De nos jours, nous vivons dans un monde d'interactions. Nous sommes entourés d'appareils électroniques susceptibles de compliquer ces interactions. De plus, les utilisateurs sont dorénavant mobiles et évoluent dans des environnements changeant. Vis-à-vis de la collaboration, ces conditions peuvent inhiber la productivité. Ce projet de thèse vise à proposer des méthodes pour la conception d'interfaces utilisateur capables de tenir compte du contexte à travers l'utilisation d'interfaces adaptatives. La contribution principale de cette thèse consiste en un cadre de référence dirigé par les modèles pour la conception et l'exécution d'interfaces utilisateur adaptatives supportant des mécanismes de coordination (i.e. flux de travaux, conscience de groupe). La proposition se présente sous deux aspects : Un cadre méthodologique pour l'aide è la conception d'interfaces supportant la coordination. Il consiste essentiellement en l'emploi de méthodes de modélisation d'exigences métier via un processus itératif ; Un cadre technologique qui repose sur l'ingénierie basée sur les modèles pour permettre la génération et l'exécution d'interfaces utilisateur adaptatives. Il se base sur une architecture orientée widgets pour le support de la conscience de groupe afin de promouvoir la coordination / Nowadays, we live in a world of interactions. We are surrounded by electronic devices which tend to complexify user interactions. Moreover, users are now mobile and evolve in ever changing environments. Regarding collaboration, these conditions may inhibit productivity. This PhD aims to propose design methods for user interfaces able to consider the context through the use of adaptive user interfaces. The main contribution of this thesis consists in a model-driven reference framework for the design and the execution of adaptive user interfaces supporting coordination mecanisms (i.e. workflow, group awareness). The proposition is composed of these two facets: A methodologic framework to assist in the design of user interfaces supporting coordination. It consists in the use of iterative modelisation methods for requirements engineering; A technological framework which relies on model-based engineering to allow the generation and execution of adaptive user interfaces. It makes use of widget-based architecture to support group awareness in order to promote coordination

Cette thèse s'inscrit dans le domaine de l'intelligence ambiante et de l'interaction homme-machine. Elle a pour thème la génération d'interfaces homme-machine adaptées au contexte d'interaction dans les environnements ambiants. Les travaux de recherche présentés traitent des problèmes rencontrés lors de la conception d'IHM dans l'ambiant et notamment de la réutilisation de techniques d'interaction multimodales et multi-périphériques. Ce travail se divise en trois phases. La première est une étude des problématiques de l'IHM spécifiques à l'Ambiant et des architectures logicielles adaptées à ce cadre théorique. Cette étude permet d'établir les limites des approches actuelles et de proposer, dans la seconde phase, une nouvelle approche pour la conception d'IHM ambiante appelée DAME. Cette approche repose sur l'association automatique de composants logiciels qui construisent dynamiquement une IHM. Nous proposons deux modèles complémentaires qui permettent de décrire les caractéristiques ergonomiques et architecturales des composants. La conception de ces derniers est guidée par une architecture logicielle composée de plusieurs couches qui permet d'identifier les différents niveaux d'abstraction réutilisables d'un langage d'interaction. Un troisième modèle, appelé modèle comportemental, permet de spécifier des recommandations quant à l'instanciation de ces composants. Nous proposons un algorithme permettant de générer des IHM adaptées au contexte et d'évaluer la qualité de celles-ci par rapport aux recommandations du modèle comportemental. Dans la troisième phase, nous avons implémenté une plateforme réalisant la vision soutenue par DAME. Cette implémentation est confrontée aux utilisateurs finaux dans une expérience de validation qualitative. De ces travaux ressortent des résultats encourageants, ouvrant la discussion sur de nouvelles perspectives de recherche dans le cadre de l'IHM en informatique ambiante.

Les premiers robots sont apparus dans les usines, sous la forme d'automates programmables. Ces premières formes robotiques ont le plus souvent un nombre très limité de capteurs et se contentent de répéter une séquence de mouvements et d'actions. De nos jours, de plus en plus de robots ont à interagir ou coopérer avec l'homme, que se soit sur le lieu de travail avec les robots coéquipiers ou dans les foyers avec les robots d'assistance. Mettre un robot dans un environnement humain soulève de nombreuses problématiques. En effet, pour évoluer dans le même environnement que l'homme et comprendre cet environnement, le robot doit être doté de capacités cognitives appropriées. Au delà de la compréhension de l'environnement matériel, le robot doit être capable de raisonner sur partenaires humains afin de pouvoir collaborer avec eux ou les servir au mieux. Lorsque le robot interagit avec des humains, l'accomplissement de la tâche n'est pas un critère suffisant pour quantifier la qualité de l'interaction. En effet, l'homme étant un être social, il est important que le robot puisse avoir des mécanismes de raisonnement lui permettant d'estimer également l'état mental de l'homme pour améliorer sa compréhension et son efficacité, mais aussi pour exhiber des comportements sociaux afin de se faire accepter et d'assurer le confort de l'humain. Dans ce manuscrit, nous présentons tout d'abord une infrastructure logicielle générique (indépendante de la plateforme robotique et des capteurs utilisés) qui permet de construire et maintenir une représentation de l'état du monde à l'aide de l'agrégation des données d'entrée et d'hypothèses sur l'environnement. Cette infrastructure est également en charge de l'évaluation de la situation. En utilisant l'état du monde qu'il maintient à jour, le système est capable de mettre en oeuvre divers raisonnements spatio-temporels afin d'évaluer la situation de l'environnement et des agents (humains et robots) présents. Cela permet ainsi d'élaborer et de maintenir une représentation symbolique de l'état du monde et d'avoir une connaissance en permanence de la situation des agents. Dans un second temps, pour aller plus loin dans la compréhension de la situation des humains, nous expliquerons comment nous avons doté notre robot de la capacité connue en psychologie développementale et cognitive sous le nom de “théorie de l'esprit” concrétisée ici par des mécanismes permettant de raisonner en se mettant à la place de l'humain, c'est à dire d'être doté de “prise de perspective”. Par la suite nous expliquerons comment l'évaluation de la situation permet d'établir un dialogue situé avec l'homme, et en quoi la capacité de gérer explicitement des croyances divergentes permet d'améliorer la qualité de l'interaction et la compréhension de l'homme par le robot. Nous montrerons également comment la connaissance de la situation et la possibilité de raisonner en se mettant à la place de l'homme permet une reconnaissance d'intentions appropriée de celui-ci et comment nous avons pu grâce à cela doter notre robot de comportements proactifs pour venir en aide à l'homme . Pour finir, nous présenterons une étude présentant un système de maintien d'un modèle des connaissances de l'homme sur diverses tâches et qui permet une gestion adaptée de l'interaction lors de l'élaboration interactive et l'accomplissement d'un plan partagé. / The first robots appeared in factories, in the form of programmable controllers. These first robotic forms usually had a very limited number of sensors and simply repeated a small set of sequences of motions and actions. Nowadays, more and more robots have to interact or cooperate with humans, whether at the workplace with teammate robots or at home with assistance robots. Introducing a robot in a human environment raises many challenges. Indeed, to evolve in the same environment as humans, and to understand this environment, the robot must be equipped with appropriate cognitive abilities. Beyond understanding the physical environment, the robot must be able to reason about human partners in order to work with them or serve them best. When the robot interacts with humans, the fulfillment of the task is not a sufficient criterion to quantify the quality of the interaction. Indeed, as the human is a social being, it is important that the robot can have reasoning mechanisms allowing it to assess the mental state of the human to improve his understanding and efficiency, but also to exhibit social behaviors in order to be accepted and to ensure the comfort of the human. In this manuscript, we first present a generic framework (independent of the robotic platform and sensors used) to build and maintain a representation of the state of the world by using the aggregation of data entry and hypotheses on the environment. This infrastructure is also in charge of assessing the situation. Using the state of the world it maintains, the system is able to utilize various spatio-temporal reasoning to assess the situation of the environment and the situation of the present agents (humans and robots). This allows the creation and maintenance of a symbolic representation of the state of the world and to keep awareness of each agent status. Second, to go further in understanding the situation of the humans, we will explain how we designed our robot with the capacity known in developmental and cognitive psychology as "theory of mind", embodied here by mechanisms allowing the system to reason by putting itself in the human situation, that is to be equipped with "perspective-taking" ability. Later we will explain how the assessment of the situation enables a situated dialogue with the human, and how the ability to explicitly manage conflicting beliefs can improve the quality of interaction and understanding of the human by the robot. We will also show how knowledge of the situation and the perspective taking ability allows proper recognition of human intentions and how we enhanced the robot with proactive behaviors to help the human. Finally, we present a study where a system maintains a human model of knowledge on various tasks to improve the management of the interaction during the interactive development and fulfillment of a shared plan.