Le Web des Objets s'inscrit dans divers domaines d'application, tels que la domotique, les entreprises, l'industrie, la médecine, la ville, et l'agriculture. Il se présente comme une couche uniforme placée au-dessus de l'Internet des Objets, afin de surmonter l'hétérogénéité des protocoles présents dans ces réseaux. Une valeur ajoutée des applications Web des Objets est de pouvoir combiner l'accès à divers objets connectés et sources de données externes avec des techniques standards de raisonnement sémantique (RDF-S,OWL). Cela leur permet alors d'interpréter et de manipuler de ces données en tant qu'informations contextuelles. Ces informations contextuelles peuvent être exploitées par ces applications afin d'adapter leurs composants en fonction des changements dans leur environnement. L'adaptation contextuelle est un défi majeur pour le Web des Objets. En effet, les solutions d'adaptation existantes sont soit fortement couplées avec leur domaine d'application (étant donne qu'elles reposent sur des modèles de contexte spécifiques au domaine), soit proposées comme composant logiciels autonomes, difficiles à intégrer dans des architectures Web et orientées sémantique. Cela mène alors à des problèmes d'intégration, de performance et de maintenance. Dans cette thèse, nous proposons une solution d'adaptation contextuelle multi préoccupations pour les applications Web des Objets, répondant à des besoins d'utilisabilité, de flexibilité, de pertinence et de performance. Notre travail se base sur un scenario pour l'agriculture numérique et se place dans le cadre de la plateforme orientée-avatar ASAWoO. Premièrement, nous proposons un Meta modèle générique permettant de concevoir des modèles contextuels standards, interopérables et réutilisables. Deuxièmement, nous présentons un cycle de vie du contexte et un workflow d'adaptation contextuelle, permettant la sémantisation de données brutes, ainsi que la contextualisation en parallèle durant l'exécution de l'application. Ce workflow combine des données issues de sources hétérogènes, telles que l'expertise du domaine, les documentations techniques des objets, les données de capteurs et de services Web, etc. Troisièmement, nous présentons une méthode de génération de règles d'adaptations basées sur des situations contextuelles, permettant de limiter l'effort des experts et concepteurs lors de l'élaboration d'applications adaptatives. Quatrièmement, nous proposons deux optimisations pour le raisonnement contextuel : la première adapte la localisation des taches de raisonnement en fonction du contexte, la seconde améliore le processus de maintenance incrémentale d'informations contextuelles / The Web of Things (WoT) takes place in a variety of application domains (e.g. homes, enterprises, industry, healthcare, city, agriculture...). It builds a Web-based uniform layer on top of the Internet of Things (IoT) to overcome the heterogeneity of protocols present in the IoT networks. WoT applications provide added value by combining access to connected objects and external data sources, as well as standard-based reasoning (RDF-S, OWL 2) to allow for interpretation and manipulation of gathered data as contextual information. Contextual information is then exploited to allow these applications to adapt their components to changes in their environment. Yet, contextual adaptation is a major challenge for theWoT. Existing adaptation solutions are either tightly coupled with their application domains (as they rely on domain-specific context models) or offered as standalone software components that hardly fit inWeb-based and semantic architectures. This leads to integration, performance and maintainability problems. In this thesis, we propose a multi-purpose contextual adaptation solution for WoT applications that addresses usability, flexibility, relevance, and performance issues in such applications. Our work is based on a smart agriculture scenario running inside the avatar-based platformASAWoO. First,we provide a generic context meta-model to build standard, interoperable et reusable context models. Second, we present a context lifecycle and a contextual adaptation workflow that provide parallel raw data semantization and contextualization at runtime, using heterogeneous sources (expert knowledge, device documentation, sensors,Web services, etc.). Third, we present a situation-driven adaptation rule design and generation at design time that eases experts and WoT application designers’ work. Fourth, we provide two optimizations of contextual reasoning for theWeb: the first adapts the location of reasoning tasks depending on the context, and the second improves incremental maintenance of contextual information

Les nouvelles technologies en matière d'accès à l'information, de communication sans-fil et de localisation d'informations ouvrent la voie à des innovations majeures dans l'utilisation des systèmes informatiques. Ces avancées permettent d'imaginer de nouveaux usages informatiques dont la mise en œuvre motive le développement de méthodes de conception appropriées. Plus particulièrement, l'informatique mobile combine désormais des enjeux conceptuels tels que l'accès à des services par un utilisateur en mobilité, la généralisation d'outils de localisation, la compréhension de systèmes complexes par un public non-expert ou l'importante variabilité des situations d'exécution. Cette thèse propose un cadre de conception qui adresse certains des enjeux pour la mobilité des systèmes d'information. Dans cette perspective, les attentes des utilisateurs et les contraintes technologiques inhérentes à la mobilité des constituants du système définissent un espace contextuel dont les dimensions sont prises en compte dès les premières étapes de la conception. Le modèle proposé établit comme point d'entrée une description de l'espace géographique du système pour différencier un ensemble de contextes d'exécution. L'énoncé de ces contextes permet de corréler les attentes des utilisateurs avec les capacités techniques de la plate-forme et d'offrir le niveau fonctionnel le plus acceptable dans une situation donnée. Dans un second temps, les différentes fonctionnalités et les données mises en œuvre dans chaque contexte d'exécution peuvent être ordonnées ou filtrées afin d'optimiser la présentation des informations aux utilisateurs. Ces recommandations sont produites par l'analyse conjointe des préférences d'utilisateurs selon leurs interactions et leurs comportements spatiaux. Deux cadres expérimentaux viennent illustrer les propositions du modèle. La conception d'un système mobile de suivi de compétition nautique prend en compte différents contextes d'exécution et adapte un niveau de service à des situations dégradées. Un système de documentation et de visite de campus illustre les algorithmes de recommandation et affine la présentation d'informations localement à chaque contexte d'exécution.

Les nouvelles technologies en matière d'accès à l'information, de communication sans-fil et de localisation d'informations ouvrent la voie à des innovations majeures dans l'utilisation des systèmes informatiques. Ces avancées permettent d'imaginer de nouveaux usages informatiques dont la mise en œuvre motive le développement de méthodes de conception appropriées. Plus particulièrement, l'informatique mobile combine désormais des enjeux conceptuels tels que l'accès à des services par un utilisateur en mobilité, la généralisation d'outils de localisation, la compréhension de systèmes complexes par un public non-expert ou l'importante variabilité des situations d'exécution. Cette thèse propose un cadre de conception qui adresse certains des enjeux pour la mobilité des systèmes d'information. Dans cette perspective, les attentes des utilisateurs et les contraintes technologiques inhérentes à la mobilité des constituants du système définissent un espace contextuel dont les dimensions sont prises en compte dès les premières étapes de la conception. Le modèle proposé établit comme point d'entrée une description de l'espace géographique du système pour différencier un ensemble de contextes d'exécution. L'énoncé de ces contextes permet de corréler les attentes des utilisateurs avec les capacités techniques de la plate-forme et d'offrir le niveau fonctionnel le plus acceptable dans une situation donnée. Dans un second temps, les différentes fonctionnalités et les données mises en œuvre dans chaque contexte d'exécution peuvent être ordonnées ou filtrées afin d'optimiser la présentation des informations aux utilisateurs. Ces recommandations sont produites par l'analyse conjointe des préférences d'utilisateurs selon leurs interactions et leurs comportements spatiaux. Deux cadres expérimentaux viennent illustrer les propositions du modèle. La conception d'un système mobile de suivi de compétition nautique prend en compte différents contextes d'exécution et adapte un niveau de service à des situations dégradées. Un système de documentation et de visite de campus illustre les algorithmes de recommandation et affine la présentation d'informations localement à chaque contexte d'exécution.