De nos jours, les appareils mobiles hébergent de nombreuses applications directement téléchargées et installées à partir d'un "Store" d'applications mobiles. L'existence d'une telle quantité d'applications pour une multitude d'objectifs impose une énorme surcharge sur les utilisateurs, qui doivent sélectionner, installer, supprimer et exécuter les applications appropriées.En outre, ces applications ont négligé la prise en compte du contexte de l'utilisateur. Elles proposent des scénarios d'utilisation statiques et non évolutifs. Ces applications servent à des fins spécifiques et sont supprimées ou oubliées, la plupart du temps, après la première utilisation. De plus, ces applications ne tiennent pas compte du monde des objets connectés en raison de leur architecture monolithique mise en œuvre pour fonctionner sur des appareils individuels. La solution proposée et intitulée "Long Life Application" offre une nouvelle façon de répondre aux besoins de l'utilisateur de façon dynamique et distribuée. Elle propose une évolution continue des applications (encours d'exécution) en ajoutant, supprimant, et déplaçant des fonctionnalités sur les appareils utilisés par l’utilisateur. Elle permet, aussi, de modifier le mode d'interaction en distribuant les exécutions sur plusieurs appareils en fonction des besoins de l'utilisateur. Pendant que l’utilisateur se déplace dans son environnement, l'application détecte des événements environnementaux et construit des situations contextuellement décrites. Ainsi, ce travail vise à offrir un nouveau type d'applications mobiles capables de détecter, de formuler et de comprendre le contexte des utilisateurs puis de réagir en conséquence. / Nowadays, mobile devices host many applications that are directly downloaded and installed from mobile application stores. The existence of such a large amount of apps for a myriad of purposes imposes a huge overhead on users, who are in charge of selecting, installing, and executing the appropriate apps, as well as deleting them when no longer needed. Moreover, these applications have mostly neglected to take into account the user’s context, as they propose static non-evolving scenarios. These applications serve for specific purposes and get deleted or forgotten most of the time after the first use. Furthermore, these apps fail to consider the, soon coming, connected world due to their monolithic architecture implemented to work on single devices. The proposed long-life application provides a new way to respond to the user’s needs dynamically and distributedly. It evolves at runtime by including/excluding business functionalities, updating the interaction mode, and migrating executions on multiple devices according to the user’s preferences. While he/she moves in his/her surroundings, the app detects the occurring events and builds contextually-described situations. So, this work aims to offer a new type of mobile application able to detect, formulate and understand the users’ context then react accordingly.

Actuellement les smartphones possèdent un grand éventail de fonctionnalités. Ces objets tout en un, sont constamment connectés. Il est l'appareil favori plébiscité par les utilisateurs parmi tous les dispositifs de communication existants. Les applications actuelles développées pour les smartphones doivent donc faire face à une forte augmentation de la demande en termes de fonctionnalités tandis que - dans un même temps - les smartphones doivent répondre à des critères de compacité et de conception qui les limitent en énergie et à un environnement d'exécution pauvre en ressources. Utiliser un système riche en ressource est une solution classique introduite en informatique dans les nuages mobiles (Mobile Cloud Computing), celle-ci permet de contourner les limites des appareils mobiles en exécutant à distance, toutes ou certaines parties des applications dans ces environnements de nuage. Certaines architectures émergent, mais peu d'algorithmes existent pour traiter les propriétés dynamiques de ces environnements. Dans cette thèse, nous focalisons notre intérêt sur la conception d'ACOMMA (Ant-inspired Collaborative Offloading Middleware for Mobile Applications), un interlogiciel d'exécution déportée collaborative inspirée par le comportement des fourmis, pour les applications mobiles. C'est une architecture orientée service permettant de décharger dynamiquement des partitions d'applications, de manière simultanée, sur plusieurs clouds éloignés ou sur un cloud local créé spontanément, incluant les appareils du voisinage. Les principales contributions de cette thèse sont doubles. Si beaucoup d'intergiciels traitent un ou plusieurs défis relatifs à l'éxecution déportée, peu proposent une architecture ouverte basée sur des services qui serait facile à utiliser sur n'importe quel support mobile sans aucun exigence particulière. Parmi les principaux défis il y a les questions de quoi et quand décharger dans cet environnement très dynamique. A cette fin, nous développons des algorithmes de prises de décisions bio-inspirées : un processus de prise de décision bi-objectif dynamique avec apprentissage et un processus de prise de décision en collaboration avec les autres dispositifs mobiles du voisinage. Nous définissons un mécanisme de dépôt d'exécution avec une méthode de partitionnement grain fin de son graphe d'appel. Nous utilisons les algorithmes des colonies de fourmis pour optimiser bi-objectivement la consommation du CPU et le temps total d'exécution, en incluant la latence du réseau. Nous montrons que les algorithmes des fourmis sont plus facilement re-adaptables face aux modifications du contexte, peuvent être très efficaces en ajoutant des algorithmes de cache par comparaison de chaîne (string matching caching) et autorisent facilement la dissémination du profil de l'application afin de créer une exécution déportée collaborative dans le voisinage. / Not bounded by time and place, and having now a wide range of capabilities, smartphones are all-in-one always connected devices - the favorite devices selected by users as the most effective, convenient and neces- sary communication tools. Current applications developed for smartphones have to face a growing demand in functionalities - from users, in data collecting and storage - from IoT device in vicinity, in computing resources - for data analysis and user profiling; while - at the same time - they have to fit into a compact and constrained design, limited energy savings, and a relatively resource-poor execution environment. Using resource- rich systems is the classic solution introduced in Mobile Cloud Computing to overcome these mobile device limitations by remotely executing all or part of applications to cloud environments. The technique is known as application offloading. Offloading to a cloud - implemented as geographically-distant data center - however introduces a great network latency that is not acceptable to smartphone users. Hence, massive offloading to a centralized architecture creates a bottleneck that prevents scalability required by the expanding market of IoT devices. Fog Computing has been introduced to bring back the storage and computation capabilities in the user vicinity or close to a needed location. Some architectures are emerging, but few algorithms exist to deal with the dynamic properties of these environments. In this thesis, we focus our interest on designing ACOMMA, an Ant-inspired Collaborative Offloading Middleware for Mobile Applications that allowing to dynamically offload application partitions - at the same time - to several remote clouds or to spontaneously-created local clouds including devices in the vicinity. The main contributions of this thesis are twofold. If many middlewares dealt with one or more of offloading challenges, few proposed an open architecture based on services which is easy to use for any mobile device without any special requirement. Among the main challenges are the issues of what and when to offload in a dynamically changing environment where mobile device profile, context, and server properties play a considerable role in effectiveness. To this end, we develop bio-inspired decision-making algorithms: a dynamic bi-objective decision-making process with learning, and a decision-making process in collaboration with other mobile devices in the vicinity. We define an offloading mechanism with a fine-grained method-level application partitioning on its call graph. We use ant colony algorithms to optimize bi-objectively the CPU consumption and the total execution time - including the network latency.

Actuellement, l'usage d'un système d'aide à la navigation est devenu de plus en plus indispensable dans la vie quotidienne. Cependant, les systèmes existants ne sont pas adaptés à la navigation des personnes à mobilité réduite (PMR) utilisatrices d'un fauteuil roulant. De nombreux projets ont été créés, comme Wegoto en France ou Route4U en Hongrie. Au Canada, le projet multidisciplinaire MobiliSIG a été lancé en 2013. Ce projet vise à concevoir et développer des technologies géospatiales de navigation selon les principes de la conception cognitive pour assister les PMR dans leurs déplacements quotidiens et leur accès à l'environnement. L'objectif global du présent projet est la conception d'un système mobile de planification de trajet et de guidage pendant la navigation, multimodal et adapté aux différents profils de personnes à mobilité réduite utilisatrices de fauteuil roulant. Pour commencer, nous avons passé en revue la littérature relative aux concepts liés à notre problématique. Ensuite, nous avons proposé une approche d'aide à la navigation qui combine des éléments de guidage pas à pas avec des informations sur des repères ainsi que de différents éléments pertinents (points d'intérêts, obstacles/facilitateurs, ...) pour la description d'un trajet personnalisé et adapté au profil des PMR. Finalement, en nous appuyant sur les principes de la conception modulaire et sur le concept des applications mobiles riches (AMR), nous avons conçu et développé une solution mobile composée de trois modules : un module profil pour gérer le profil et les préférences de l'utilisateur, un module de planification qui gère la planification adaptée des itinéraires et un module de navigation pour fournir un guidage multimodal (visuel, vocal et haptique) pendant la navigation en tenant compte de profil de l'utilisateur. / Currently, the use of a navigation aid system has become more and more essential in daily life. However, the existing systems are not adapted to the navigation of people with reduced mobility (PRM) using a wheelchair. Many projects have been created, such as Wegoto in France or Route4U in Hungary. In Canada, the multidisciplinary project MobiliSIG was launched in 2013. This project aims to design and develop geospatial navigation technologies according to the principles of cognitive design to assist PRMs in their daily travel and access to the environment. The overall objective of this project is the design of a mobile route planning and guidance system during navigation, multimodal and adapted to the different profiles of wheelchair users with reduced mobility. To begin, we reviewed the literature related to the concepts of our problem. Then, we proposed a navigation aid approach that combines step-by-step guidance elements with information on landmarks and different relevant elements (points of interest, obstacles/facilitators, ...) for the description of a personalized path adapted to the profile of PRM. Finally, based on the principles of modular design and the concept of rich mobile applications (RMAs), we designed and developed a mobile solution composed of three modules: a profile module to manage the user's profile and preferences; a planning module to manage the adapted route planning; and a navigation module to provide multimodal guidance (visual, voice and haptic) during navigation taking into account the user's profile.