Les caractéristiques d’un espace intelligent

Présentation d’espace intelligent 

Un environnement intelligent ou un espace intelligent est une superficie limitée (une chambre, une maison, un immeuble, voire une métropole) capable d’acquérir et d’appliquer des connaissances sur son propre contexte entre les différentes entités (utilisateurs et/ou dispositifs) pour fournir un service adéquat. Cet espace résultant du phénomène de l’intelligence ambiante est capable de récolter l’information physique via des capteurs spécialisés. Cette information sera traitée par la suite et partagée par des applications ambiantes pour but de déclencher des actions souhaitées.

Les caractéristiques d’un espace intelligent

Un espace intelligent consiste en un énorme réseau d’entités physiques (capteurs, actionneurs, équipements, etc.) et virtuelles (services d’informations divers, composants logiciels, etc.) hétérogènes interconnectés et qui interagissent avec l’humain. Les applications d’un espace intelligent évoluent dans un environnements fortement contraints : hétérogène, ouvert, dynamique, incertains et multi-échelles. Ces caractéristiques imposent ainsi des défis scientifiques considérables pour le développement, le déploiement, l’exécution et la maintenance de ces applications.

Hétérogénéité
L’hétérogénéité est l’une des caractéristiques majeures des environnements intelligents. Cette hétérogénéité est due, d’une part, aux diverses technologies des dispositifs intégrés dans l’espace, telles que les technologies des capteurs et des actionneurs embarqués, d’autre part, à la diversité des technologies de communication filaires et sans fil. Cette diversité s’applique aussi au niveau des composants logiciels (e.g. systèmes d’exploitation et langages de programmation). Les informations échangées entre les objets communicants sont également hétérogènes et se diffèrent non seulement dans la nature des messages (e.g. textes, images, flux audio) mais aussi dans le format (e.g : doc, Jbeg, RIFF). Chaque objet communicant, à savoir, le type de dispositif et sa localisation a pour mission de préparer le traitement du contexte et d’offrir le service attendu.

Ouverture et distributivité
L’ouverture d’un environnement intelligent à des dispositifs électroniques variés dans un contexte évoluant rapidement est aussi une caractéristique importante d’un espace intelligent. Ces dispositifs, considérés comme des ressources pour l’utilisateur, ne se limitent pas à un seul endroit, mais sont souvent distribués dans plusieurs lieux. Ils sont répartis et interconnectés via des réseaux filaires et/ou sans fil pour se communiquer de façon continue, sans prendre en considération l’état de l’environnement.

Dynamicité et incertitude
Un environnement intelligent se considère aussi comme très dynamique et incertain. La nature dynamique est due aux changements fréquents de l’environnement, alors que, la nature incertaine est due à l’apparition aléatoire et/ou imprévue de ces changements.

Le changement constant de l’environnement se traduit soit par la mobilité de l’utilisateur (e.g changement de localisation), soit par, l’apparition et la disparition d’équipements comme conséquences aux interactions entre l’utilisateur et les équipements électroniques/physiques [43].

Interopérabilité
C’est le tout premier et le plus important attribut à envisager dans la création d’un espace intelligent. L’interopérabilité permet de traiter principalement les problèmes liés à l’hétérogénéité des environnements intelligents. Elle définit la possibilité de comprendre et de communiquer entre les différents dispositifs de marques distinctes. Elle concerne d’une part, l’incompatibilité des moyens de communication, et d’autre part, les différents modèles traitant la donnée. Les intergiciels (middleware) offrent un support permettant de cacher l’hétérogénéité tout en facilitant l’intégration des différentes entités de l’environnement pour assurer leurs communications.

Scalabilité
Dans un espace intelligent, la scalabilité démontre la capacité de s’adapter aux fortes demandes des entités communicantes. Un tel environnement est exposé à une perspective d’évolutivité matérielle (e.g. l’ajout des nouveaux dispositifs) ou logicielle (e.g. l’extensibilité des systèmes d’exploitation). Par conséquent, le système doit être en mesure d’accepter cette montée de charge et de réagir correctement aux demandes accrues de services. L’aspect de scalabilité est un facteur qui doit être étudié de prêt pour garantir un bon fonctionnement du système tout en répondant aux attentes des utilisateurs.

Invisibilité et transparence
Un environnement intelligent ambiant doit fournir une certaine transparence en rendant toute la technologie sous-jacente invisible à l’utilisateur vis à vis le lieu et le contexte actuel. Par conséquent, l’utilisateur aura l’accès à l’information d’une manière intuitive et plus transparente. Un environnement intelligent exige aussi un minimum d’intervention humaine qui va être remplacée, d’un autre côté, par des mécanismes d’auto-adaptation, rendant ainsi, le système plus autonome et adaptable aux changements.

L’adaptabilité et la pro-activité
L’adaptation au contexte est un caractère indispensable dans un système intelligent pour une utilisation nomade. Cette adaptation nécessite la modélisation des informations contextuelles d’une façon abstraite. Elle se compose de différents mécanismes permettant d´écrire le comportement du système dans un contexte particulier et de l’apparition et/ou l’évolution des nouvelles technologies mobiles afin de réagir efficacement pour répondre aux attentes. L’adaptation se manifeste grâce à l’apprentissage. Ce dernier est une phase importante qui dépend fortement d’une suite de contextes déjà établis. Il faut donc que le système prenne en compte l’historique de l’apprentissage pour être en mesure de proposer des services à exécuter.

Architecture générique d’un espace intelligent 

La structure générale d’un espace intelligent se compose de trois éléments principaux : le premier élément représente le monde physique. Il comporte les différentes entités qui peuvent exister dans un espace intelligent (e.g. utilisateurs, dispositifs intelligents ou équipement électroniques). Le deuxième élément représente l’interface. C’est le dispositif qui permet d’accéder aux différents capteurs, actionneurs ou mêmes dispositifs. Le rôle primordial des interfaces et de permettre l’échange de données entre les différentes entités, ainsi que l’exécution des services suite à la demande des utilisateurs. La plupart des interfaces dans un espace intelligent sont reliés à des capteurs ou des actionneurs.

Les capteurs sont des dispositifs disséminés dans l’environnement pour collecter l’information qui circule. C’est une source principale d’information contextuelle qui entraine l’invocation et l’exécution des services pour l’utilisateur. Tandis que les actionneurs, sont des dispositifs permettant d’actionner des services dans l’environnement ou commander des équipements à distance. Le dernier élément de l’architecture représente le système intelligent qui regroupe toutes les modalités de traitements et de gestion du contexte pour assurer le bon fonctionnement du système.

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPITRE1 REVUE DE LA LITÉRATURE
1.1 Introduction
1.2 Présentation d’espace intelligent
1.2.1 Les caractéristiques d’un espace intelligent
1.2.1.1 Hétérogénéité
1.2.1.2 Ouverture et distributivité
1.2.1.3 Dynamicité et incertitude
1.2.1.4 Interopérabilité
1.2.1.5 Scalabilité
1.2.1.6 Invisibilité et transparence
1.2.1.7 L’adaptabilité et la pro-activité
1.2.2 Architecture générique d’un espace intelligent
1.2.3 Fondements d’un espace intelligent
1.2.3.1 Capteurs
1.2.3.2 Web sémantique
1.2.3.3 Middleware
1.2.4 Champs d’applications
1.3 Contexte et définitions
1.3.1 Catégorisation du contexte
1.3.1.1 Contexte temporel
1.3.1.2 Contexte utilisateur
1.3.1.3 Contexte spatial
1.3.1.4 Contexte dispositif
1.3.2 Sensibilité au contexte
1.3.3 Modélisation du contexte
1.3.3.1 Modélisation par mots clés
1.3.3.2 Modélisation par langages à balises
1.3.3.3 Modèle graphique
1.3.3.4 Modèle basé sur la logique
1.3.3.5 Modèles basés sur des ontologies
1.3.4 Techniques du traitement du contexte
1.3.4.1 Raisonnement
1.3.4.2 Fusion de données
1.3.4.3 Reconnaissance
1.3.4.4 Prédiction
1.4 Auto- adaptation
1.4.1 Concepts D’adaptation
1.4.1.1 Personnalisation
1.4.1.2 Recommandation
1.4.1.3 Reconfiguration
1.4.2 Catégories d’adaptation
1.4.2.1 Raison
1.4.2.2 Temps
1.4.2.3 Niveau
1.4.2.4 Contrôle
1.4.2.5 Technique
1.4.3 Processus de raisonnement
1.4.3.1 Processus de reconnaissance
1.4.3.2 Processus d’apprentissage
1.4.3.3 Processus de prise de décision
1.4.4 Mécanismes de raisonnement et d’adaptation de services
1.4.4.1 Apprentissage
1.4.4.2 Modules d’intelligence
1.4.4.3 Services auto-adaptables
1.4.4.4 Apprentissage et forage de données
1.4.4.5 Logique floue
1.4.4.6 Apprentissage par renforcement
1.5 Architecture des systèmes adaptatifs
1.5.1 MavHome
1.5.2 COBRA Project
1.5.3 SOCAM Project
1.5.4 GTSH Project
1.5.5 SmartLab Project
1.5.6 DSOA Project
1.5.7 Smart-M3
1.5.8 CLM middleware
1.5.9 Framework S2CAS
1.5.10 GrennerBuildings
1.5.11 Système auto-adaptable
1.6 Conclusion
CHAPITRE 2 TOWARDS AN EFFICIENT SMART SPACE
2.1 Introduction
2.2 Related Work
2.3 Smart Space Requirements
2.4 Quality Architecture
2.5 Architecture Overview
2.6 General Architecture for Smart Spaces
2.6.1 Physical Layer
2.6.2 Context Layer
2.6.3 Adaptation Layer
2.7 Performance Analysis
2.8 Conclusion
CHAPITRE 3 USING MVCA ARCHITECTURE TO IMPROVE MODULARITY IN SMART SPACE
3.1 Introduction
3.2 Related Work
3.3 Overview of MVCA
3.4 Detailed MVCA Architecture
3.4.1 Controller
3.4.2 Contextual Model
3.4.3 Adapter
3.4.4 View
3.5 Conclusion
CHAPITRE 4 QL-CBR HYBRID APPROACH FOR ADAPTING CONTEXT AWARE SERVICES
4.1 Introduction
4.2 Related work
4.3 Reinforcement Learning (RL) and the Q-learning algorithm
4.4 Case Based Reasoning (CBR)
4.5 The proposed approach (QL-CBR)
4.5.1 Q-Learning phase
4.5.2 Retrieval phase
4.5.3 Adaptation phase
4.6 Application scenario and simulation
4.7 Conclusion
CONCLUSION 

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