Le succès des solutions de l'internet des objets a permis la mise en place de nouvelles applications telles que l'agriculture hydroponique intelligente. L'un des problèmes typiques de ce type d'application est la dégradation rapide des capteurs déployés. Traditionnellement, ce problème est résolu par une maintenance manuelle fréquente, qui est considérée comme inefficace et peut nuire aux cultures à long terme. L'objectif principal de cette thèse est de proposer une approche d'apprentissage automatique pour automatiser la détection des dérives des capteurs. En outre,...