Les environnements domotiques sont des environnements ubiquitaires dans lesquels des équipements domestiques, disséminés dans une habitation, fournissent des services utilisables à distance au travers d'un réseau. Des systèmes domotiques sont proposés pour permettre aux utilisateurs de contrôler les équipements en fonction de leurs besoins.Idéalement, ces systèmes orchestrent l'exécution des services fournis par les équipements pour réaliser des services complexes. Mieux encore, ces systèmes doivent s'adapter à la variété des environnements en termes d'équipements et des besoins des utilisateurs. Ils doivent également pouvoir s'adapter dynamiquement, si possible de manière autonome, au changement de leur contexte d'exécution (apparition ou disparition d'un équipement, évolution des besoins).Dans cette thèse, nous apportons une réponse à cette problématique avec SAASHA, un système domotique multi-agents à base de composants. La combinaison de ses deux paradigmes permet de gérer l'adaptation à trois niveaux : présentation (interfaces utilisateur),organisation (architecture du système) et comportement (architecture interne des agents).Les agents perçoivent le contexte et ses changements. Les utilisateurs se voient proposer une vue dynamique du contexte leur permettant de définir des scénarios personnalisés sous forme de règles. Les agents se répartissent les rôles pour réaliser les scénarios. Ils modifient dynamiquement leur architecture interne grâce à la génération, au déploiement et à l'assemblage de composants pour se doter de nouveaux comportements de contrôle des équipements et des scénarios. Les agents collaborent ainsi pour exécuter les scénarios. En cas de changement, ces trois niveaux d'adaptation sont mis en oeuvre de manière dynamique et autonome pour maintenir la continuité de service. Un prototype de SAASHA, basé sur les standards industriels UPnP et OSGi, a été développé pour évaluer la faisabilité de notre proposition. / Home automation environments are ubiquitous environments where domestic devices, scattered throughout a home, provide services that can be used remotely over a network. Home automation systems are proposed to enable the users of controlling the devices according to their needs. Ideally, these systems orchestrate the execution of the services provided by the devices to achieve complex services. Even more, these systems must adapt to the variety of environments in terms of devices and users needs. They must also be able to adapt dynamically, if possible in an autonomous manner, to the changes of their execution context (appearance or disappearance of a device, changing needs).In this thesis, we provide an answer to this problematic with SAASHA, a multi-agent home automation system based on components. The combination of these two paradigms enables managing the adaptation on three levels: presentation (user interface), organization (system architecture) and behavior (internal architecture of agents). The agents perceive their context and its changes. The Users are offered a dynamic view of the context allowing them to define custom scenarios as rules. The agents divide the roles among them to realize the scenarios. They modify dynamically their internal architecture throughout the generation, deployment and assembly of components to adopt new device control behaviors and scenarios. The agents collaborate to execute the scenarios. In case of a change, these three levels of adaptation are updated dynamically and autonomously to maintain the service continuity. A SAASHA prototype, based on UPnP and OSGi industry standards, has been developed to assess the feasibility of our proposal.

Les maisons intelligentes sont des habitations équipées de technologies de l'information et de la communication qui anticipent et répondent aux besoins des occupants. Malgré les nombreux travaux et solutions existants, seulement peu d'exemplaires de maisons intelligentes ont été construits et vendus. La raison cachée derrière cette lente diffusion est l'orientation technologique des approches existantes. Cette thèse de doctorat vise à démontrer qu'une maison intelligente peut fournir des fonctionnalités conçues avec une approche centrée utilisateur, en prenant en compte de considérations ergonomiques sur l'activité domestique et sur la cognition humaine. Ceci est réalisé en collaboration avec des ergonomes cognitifs, qui aident à "prendre garde" à l'écart entre le contexte humain et le contexte compréhensible par une machine. En utilisant une instrumentation légère, qui minimise les problèmes d'acceptabilité et de protection de la vie privée, ce travail de thèse a mené aux contributions suivantes: (i) la conception interdisciplinaire de fonctionnalités adaptées, en collaboration avec des ergonomes cognitifs; (ii) la conception d'un système sensible au contexte qui capture et raisonne sur des informations contextuelles incertaines de façon distribuée; (iii) la réalisation d'un prototype qui démontre la fourniture de fonctionnalités qui réalisent des économies d'énergie, tout en préservant le confort des habitants. / Smart homes are residences equipped with information and communication technologies that anticipate and respond to the needs of the occupants. Despite the numerous research and industrial efforts, today only few expensive smart homes have been built and sold. The reason behind this slow uptake is the technology-driven approach characterizing existing solutions. The doctoral Thesis aims at demonstrating that a smart home can provide functionalities designed with a user-centered approach, taking into account ergonomic considerations about domestic activity and human cognition. This is achieved in collaboration with cognitive ergonomists, which help "minding the gap" between human context and machine-understandable context. Using off-the-shelf and lightweight instrumentation (also minimizing privacy concerns), extending existing context modeling, reasoning and management tools and following the Ubiquitous Computing principles, the doctoral work led to the following achievements: (i) the inter-disciplinary design of suitable functionalities, in collaboration with cognitive ergonomists; (ii) the design of a context-aware system that captures and reasons about uncertain contextual information in a distributed fashion; (ii) the realization of a working prototype that demonstrates the provision of energy-saving and comfort-preserving functionalities.

Dans beaucoup de pays du monde, on observe une importante augmentation du nombre de personnes âgées vivant seules. Depuis quelques années, un nombre significatif de projets de recherche sur l’assistance aux personnes âgées ont vu le jour. La plupart de ces projets utilisent plusieurs modalités (vidéo, son, détection de chute, etc.) pour surveiller l'activité de la personne et lui permettre de communiquer naturellement avec sa maison "intelligente", et, en cas de danger, lui venir en aide au plus vite. Ce travail a été réalisé dans le cadre du projet ANR VERSO de recherche industrielle, Sweet-Home. Les objectifs du projet sont de proposer un système domotique permettant une interaction naturelle (par commande vocale et tactile) avec la maison, et procurant plus de sécurité à l'habitant par la détection des situations de détresse. Dans ce cadre, l'objectif de ce travail est de proposer des solutions pour la reconnaissance des sons de la vie courante dans un contexte réaliste. La reconnaissance du son fonctionnera en amont d'un système de Reconnaissance Automatique de la Parole. Les performances de celui-ci dépendent donc de la fiabilité de la séparation entre la parole et les autres sons. Par ailleurs, une bonne reconnaissance de certains sons, complétée par d'autres sources informations (détection de présence, détection de chute, etc.) permettrait de bien suivre les activités de la personne et de détecter ainsi les situations de danger. Dans un premier temps, nous nous sommes intéressés aux méthodes en provenance de la Reconnaissance et Vérification du Locuteur. Dans cet esprit, nous avons testé des méthodes basées sur GMM et SVM. Nous avons, en particulier, testé le noyau SVM-GSL (SVM GMM Supervector Linear Kernel) utilisé pour la classification de séquences. SVM-GSL est une combinaison de SVM et GMM et consiste à transformer une séquence de vecteurs de longueur arbitraire en un seul vecteur de très grande taille, appelé Super Vecteur, et utilisé en entrée d'un SVM. Les expérimentations ont été menées en utilisant une base de données créée localement (18 classes de sons, plus de 1000 enregistrements), puis le corpus du projet Sweet-Home, en intégrant notre système dans un système plus complet incluant la détection multi-canaux du son et la reconnaissance de la parole. Ces premières expérimentations ont toutes été réalisées en utilisant un seul type de coefficients acoustiques, les MFCC. Par la suite, nous nous sommes penchés sur l'étude d'autres familles de coefficients en vue d'en évaluer l'utilisabilité en reconnaissance des sons de l'environnement. Notre motivation fut de trouver des représentations plus simples et/ou plus efficaces que les MFCC. En utilisant 15 familles différentes de coefficients, nous avons également expérimenté deux approches pour transformer une séquence de vecteurs en un seul vecteur, à utiliser avec un SVM linéaire. Dans le première approche, on calcule un nombre fixe de coefficients statistiques qui remplaceront toute la séquence de vecteurs. La seconde approche (une des contributions de ce travail) utilise une méthode de discrétisation pour trouver, pour chaque caractéristique d'un vecteur acoustique, les meilleurs points de découpage permettant d'associer une classe donnée à un ou plusieurs intervalles de valeurs. La probabilité de la séquence est estimée par rapport à chaque intervalle. Les probabilités obtenues ainsi sont utilisées pour construire un seul vecteur qui remplacera la séquence de vecteurs acoustiques. Les résultats obtenus montrent que certaines familles de coefficients sont effectivement plus adaptées pour reconnaître certaines classes de sons. En effet, pour la plupart des classes, les meilleurs taux de reconnaissance ont été observés avec une ou plusieurs familles de coefficients différentes des MFCC. Certaines familles sont, de surcroît, moins complexes et comptent une seule caractéristique par fenêtre d'analyse contre 16 caractéristiques pour les MFCC / In many countries around the world, the number of elderly people living alone has been increasing. In the last few years, a significant number of research projects on elderly people monitoring have been launched. Most of them make use of several modalities such as video streams, sound, fall detection and so on, in order to monitor the activities of an elderly person, to supply them with a natural way to communicate with their “smart-home”, and to render assistance in case of an emergency. This work is part of the Industrial Research ANR VERSO project, Sweet-Home. The goals of the project are to propose a domotic system that enables a natural interaction (using touch and voice command) between an elderly person and their house and to provide them a higher safety level through the detection of distress situations. Thus, the goal of this work is to come up with solutions for sound recognition of daily life in a realistic context. Sound recognition will run prior to an Automatic Speech Recognition system. Therefore, the speech recognition’s performances rely on the reliability of the speech/non-speech separation. Furthermore, a good recognition of a few kinds of sounds, complemented by other sources of information (presence detection, fall detection, etc.) could allow for a better monitoring of the person's activities that leads to a better detection of dangerous situations. We first had been interested in methods from the Speaker Recognition and Verification field. As part of this, we have experimented methods based on GMM and SVM. We had particularly tested a Sequence Discriminant SVM kernel called SVM-GSL (SVM GMM Super Vector Linear Kernel). SVM-GSL is a combination of GMM and SVM whose basic idea is to map a sequence of vectors of an arbitrary length into one high dimensional vector called a Super Vector and used as an input of an SVM. Experiments had been carried out using a locally created sound database (containing 18 sound classes for over 1000 records), then using the Sweet-Home project's corpus. Our daily sounds recognition system was integrated into a more complete system that also performs a multi-channel sound detection and speech recognition. These first experiments had all been performed using one kind of acoustical coefficients, MFCC coefficients. Thereafter, we focused on the study of other families of acoustical coefficients. The aim of this study was to assess the usability of other acoustical coefficients for environmental sounds recognition. Our motivation was to find a few representations that are simpler and/or more effective than the MFCC coefficients. Using 15 different acoustical coefficients families, we have also experimented two approaches to map a sequence of vectors into one vector, usable with a linear SVM. The first approach consists of computing a set of a fixed number of statistical coefficients and use them instead of the whole sequence. The second one, which is one of the novel contributions of this work, makes use of a discretization method to find, for each feature within an acoustical vector, the best cut points that associates a given class with one or many intervals of values. The likelihood of the sequence is estimated for each interval. The obtained likelihood values are used to build one single vector that replaces the sequence of acoustical vectors. The obtained results show that a few families of coefficients are actually more appropriate to the recognition of some sound classes. For most sound classes, we noticed that the best recognition performances were obtained with one or many families other than MFCC. Moreover, a number of these families are less complex than MFCC. They are actually a one-feature per frame acoustical families, whereas MFCC coefficients contain 16 features per frame

Le capteur a profité des récents progrès en matière d'intégration des composants électroniques qui permettent désormais de rassembler dans un même volume très réduit à la fois le capteur, l'électronique de conditionnement des signaux et les circuits numériques de traitement des données et de communication avec l'extérieur. Mais le capteur Intelligent va bien au-delà de cette simple juxtaposition, il sait extraire l'information nécessaire à une prise de décision, il intègre des services qui lui permettent de participer pleinement à la mission du système de décision distribué, au sein duquel les équipements coopèrent via un système de communication dédié, l'ossature d'une véritable base de données temps-réel. Ce mémoire introduit progressivement la notion de capteur intelligent en s'appuyant sur de nombreux exemples tirés de l'expérience personnelle de l'auteur, depuis des capteurs à base de polymères piézoélectriques pour des applications industrielles, jusqu'aux systèmes domotiques pour le suivi de la santé à domicile, en passant par des capteurs embarqués pour la télémédecine.

Les travaux de recherche présentés dans ce mémoire s'inscrivent dans la dynamique de progrès liés au développement de la microélectronique, des télécommunications à courtes portées et de la fusion de données multicapteurs. Ils portent sur l'étude de microsystèmes autonomes communicants interconnectés pour des fonctions de surveillance. Ces nouveaux dispositifs ont pour objectif d'offrir des capacités de traitement-communication inexistant initialement dans des objets physiques de types senseurs/actionneurs. Leur développement sera considérable dès lors qu'ils pourront constituer un réseau local communicant et s'insérer de manière simple dans un système plus global. De nouvelles fonctionnalités de supervision sont alors envisageables. Ces travaux contribuent par une approche globale et méthodologique à cet objectif en étudiant les principaux constituants de tels microsystèmes depuis la conception jusqu'à la réalisation : capteurs de présence, dispositifs de communication intégrés sans fil et algorithmes de diagnostic. La démarche scientifique s'appuie sur quelques exemples d'application dans le domaine de la domotique qui ont permis d'une part, d'élaborer et de valider expérimentalement les concepts technologiques proposés, et d'autre part, d'élaborer des solutions techniques pour des architectures de communication adaptées. Deux systèmes d'intelligence ambiante reposant sur le concept original d'apprentissage automatisé des habitudes de présence servent de support aux différents développements : PROSAFE pour la surveillance de personnes âgées et ERGDOM pour la gestion du confort thermique ressenti. Ces démonstrateurs réalisés et évalués sur sites réels contribuent à l'avancée des travaux effectués pour l'habitat intelligent

Le travail présenté contribue à la gestion de la consommation et de la production d'énergie dans le bâtiment. L'objectif est de montrer qu'en dotant les équipements domotiques d'algorithmes d'optimisation et de facultés de communication, il est possible de mieux maîtriser la consommation dans le bâtiment en exploitant les degrés de liberté offerts par l'usager et ceux liés au fonctionnement des équipements. Une formulation mathématique et une architecture de conduite structurées en trois niveaux : prédictif, réactif et local, sont proposées dans le but d'optimiser le confort de l'usager, les coûts économiques et environnementaux. Plusieurs approches de résolution à base de métaheuristiques hybrides et de programmation dynamique sont proposées. La programmation multiparamétrique est utilisée pour la prise en compte des grosses incertitudes. Ces résultats ont été appliqués à la gestion d'énergie d'un bâtiment photovoltaïque et à la prévention de blackouts par un délestage intelligent.

On est confrontés au présent avec un système électrique en pleine mutation grâce principalement à l'ouverture des marchés d'énergie électriques, à l'évolution des technologies, à la diminution des ressources disponibles, ainsi qu'aux changements climatiques. Afin de pallier les problèmes engendrés par ces changements, des mesures doivent être prises à tous les niveaux du système électrique : génération, transport et utilisation. Néanmoins, ces mesures ne sont pas toujours compatibles entre elles et, à cause de leur caractère innovant, elles nécessitent des outils d'étude de plus en plus puissants et adaptés aux différents dynamiques mises en jeu et à leur multiplicité. Les travaux présents proposent et analysent l'utilisation d'un simulateur temps-réel hybride (en puissance ou non) afin de faire face à ces besoins complexes.

La moyenne d'âge de la population des pays industriels augmente régulièrement. Les personnes âgées vivant seules sont de plus en plus nombreuses, soit parce qu'elles préfèrent vivre de manière autonome, soit par manque de place dans les institutions spécialisées. Il faut donc trouver des solutions leur permettant de continuer à rester chez elles de manière confortable et sûre. Les habitats intelligents peuvent constituer une de ces solutions. Un des plus grands défis dans l'Assistance à la Vie Autonome (AVA) est de concevoir des habitats intelligents pour la santé qui anticipent les besoins de leurs habitants tout en maintenant leur sécurité et leur confort. Il est donc essentiel de faciliter l'interaction avec l'habitat intelligent grâce à des systèmes qui réagissent naturellement aux commandes vocales, en utilisant des microphones et pas des interfaces tactiles. Ce mémoire définit le concept de maison intelligente et présente quelques projets intéressants. Il précise ensuite de quelle manière l'assistance à domicile peut tirer parti de ce concept en s'appuyant sur l'analyse sonore. L'acceptabilité d'une interface vocale dans le cadre de l'habitat intelligent a été étudiée grâce à une expérience qui a montré quels étaient les souhaits, les attentes et les craintes des utilisateurs âgés, de leurs familles, et des travailleurs sociaux. L'analyse audio dans la maison intelligente étant un domaine de recherche encore peu exploré, l'intérêt et la manière d'analyser les informations sonores dans un habitat intelligent sont ensuite abordés par une expérience qui a permis de mettre en évidence les défis et les verrous technologiques qui devront être levés pour pouvoir utiliser les informations sonores en complément des autres modalités, et, dans le cas de la parole, la reconnaissance en conditions d'enregistre- ment distant. Une solution pratique mettant en œuvre plusieurs microphones est ensuite présentée. Le but envisagé est la réalisation d'un système de commande vocale mettant l'utilisateur en mesure de piloter son environnement non seulement par les interrupteurs et télécommandes classiques, mais aussi par la voix. L'intérêt de l'information audio combinée à celle des capteurs domotiques est ensuite mis en évidence au travers d'une analyse multimodale permettant de localiser une personne dans un habitat intelligent ou de déterminer son activité. La localisation est nécessaire, par exemple pour avoir connaissance du contexte dans lequel un ordre domotique a été donné. L'activité peut être utilisée pour observer une évolution des habitudes de la personne pour aider à un diagnostic. Pour finir, le mémoire présente les perspectives de recherche et les projets à venir de l'auteur. Il est accompagné de la reproduction de 4 communications scientifiques publiées dans des congrès sélectifs à comité de lecture.

Les systèmes logiciels tendent à se doter de facultés d'adaptation, d'évolution et d'ouverture. Ces capacités requièrent une grande flexibilité et dynamicité de l'environnement d'exécution, ainsi que de nouveaux outils d'assistance à la fabrication de ces systèmes. En électronique, des outils ont été déployés pour faire face à l'hétérogénéité et au nombre de composants, ainsi qu'aux besoins d'adaptation de produits existants à de nouvelles technologies. L'ouverture de la documentation et des spécifications a permis une grande richesse de solutions venant tant de bricoleurs que d'industriels. Inspiré par l'électronique, cette thèse contribue à l'amélioration de la flexibilité des systèmes logiciels tout en conservant un haut niveau de fiabilité. Les apports se font à trois niveaux. (1) Un nouveau modèle de composants qui offre une grande flexibilité et permet la connection de composants hétérogènes. (2) Des outils issus de l'ingénierie des modèles, pour créer, modifier, simuler et valider la structure et le comportement des assemblages de composants avant leur déploiement. (3) Un environnement d'exécution bati sur une architecture à base de services, pour supporter les évolutions, les adaptations et l'ouverture requises par le modèle de composant proposé. Cette thèse a été validée sur un cas concret dans un projet d'aide à domicile. Dans ce domaine, les systèmes logiciels doivent être adaptables et flexibles, pour répondre aux évolutions des besoins et pathologies des personnes âgées. Les bénéfices acquis de l'utilisation de cette approche dans ce contexte ont prouvé la pertinence de cette thèse.

Cette thèse est une thèse CIFRE entre le LORIA et la société MEDETIC et porte sur la conception des systèmes de télésurveillance pour le maintien à domicile des personnes âgées.Le système est conçu aux personnes âgées qui veulent passer leur vieillesse dans leur propre maison, à cause de son potentiel pour augmenter l'indépendance et la qualité de la vie. Cela profiterait non seulement aux personnes âgées qui veulent vivre dans leur propre maison, mais aussi le système de santé publique en coupant des prix de façon significative.Mis à part la conception d'une architecture de télésurveillance « Vill’Âge® »basée sur des réseaux de capteurs hétérogènes (Domotique, IEEE802.15.4/Zigbee, Wifi, Bluetooth), la thèse a contribué essentiellement sur la proposition d'un protocole de clustering et de routage dans le réseau de capteurs sans fil avec une approche de la logique floue, et d'un middleware pour la collecte et le traitement des données des capteurs avec la gestion de la qualité de service comme particularité.Une première plateforme de test à été développée à Colmar (MEDETIC) et une seconde, plus complète et fait suite de cette thèse, est en cours de développement au LORIA (http://infositu.loria.fr/).Nous avons participé dans le concours de ministère de l'Enseignement supérieur et de la recherche avec un projet intitulé MPIGate: « Multi Protocol Interface and Gateway for telecare, environment Monitoring and Control » et nous avons gagné le prix de ce concours au niveau d’émergence. / This thesis is a thesis CIFRE between LORIA and the MEDETIC Company and focuses on the design of telehomecare system for the elderly.In addition to the design of a remote surveillance architecture “Vill’Âge ®” based on networks of heterogeneous sensor (home automation, IEEE802.15.4/Zigbee, Wifi, Bluetooth), thesis has contributed essentially on the proposal of a clustering and routing protocol in the network of wireless sensors with an approach to fuzzy logic, and of a middleware for the collection and processing of data from sensors with the management of the quality of service as a special feature.A first platform was developed at Colmar (MEDETIC) and a second who is more complete is under development at LORIA (http://infositu.loria.fr/).By using this system, MEDeTIC, offers a new concept of smart homes for the senior citizens, named in French “Maisons Vill’Âge”. The first housing schemes are being built in 2 departments of France. A flat is entirely equipped to act as a demonstrator and as laboratory of research and development.The system is designed for the elderly who wish to spend their old age in their own home, because of its potential to increase independence and quality of life. This would not only benefit the elderly who want to live in their own home, but also the national health care system by cutting costs significantly. Based on this PhD thesis, MPIGate, a “Multiprotocol Interface and Gateway for for telecare, environment”, has been developed. MPIGate was awarded in the competition of the Ministry of Higher Education and Research and OSEO 2010