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

Adaptations dynamiques au contexte en informatique ambiante : propriétés logiques et temporelles

In ubiquitous computing, applications are built as a collaboration of computerized and communicating objects called devices. Because these devices can be mobile or subject to failures, this infrastructure evolves dynamically and unpredictably. Thus, to fit seamlessly into their environment and to provide the functionalities expected by users which are often more sustainable than the environment, applications must dynamically adapt to these changes. Each of these variable phenomena pursues its own dynamic. The challenge offered to adaptation mechanisms is to be able to consider them, with suitable dynamics.For this purpose, we propose an architectural model and an adaptation mechanism. The architectural model is based on four levels organized hierarchically according to their complexity and to the dynamics they can offer. We combine to this architectural model an adaptation mechanism. Based on the separation of concerns principle, our mechanism allows us to consider the variability of the system. Due to the unpredictability of the environment, the sets of adaptations that will be deployed by the upper levels of the architecture may not have been anticipated at design time. Also, thanks to some logical and temporal properties, these adaptations can be composed in non-anticipated way and with appropriate response time. The proposed mechanism, called cascaded aspects, is implemented using Aspects of Assembly and the WComp execution platform.En informatique ambiante, les applications sont construites en faisant interagir entre eux des objets informatisés et communicants appelés dispositifs. Parce que ces dispositifs peuvent être mobiles ou subir des pannes, cette infrastructure évolue dynamiquement et de manière imprévisible. Aussi, pour s’insérer de manière transparente dans leur environnement et fournir les fonctionnalités attendues par les utilisateurs, bien souvent plus pérennes que l’environnement sur lequel elles reposent, les applications doivent s’adapter dynamiquement à ces évolutions. Ces phénomènes variables poursuivant leur propre dynamique, le défi proposé aux mécanismes d’adaptation est d’être capable de les prendre encompte, avec une dynamique adaptée à chacun d’entre eux.Dans cette optique, nous proposons un modèle architectural ainsi qu’un mécanisme d’adaptation. Le modèle architectural repose sur quatre niveaux organisés hiérarchiquement en fonction de leur complexité et de la dynamique qu’ils peuvent offrir. Nous lui associons un mécanisme d’adaptation qui, à partir du principe de séparation des préoccupations permet d’exprimer la variabilité du système. En raison de l’imprévisibilité de l’environnement, les ensembles d’adaptations qui seront déployées par les niveaux supérieurs de l’architecture ne peuvent pas nécessairement être anticipés à la conception. Aussi, grâce à un ensemble de propriétés logiques et temporelles, ces adaptations peuvent être composées de manière non-anticipée dans des temps de réponse adaptés. Le mécanisme d’adaptation proposé, appelé cascade d’aspects, est expérimenté en se basant sur les Aspects d’Assemblages et la plateforme d’exécution WComp

Gestion de la qualité de contexte pour l'intelligence ambiante

L'informatique sensible au contexte vise à réduire la quantité d'informations explicites qu'un utilisateur doit fournir pour que le système accomplisse la tâche souhaitée. Ceci est particulièrement vrai dans le domaine récent de l'intelligence ambiante où les objets de la vie courante deviennent capables de déclencher une action ou un échange spontané d'informations, sans interaction avec l'utilisateur. Les progrès techniques en matière de réseaux de communication sans fil, d'équipements mobiles individuels, de capteurs et de logiciels embarqués, rendent aujourd'hui possibles des services aux usagers dépendants du contexte, mais les applications concrètes demeurent encore très limitées. Les travaux existants dans la littérature décomposent la gestion de contexte en quatre fonctionnalités: la collecte, l'interprétation, la détection de situations et l'utilisation pour l'adaptation. L'élément discriminant des solutions existantes est la qualité des informations abstraites obtenues par inférence et devant caractériser les situations de l'utilisateur. Les limites de ces solutions sont le manque de composition aisée des informations de contexte, le passage à l'échelle, tant en termes de quantité d'informations de contexte que de nombre d'applications clientes, l'absence de garantie sur la cohérence et la qualité des informations de contexte, et le manque de solutions intergicielles permettant de libérer le concepteur d'applications des aspects liés à la gestion de contexte. Nous nous intéressons dans cette thèse à la gestion de la qualité de contexte (QoC) dans un environnement ambiant. Les problématiques de gestion de la qualité de contexte sont multiples: choisir la méthode adéquate pour la gestion du contexte, extraire la qualité associée au contexte, interpréter et analyser la qualité de contexte pour les applications sensibles au contexte. Nous proposons de répondre à ces problématiques en intégrant la qualité de contexte au sein de la plateforme de gestion de contexte COSMOS (http://picoforge.lntevrv.fr/proiects/svn/cosmos) de l'équipe MARGE (http://www-inf.itsudparis.eu/MARGE) de Télécom SudParis. Afin d'effectuer cette intégration, nous avons conçu des éléments spécifiques à la qualité de contexte et avons mis en place une gestion fine et efficiente de cette qualité en limitant le surcoût associé. Nous proposons également un processus de conception basé sur l'ingénierie dirigée par les modèles afin de générer les éléments requis à la gestion de la qualité de contexte. Nous avons validé nos contributions à l'aide de deux applications fonctionnant sur téléphone mobile : une application de "vente flash" dans un centre commercial et une application de détection de localisation sur un campus. Les tests de performances que nous avons effectués permettent de comparer les résultats avec et sans la prise en compte de la QoC et montrent le faible coût de la gestion de la qualité par rapport aux améliorations apportées aux applications sensibles au contexteContext-aware computing aims to reduce the amount of explicit information required from a user for a system to perform a task. This is particularly true in the recent domain of ambient intelligence where everyday life objects are able to trigger an action or a spontaneous information exchange, without any interaction with the user. Technical advances in wireless communication, personal mobile devices, sensors and embedded software make context-aware services possible, but concrete applications are still very limited. The solutions proposed in the literature decompose context management into four functions: acquisition, interpretation, situation detection and application adaptation. The differentiating element in these proposals is the quality of the high-level context information obtained by inference and characterising the situation of the user. The limits of these solutions are the difficulty for composing context information scalability in terms of the quantity of context information and of the number of client applications, the absence of guarantee on the consistency of context information and the lack of middleware solutions able to free the designer of context-aware applications from the management of context data. In this thesis, we are interested in the management of the quality of context information (QoC) in an ambient environment. There are several key issues in QoC management: choosing the adequate method for context management, extracting the quality associated to the context, analysing and interpreting the quality of the context with regard to the requirements of context-aware applications. We propose to answer these questions by integrating QoC management into the COSMOS context management framework (http://picoforge.int-evry.fr/projects/svn/cosmos) developed by the MARGE team (http://www-inf.itsudparis.eu/MARGE) of Télécom SudParis.For this purpose, we have designed the necessary components dedicated to QoC management and we have implemented the mechanisms allowing a fine-grain manipulation of the QoC together with a limitation of the associated overhead. We also propose a design process based on model-driven engineering in order to automatically generate the elements responsible of QoC management. We validate our contributions through the development of two prototype applications running on mobile phones: a Flash sale offer application to be used in malls and a location detection application proposed to the students of a campus. The performance tests we have conducted allow to compare the results obtained with and without taking into account the QoC and show the low overhead associated to QoC manaqement with regard to the benefits brought to context-aware applications and servicesEVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

Adaptation de services dans un espace intelligent sensible au contexte

Grâce à l’apparition des paradigmes de l’intelligence ambiante, on assiste à l’émergence de nouveaux systèmes intelligents ambiants visant à créer et gérer des environnements intelligents d’une façon intuitive et transparente. Ces environnements sont des espaces intelligents caractérisés notamment par l’ouverture, l’hétérogénéité, l’incertitude et la dynamique des entités qui les constituent. Ces caractéristiques soulèvent ainsi des defies scientifiques considérables pour la conception et la mise en place d’un système intelligent adéquat. Ces défis sont principalement au nombre de trois : l’abstraction et la gestion du contexte, la sensibilité au contexte et l’auto-adaptation face aux changements imprévisibles qui peuvent se produire dans un environnement ambiant. Dans cette thèse, nous avons proposé une architecture d’un système intelligent capable d’adapter les services selon les besoins des utilisateurs en tenant compte, d’une part, du contexte environnemental et de ses différents équipements et d’autre part, des besoins variables exprimés par les utilisateurs. Ce système est construit suivant un modèle sensible au contexte, adaptatif et réactif aux évènements. Il se repose sur des entités modulaires de faible couplage et de forte cohésion lui permettant d’être flexible et efficace. Ce système integer également un module d’adaptation de services afin de repérer le contexte et de l’ajuster dynamiquement suivant les attentes des utilisateurs. Cette adaptation est réalisée via deux algorithmes : le premier est un algorithme par renforcement (Q-learning), le deuxième est un algorithme supervisé (CBR). L’hybridation de ces deux algorithmes permet surmonter les inconvénients de Q-learning pour aboutir à une nouvelle approche capable de gérer le contexte, sélectionner et adapter le service

Modèles sémantiques et raisonnements réactif et narratif, pour la gestion du contexte en intelligence ambiante et en robotique ubiquitaire

With the appearance of the paradigms of ubiquitous systems and ambient intelligence, a new domain of research is emerging with the aim of creating intelligent environments and ecosystems, that can provide multiple services that can improve quality of life, the physical and mental status and the social wellness of the users. In this thesis, we address the problem of semantic knowledge representation and reasoning, in the context of ambient intelligent systems and ubiquitous robots. We propose two semantic models that improve the cognitive functions of these systems, in terms of context recognition, and context adaptation. The first one is an ontology-based model, which is associated with a rule language to model reactive reasoning process on contextual knowledge. To take into account the dynamicity of context and insure coherent decision-making, this process guarantees two essential properties: decidability and non-monotonic reasoning. The second model is also an ontology-based model that completes the previous model in terms of expressiveness for semantic representation of non-trivial contexts with temporal dimension It is based on n-ary relations and a narrative representation of events for inferring causalities between events, and therefore to build the chronological context of a situation as from past and current events. The proposed models have been implemented on the ubiquitous experimental platform of LISSI, and validated through three scenarios for cognitive assistance and context recognitionAvec l'apparition des paradigmes des systèmes ubiquitaires ou omniprésents et de l'intelligence ambiante, on assiste à l'émergence d'un nouveau domaine de recherche visant à créer des environnements ou écosystèmes intelligents pouvant offrir une multitude de services permettant d'améliorer la qualité de vie, l'état physique et mental, et le bien-être social des usagers. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur la problématique de la représentation sémantique des connaissances et du raisonnement dans le cadre des systèmes à intelligence ambiante et des robots ubiquitaires. Nous proposons deux modèles sémantiques permettant d'améliorer les fonctions cognitives de ces systèmes en termes de gestion du contexte. Au premier modèle, de type ontologique, sont associés un langage de règles et un raisonnement réactif pour la sensibilité au contexte. Pour prendre en compte le caractère dynamique du contexte et assurer une prise de décision cohérente, le mode de raisonnement retenu garantit deux propriétés essentielles : la décidabilité et la non-monotonie. Le deuxième modèle, également de type ontologique, complète le modèle précédent en termes d'expressivité pour la représentation de contextes non-triviaux et/ou liés au temps. Il s'appuie sur des relations n-aires et une représentation narrative des événements pour inférer des causalités entre événements et reconnaitre des contextes complexes non-observables à partir d'événements passés et courants. Les modèles proposés ont été mis en oeuvre et validés sur la plateforme ubiquitaire d'expérimentation du LISSI à partir de trois scenarii d'assistance cognitive et de reconnaissance de context

Sélection contextuelle de services continus pour la robotique ambiante

La robotique ambiante s'intéresse à l'introduction de robots mobiles au sein d'environnements actifs où ces derniers fournissent des fonctionnalités alternatives ou complémentaires à celles embarquées par les robots mobiles. Cette thèse étudie la mise en concurrence des fonctionnalités internes et externes aux robots, qu'elle pose comme un problème de sélection de services logiciels. La sélection de services consiste à choisir un service ou une combinaison de services parmi un ensemble de candidats capables de réaliser une tâche requise. Pour cela, elle doit prédire et évaluer la performance des candidats. Ces performances reposent sur des critères non-fonctionnels comme la durée d'exécution, le coût ou le bruit. Ce domaine applicatif a pour particularité de nécessiter une coordination étroite entre certaines de ses fonctionnalités. Cette coordination se traduit par l'échange de flots de données entre les fonctionnalités durant leurs exécutions. Les fonctionnalités productrices de ces flots sont modélisées comme des services continus. Cette nouvelle catégorie de services logiciels impose que les compositions de services soient hiérarchiques et introduit des contraintes supplémentaires pour la sélection de services. Cette thèse met en évidence la présence d'un important couplage non-fonctionnel entre les performances des instances de services de différents niveaux, même lorsque les flots de données sont unidirectionnels. L'approche proposée se concentre sur la prédiction de la performance d'une instance de haut-niveau sachant son organigramme à l'issue de la sélection. Un organigramme regroupe l'ensemble des instances de services sollicitées pour réaliser une tâche de haut-niveau. L'étude s'appuie sur un scénario impliquant la sélection d'un service de positionnement en vue de permettre le déplacement d'un robot vers une destination requise. Pour un organigramme considéré, la prédiction de performance d'une instance de haut-niveau de ce scénario introduit les exigences suivantes : elle doit (i)être contextuelle en tenant compte, par exemple, du chemin suivi pour atteindre la destination requise, (ii) prendre en charge le remplacement d'une instance de sous-service suite à un échec ou, par extension, de façon opportuniste. En conséquence, cette sélection de services est posée comme un problème de prise de décision séquentielle formalisé à l'aide de processus de décision markoviens à horizon fini. La dimensionnalité importante du contexte en comparaison à la fréquence des déplacements du robot rend inadaptées les méthodes consistant à apprendre directement une fonction de valeur ou une fonction de transition. L'approche proposée repose sur des modèles de dynamique locaux et exploite le chemin de déplacement calculé par un sous-service pour estimer en ligne les valeurs des organigrammes disponibles dans l'état courant. Cette estimation est effectuée par l'intermédiaire d'une méthode de fouille stochastique d'arbre, Upper Confidence bounds applied to TreesAmbient robotics aims at introducing mobile robots in active environments where the latter provide new or alternative functionalities to those shipped by mobile robots. This thesis studies the competition between robot and external functionalities, which is set as a service selection problem. Service selection consists in choosing a service or a combination of services among a set of candidates able to fulfil a given request. To do this, it has to predict and evaluate candidate performances. These performances are based on non-functional requirements such as execution time, cost or noise. This application domain requires tight coordination between some of its functionalities. Tight coordination involves setting data streams between functionalities during their execution. In this proposal, functionalities producing data streams are modelled as continuous services. This new service category requires hierarchical service composition and adds some constraints to the service selection problem. This thesis shows that an important non-functional coupling appears between service instances at different levels, even when data streams are unidirectional. The proposed approach focuses on performance prediction of an high-level service instance given its organigram. This organigram gathers service instances involved in the high-level task processing. The scenario included in this study is the selection of a positioning service involved in a robot navigation high-level service. For a given organigram, performance prediction of an high-level service instance of this scenario has to: (i) be contextual by, for instance, considering moving path towards the required destination, (ii) support service instance replacement after a failure or in an opportunist manner. Consequently, this service selection is set as a sequential decision problem and is formalized as a finite-horizon Markov decision process. Its high contextual dimensionality with respect to robot moving frequency makes direct learning of Q-value functions or transition functions inadequate. The proposed approachre lies on local dynamic models and uses the planned moving path to estimate Q-values of organigrams available in the initial state. This estimation is done using a Monte-Carlo tree search method, Upper Confidence bounds applied to TreesPARIS-EST-Université (770839901) / SudocSudocFranceF

Architecture logicielle pour l'informatique diffuse : modélisation du contexte et adaptation dynamique des services

Dans un système informatique diffus, un ensemble d’équipements informatiques intelligents communiquent et collaborent ensemble en percevant le contexte global et en réagissant proactivement (sans intervention explicite de l'utilisateur) afin de fournir des services adaptés à l'utilisateur et aux applications. Ainsi, dans un système diffus, les équipements doivent être sensibles au contexte. Par conséquent, le contexte constitue un concept clé dans de tels systèmes et exige ainsi une bonne compréhension et utilisation. Ce terme est encore général et vague malgré le grand nombre de définitions proposées. Dans cette thèse, nous présentons une définition orientée service du contexte qui est assez abstraite et qui limite l'ensemble de l’information nécessaire pour réaliser l'adaptation des services. La conception et l’implémentation des systèmes diffus exigent de nouveaux outils logiciels, en particulier des architectures pour appuyer le développement de tels systèmes. Ces outils doivent soutenir les caractéristiques de ces systèmes telles que la mobilité et la sensibilité au contexte. Dans cette thèse, nous proposons une architecture multiagents orientée service pour les systèmes informatiques diffus. L'architecture prend en considération l'aspect dynamique des systèmes diffus. Elle est générique (applicable à une grande variété d'applications) et modulaire cela, favorisant la réutilisabilité. L'architecture a été modélisée en utilisant le formalisme de réseau de Pétri coloré et simulée par l’outil CPN-Tools en se basant sur des scénarios réels de l’informatique diffuse. La première tâche de la conception des applications informatiques diffuses consiste à comprendre le contexte et à établir ses composants. Il doit être modélisé sous une forme appropriée qui favorise son partage entre les équipements et fournit un niveau élevé d'abstraction. Les méthodes les plus intéressantes pour la modélisation de contexte sont celles fondées sur les ontologies. Cependant, la majorité des méthodes existantes échouent à proposer une ontologie générique pour modéliser le contexte. Cela limite leur utilité et les rend spécifiques à un domaine particulier. Dans cette thèse, nous présentons une ontologie de service pour la modélisation du contexte dans un système diffus. La tâche d'adaptation dynamique de services dans un système diffus doit être faite selon le contexte et prendre en considération les ressources limitées des équipements dans un système diffus. Dans cette thèse, nous proposons également deux approches d'adaptation dynamique des services. La première est basée sur l’apprentissage automatique et a été validée par un scénario d'application typique ; la seconde est une nouvelle architecture pour l'adaptation des services qui est sensible au contexte et aux ressources limitées d’un équipement. L'architecture a été modélisée en utilisant le formalisme de réseau de Pétri coloré et simulée par l’outil CPNTools en se fondant sur des Scénarios réels de l’informatique diffuse

Gestion de bout en bout de la qualité de contexte pour l'internet des objets : le cadriciel QoCIM

Cette thèse se situe dans le cadre du projet INCOME (INfrastructure de gestion de COntexte Multi-Échelle pour l'Internet des Objets) financé par l'ANR (Appel INFRA 2011). L'objectif de ce projet est de fournir un cadriciel pour le développement et le déploiement d'un gestionnaire de contexte. Les entités logicielles d'acquisition, de traitement, de dissémination et de présentation d'informations de contexte, qui constituent un gestionnaire de contexte, doivent être construites et déployées au-dessus d'infrastructures technologiques hétérogènes et interconnectées. Ainsi, les cibles incluent les réseaux de capteurs, les systèmes ambiants, les dispositifs mobiles ou encore les serveurs du cloud, et de façon plus globale l'Internet des Objets (IoT). Les travaux menés dans cette thèse concernent plus particulièrement la gestion " de bout en bout " de la Qualité de Contexte (QoC) au sein de cette nouvelle génération de gestionnaires de contexte à déployer sur l'IoT à grande et multiples échelles. La qualité de l'information de contexte relevant de critères tels que la précision, la fraîcheur, la complétude, la granularité... Par gestion de la QoC, nous faisons référence à l'ensemble des opérations qui, tout le long du cycle de vie d'une information de contexte, permettent de gérer sa qualification, mais également d'influer, en fonction de cette qualité, sur sa dissémination et sa livraison aux applications sensibles au contexte. Actuellement des solutions de gestion de la QoC existent mais restent ad hoc à des environnements ambiants particuliers ou des applications spécifiques. Elles s'avèrent inadéquates en termes d'ouverture, de généricité et de calculabilité pour des environnements fortement hétérogènes et dynamiques tels que l'IoT où il n'y a plus de couplages forts et figés entre producteurs ou consommateurs d'informations de contexte. QoCIM (QoC Information Model) constitue le cœur de notre contribution. Il s'agit d'un méta-modèle dédié qui permet, de façon unifiée et ouverte, de définir des critères de QoC simples et composites. Basées sur QoCIM, des opérations de gestion de la QoC ont été identifiées et spécifiées. Elles permettent d'associer des critères de QoC, sous forme de métadonnées, à l'information de contexte, de caractériser les métriques et les unités pour leur valuation, d'inférer des critères de QoC de plus haut niveau d'abstraction, ou encore d'exprimer des conditions de filtrage portant sur de tels critères et/ou leurs valeurs. Un outillage logiciel d'édition de modèles QoCIM et une API en Java sont proposés aux développeurs pour facilement intégrer la gestion de tout critère de QoC lors du développement d'entités d'acquisition, de traitement, de livraison et de propagation d'informations de contexte et des applications sensibles au contexte. L'utilisation de ce cadriciel a été expérimentée, à la fois en phases de conception et d'exécution, sur un scénario de pollution urbaine. Des évaluations de performances ont été également menées et ont montré que le surcoût apporté par la prise en considération des niveaux de QoC pour le routage des informations de contexte était acceptable. Enfin, une solution d'auto-(re)configuration des opérations de gestion de la QoC a été également conçue et prototypée.The objective of the ANR INCOME project is to provide a framework for the development and the deployment of a context manager. A context manager is composed of software entities, which acquire, process, disseminate or deliver context data. These software entities have to be built and deployed over interconnected heterogeneous ICT infrastructures, which include sensor networks, ambient systems, mobile devices, cloud servers and, more generally, the Internet of Things (IoT). Related to this project, the research work presented in this thesis concerns more specifically the end-to-end management of Quality of Context (QoC) within the new generation of context managers that have to be deployed at large and multiple scales over the IoT. Quality of context data refers to criteria like accuracy, freshness, completeness or granularity. As for QoC management, it deals with all the operations that allow, throughout the life cycle of context data, to manage their qualification, but also to impact, according to this quality, on its dissemination and delivery to context-aware applications. Current QoC management solutions are dedicated to particular ambient environments or to specific applications. They are limited in terms of openness, genericity and computationability, properties required by greatly heterogeneous and dynamic IoT-based environments, in which producers and consumers of context data are no more static and highly coupled. Our contribution relies on QoCIM (QoC Information Model), a meta-model dedicated to define, in a uniform and open way, any atomic or composite QoC criterion. Based on QoCIM, some QoC management operations have been identified and specified. These operations allow to associate criteria of QoC, in the form of metadata, with the information of context; to characterize the metrics and units for their valuation; to infer QoC criteria of a higher level of abstraction; or even to express filtering conditions for such criteria or their values. A software tool for editing QoCIM models and a Java API are provided to developers to easily implement the management of any QoC criterion for their software entities that acquire, process, deliver or propagate context data, or their context-sensititive application. The use of this framework was experimented, both at design time and at run time, on a scenario related to urban pollution. Benchmarking was also led and showed that the additional cost brought when considering QoC in context information routing was acceptable. Finally, a solution for self-(re)configuring QoC management operations was also designed and prototyped

Vers une approche d’adaptation dynamique et temps-réel du contenu informationnel d’une interface utilisateur dans un environnement ubiquitaire

Ubiquitous environments are often considered highly dynamic environments and the contextual information can change at runtime. User interface should provide the right information for the right person at the right time. Certainly, such objective can be achieved only when we deduce the realtime user’s requirements in terms of information and present this information to the user according to his current context of use. The specific goal of our research is to improve the adaptation process while improving models at runtime. A fixed model cannot handle the high dynamic in such an environment. The model can progress and change its structure to better deduce the user’s requirements. Selecting the appropriate model is not that easy. To address this problem, adaptation strategies will be based on evolutionary models. Such models can be created while integrating progressively a range of elementary actions or undergo modifications and changes as the result of interactions with the user and through reinterpretations of existing models stored by the acquisition of preceding knowledge. Our approach takes advantage of OWL-S’s properties in order to describe the dynamic functioning of Petri-nets models. We formulate a Petri-nets based elementary action by using an OWL-S atomic process. And then, we progressively compose a set of elementary actions to formulate a Petri-nets based activity. The presented method lays a sound foundation for dynamic composition of Petri-nets based modeling.L’adaptation au contexte suivant notre cadre d’étude peut être définie par la flexibilité des interfaces utilisateur à évoluer au cours de l’interaction en fonction du contexte de l’utilisateur. Et puisque généralement la pertinence des modèles dépend de la qualité de l’adaptation dynamique de l’interface, l’adaptation qui se base sur un modèle fixe de fonctionnement n’est plus appropriée dans les environnements ubiquitaires. Le Contexte a tendance à varier énormément au cours de l’interaction avec l’utilisateur dans un environnement très dynamique. D’où, la déduction de l’information nécessaire au moment approprié pour un utilisateur quelconque exige une plus grande flexibilité, ainsi une méthode statique de fonctionnement est certainement insuffisante. Cette complexité croit lorsque les informations fournies à l’utilisateur doivent correspondre à certaines caractéristiques spécifiques et individuelles des utilisateurs. Une approche de modélisation dynamique a été soigneusement décrite. Nous y avons démontré l’adaptation temps-réel des informations fournies à l’utilisateur à ses spécificités, à ses préférences, à son activité en cours et au changement de son contexte d’usage. L’utilisateur se situant dans un environnement ubiquitaire arrivera nécessairement à recevoir sur son interface l’information dont il a besoin. En procédant de cette manière, nous nous sommes parvenu implicitement à aider l’utilisateur à accomplir sa tâche en cours. Il s’agit, en fait, de la principale motivation de l’Informatique Ubiquitaire que notre stratégie nous a permis, entre autres, de la respecter

Modèle à Composant pour Plate-forme Autonomique

In the last decades, computing environments have been getting more and more complex, filled with miniaturized and sophisticated devices that can handle mobility and wireless communications. Ubiquitous computing, as envisioned by Mark Weiser in 1991, promote the seamless integration of those computing environments with the real world in order to offer new kinds of applications. However, writing software for ubiquitous environments raises numerous challenges, mainly the problem of how to make an application adapt itself in an ever changing context. From another perspective, as classical softwares were growing in size and complexity, IBM proposed the concept of autonomic computing to help to contain the burden of administering massive and numerous systems. This PhD thesis is based on an approach where applications are designed in terms of components using and providing services. A development model based on a reference architecture for the conception of ubiquitous applications is proposed, greatly inspired by researches in the autonomic computing field. In this model, the application is managed by a hierarchy of autonomic managers, that base their decisions on a central representation of the system. The fulfilment of this contribution requires to make the underlying middleware more reflexive, in order to support new kinds of runtime adaptations. We also provide a model that depicts the running system and its dynamics in a uniform way, based on REST principles. Applications relying on this reflexive middleware and represented by this model are what we called Autonomic-Ready. Implementations of our proposals have been integrated in the Apache Felix iPOJO service-oriented component model. The system representation, named Everest, is provided as a OW2 Chameleon subproject. Validation is based on the iCASA pervasive environment development and simulation environment.Ces dernières décennies, les environnements informatiques sont devenus de plus en plus complexes, parsemés de dispositifs miniatures et sophistiqués gérant la mobilité et communiquant sans fil. L'informatique ubiquitaire, telle qu'imaginée par Mark Weiser en 1991, favorise l'intégration transparente de ces environnements avec le monde réel pour offrir de nouveaux types d'applications. La conception de programmes pour environnements ubiquitaires soulève cependant de nombreux défis, en particulier le problème de rendre une application auto-adaptable dans un contexte en constante évolution. Parallèlement, alors que la taille et la complexité de systèmes plus classiques ont explosé, IBM a proposé le concept d'informatique autonomique afin de réduire le fardeau de l'administration de systèmes imposants et largement disséminés. Cette thèse se base sur une approche où les applications sont conçues sous la forme de composants utilisant et fournissant des services. Un modèle de développement fondé sur une architecture de référence pour la conception d'applications ubiquitaires est proposée, fortement inspiré des recherches dans le domaine de l'informatique autonomique. Dans ce modèle, les applications sont prises en charge par une hiérarchie de gestionnaires autonomiques, qui appuient leurs décisions sur une représentation centrale du système. La mise en œuvre de cette contribution requiert de rendre la couche d'exécution sous-jacente plus réflexive, en vue de supporter de nouveaux types d'adaptations à l'exécution. Nous proposons également un modèle qui décrit le système à l'exécution et reflète sa dynamique de manière uniforme, suivant les principes du style d'architecture REST. Les applications reposant sur ce cette couche d'exécution réflexive et représentées par ce modèle sont qualifiées d'Autonomic-Ready. L'implantation de nos propositions ont été intégrées dans le modèle à composant orienté service Apache Felix iPOJO. Le modèle de représentation du système, nommé Everest, est publié en tant que sous-projet d'OW2 Chameleon. Ces propositions ont été évaluées et validées par la conception et l'exécution d'une application ubiquitaire sur iCASA, un environnement de développement et de simulation