
    37. 37. Trois caractéristiques nécessaires • Adaptabilité • Scalabilité • Vélocité Data collect Collecte et traitement des données N° 38 IoT Event Hub & Cassandra
    38. 38. • Big Data = Big Problem - Variété des données - Volume des données • Spark : une architecture MapReduce clé en main - Mise en oeuvre rapide - Architecture robuste - Exécution quasi-instantanée (x100 grâce aux technologies en mémoire) Traitement distribué N° 39
    39. 39. N° 40
    40. 40. N° 41
    41. 41. Machine Learning Modéliser une production en temps réel N° 42 PRODUCTION EN TEMPS REEL ?
    42. 42. Démarche Data-Scientifique N° 43 1 point = 1 pixel RVBA Données toutes les 5 secondes Production en temps réel Réseau de neurones artificiels Point 4D Clustering : K-Means Représentation d’une journée de production
    43. 43. • Avantages d’AMLS : - Principaux modèles d’apprentissage - Utilisation de Python et R - Mise en place de WebService • Moins d’accessoires, plus de modélisation Azure Machine Learning Studio Démarche Data-Scientifique N° 44
    44. 44. BaaS Engine Blockchain & certification des données N° 45 • Collecter, analyser, alerter … et certifier • Mise en service de deux serveurs blockchains : Emercoin Blockchain Engine STRATO Blockchain Individual Instance (Ethereum blockchain)
    45. 45. N° 46
    46. 46. BaaS Engine Blockchain & certification des données N° 47
    47. 47. Quatre expertises pour repenser l’énergie IoT, Big Data, Intelligence Artificielle & Blockchain N° 48
    48. 48. Energie
    49. 49. Interopérabilité Bluetooth ‫البروتوكول‬ ‫أفضل‬ ‫هو‬ 你说的 WiFi?
    50. 50. Interactions
    51. 51. Intelligence Artificielle
    52. 52. Respect de la vie privée $ $ ))    
    53. 53. Sécurité
    54. 54. u Réduction des coûts v Amélioration du pilotage w Gain de productivité x Maitrise des actifs y Nouvelles experiences clients Bénéfices attendus de l’IoT
    55. 55. L'Internet des Objets Se construit maintenant bit.ly/iotnow @danvy
    56. 56. N° 57
    57. 57. @microsoftfrance @Technet_France @msdev_fr @danvy @connit_iot @actility @energisme N° 58
    58. 58. Notez cette session Et tentez de gagner un Surface Book Doublez votre chance en répondant aussi au questionnaire de satisfaction globale * Le règlement est disponible sur demande au commissariat général de l’exposition. Image non-contractuelle

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