Modèle possibiliste pour la reconnaissance d'activités habitat intelligent

Le vieillissement actuel de la population provoque un accroissement de problèmes dans les systèmes de santé, dont une pénurie de personnel médical pour les soins à domicile. Le vieillissement de la population a également pour effet d'augmenter le nombre de personnes avec troubles cognitifs. Les comportements incohérents induits par les symptômes des troubles cognitifs limitent la capacité de ces personnes à réaliser leurs activités de la vie quotidienne (AVQ). L'un des axes de recherche prometteurs de cette problématique est l'amélioration et le maintien de la qualité de vie des personnes avec troubles cognitifs dans leurs domiciles. Pour répondre à cette problématique, plusieurs laboratoires de recherche, dont le laboratoire de DOmotique et d'informatique Mobile de l'Université de Sherbrooke (DOMUS), explorent les différents moyens de soutenir, à l'intérieur d'un habitat intelligent, un occupant avec troubles cognitifs dans l'accomplissement de ses AVQ. Cette approche s'inscrit dans le récent courant de pensée issu de l'intelligence ambiante, qui fait référence à une tendance où les environnements sont enrichis avec des technologies (capteurs, effecteurs et autres dispositifs interconnectés par un réseau), dans le but de concevoir un système pouvant planifier une assistance ponctuelle aux occupants en fonction des informations recueillies et de l'historique des données accumulées. L'une des difficultés majeures inhérentes à ce contexte est la reconnaissance et la prédiction des comportements anormaux lorsque les occupants effectuent leurs AVQ à l'intérieur d'un habitat intelligent. Cette thèse vise à contribuer à l'amélioration du processus de reconnaissance de comportements d'un occupant avec troubles cognitifs. Notre proposition consiste en une approche de reconnaissance et prédiction de comportements fondée sur une formalisation des actions basée sur la théorie des possibilités, une alternative à la théorie des probabilités. Les actions sont inférées à partir de l'état actuellement observé de l'habitat intelligent obtenu grâce aux évènements envoyés par les capteurs présents dans l'appartement, lesquelles peuvent fournir une information incomplète et imparfaite. À partir de la séquence d'actions observées plausibles, l'approche proposée utilise une formalisation des activités en structure de plans d'actions pour inférer le comportement observé de l'occupant. Cette approche est en mesure de considérer les comportements erronés, où l'occupant effectue de façon erronée certaines activités tandis que d'autres peuvent être effectuées de façon cohérente, et les comportements cohérents, où l'occupant effectue une ou plusieurs activités de façon cohérente. Les hypothèses sur le comportement observé sont ensuite utilisées pour déterminer les opportunités d'assistance que l'habitat intelligent peut offrir. L'approche proposée a été implémentée et validée au sein de l'infrastructure du projet"Ambient Intelligence for Home-based Elderly Care" à l'"Institute for Infocomm Research" de Singapour et présente des résultats prometteurs pour des scénarios de cas réels effectués dans l'infrastructure. Le développement d'un habitat intelligent capable de maintenir et d'améliorer la qualité de vie des personnes avec troubles cognitifs permettrait de diminuer le fardeau des aidants naturels et professionnels, facilitant le choix des ces personnes de rester à domicile. Ce type de technologie pourrait constituer une solution viable aux problèmes des systèmes de santé associés au vieillissement de la population. De plus, ce type d'approche peut également être utilisé dans des contextes où les comportements anormaux et les situations à risque doivent être évités comme, par exemple, dans le domaine de l'aviation

Composition dynamique de services sensibles au contexte dans les systèmes intelligents ambiants

With the appearance of the paradigms of the ambient intelligence and ubiquitaire robotics, we attend the emergence of new ambient intelligent systems to create and manage environments or intelligent ecosystems in a intuitive and transparent way. These environments are intelligent spaces characterized in particular by the opening, the heterogeneousness, the uncertainty and the dynamicité of the entities which establish(constitute) them. These characteristics so lift(raise) considerable scientific challenges for the conception(design) and the implementation of an adequate intelligent system. These challenges are mainly among five: the abstraction of the representation of the heterogeneous entities, the management of the uncertainties, the reactivity in the events, the sensibility in the context and the auto-adaptationAvec l'apparition des paradigmes de l'intelligence ambiante et de la robotique ubiquitaire, on assiste à l'émergence de nouveaux systèmes intelligents ambiants visant à créer et gérer des environnements ou écosystèmes intelligents d'une façon intuitive et transparente. Ces environnements sont des espaces intelligents caractérisés notamment par l'ouverture, l'hétérogénéité, l'incertitude et la dynamicité des entités qui les constituent. Ces caractéristiques soulèvent ainsi des défis scientifiques considérables pour la conception et la mise en œuvre d'un système intelligent adéquat. Ces défis sont principalement au nombre de cinq : l'abstraction de la représentation des entités hétérogènes, la gestion des incertitudes, la réactivité aux événements, la sensibilité au contexte et l'auto-adaptation face aux changements imprévisibles qui se produisent dans l'environnement ambiant. L'approche par composition dynamique de services constitue l'une des réponses prometteuses à ces défis. Dans cette thèse, nous proposons un système intelligent capable d'effectuer une composition dynamique de services en tenant compte, d'une part, du contexte d'utilisation et des diverses fonctionnalités offertes par les services disponibles dans un environnement ambiant et d'autre part, des besoins variables exprimés par les utilisateurs. Ce système est construit suivant un modèle multicouche, adaptatif et réactif aux événements. Il repose aussi sur l'emploi d'un modèle de connaissances expressif permettant une ouverture plus large vers les différentes entités de l'environnement ambiant notamment : les dispositifs, les services, les événements, le contexte et les utilisateurs. Ce système intègre également un modèle de découverte et de classification de services afin de localiser et de préparer sémantiquement les services nécessaires à la composition de services. Cette composition est réalisée d'une façon automatique et dynamique en deux phases principales: la phase offline et la phase online. Dans la phase offline, un graphe global reliant tous les services abstraits disponibles est généré automatiquement en se basant sur des règles de décision sur les entrées et les sorties des services. Dans la phase online, des sous-graphes sont extraits automatiquement à partir du graphe global selon les tâches à réaliser qui sont déclenchées par des événements qui surviennent dans l'environnement ambiant. Les sous-graphes ainsi obtenus sont exécutés suivant un modèle de sélection et de monitoring de services pour tenir compte du contexte d'utilisation et garantir une meilleure qualité de service. Les différents modèles proposés ont été mis en œuvre et validés sur la plateforme ubiquitaire d'expérimentation du laboratoire LISSI à partir de plusieurs scénarii d'assistance et de maintien de personnes à domicil