Cette thèse a été réalisée dans le cadre du projet PIMI, financé par l’Agence Nationale de la Recherche. Elle porte sur la modélisation et l’utilisation d’informations personnelles dont la validité ou l'utilisabilité dépend du contexte. Plus particulièrement, elle a pour but d'aider l’utilisateur à réaliser des procédures en ligne. Elle aborde les problématiques de la représentation d’informations hétérogènes,d’interrogation d’espaces d’informations personnelles contextualisées, de remplissage automatique de formulaires et de réalisation automatique de procédures définies à un haut niveau d’abstraction par composition de services disponibles en ligne. Pour répondre à ces problématiques, nous avons proposé plusieurs contributions.La première contribution porte sur la gestion d’un espace d’informations personnelles. Nous avons proposé une modélisation permettant la description des informations personnelles en utilisant plusieurs ontologies de domaine. Ces informations personnelles sont ainsi instanciées avec différentes valeurs dont l’utilisabilité dépend du contexte et d'un degré d'utilisabilité. Nous avons également proposé deux algorithmes d’interrogation contextuelles SQE et FQE qui permettent la recherche par des requêtes sur des informations personnelles stockées.La seconde contribution porte sur l'utilisation de ces informations par de différents services en ligne, et ce dans deux cas. Dans le cas du remplissage automatique de formulaires, nous avons proposé un algorithme permettant de générer une requête sémantique à partir de la représentation annotée d’un formulaire. Cette requête est évaluée en utilisant les deux algorithmes d'interrogation SQE et FQE. Dans le cas de la réalisation d'un objectif utilisateur par composition de services, nous avons étendu l'algorithme de Graphplan pour prendre en compte la contextualisation des données et des politiques de sécurité spécifiées par l'utilisateur. Ces dernières permettent ainsi à l'utilisateur d'augmenter le contrôle sur ses informations et de limiter leur divulgation. / This thesis was conducted within the PIMI project, financed by the National Agency of the Research. It concerns the modeling, the querying and thecomposition of personal information. We considered that the use and the accessto personal information is context dependent (e.g., social, geographical). More particularly, it aims to support the user when realising online,administrative or personal procedures. In this setting, the tackled problems arethe representation of heterogeneous information, the context-aware personalinformation spaces querying, the automatic form-filling and the automaticrealization of procedures defined at a high level of abstraction by compositionof online available services.To solve these problems, we have developped several contributions. The first oneconcerns the management of the personal information space. We havedefined a model allowing the description of personal information using severaldomain ontologies. Our model can be instantiated on the user's personalinformation with several usability values depending on the context and with ausability degree. We have also proposed two contextualquerying algorithms SQE and FQE which allow to query the recorded information.The second contribution concerns the use of these information by several onlineservices. It presents two use cases. In the case of the automaticforms-filling, we have proposed an algorithm allowing to generate a semanticquery from an annotated form representation. This query is evaluated by usingboth querying algorithms SQE and FQE. Then, in the case of the user objectiverealization (an abstract procedure) by service composition, we have extendedthe Graphplan algorithm to take into account the contextualization of the dataand the access policy rules specified by the user. The latter allows the user toincrease the control of its information and to limit their leaking.

Nous nous positionnons dans un contexte d'informatique ambiante dans lequel il arrive que les besoins de l'utilisateur n'aient pas été prévus, notamment en situation exceptionnelle. Dans ce cas, il peut ne pas exister de système préconçu qui réponde exactement à ces besoins. Pour les satisfaire, il faut alors pouvoir composer les systèmes disponibles dans l'environnement, et le système composé doit permettre à l'utilisateur de faire des choix à l'exécution. Ainsi, l'utilisateur a la possibilité d'adapter l'exécution de la composition à son contexte. Cela signifie que la composition intègre des structures de contrôle de l'exécution, destinées à l'utilisateur : la composition est dite flexible. Dans cette thèse, nous proposons de répondre au problème de la composition flexible en contexte d'intelligence ambiante avec un planificateur produisant des plans flexibles. Dans un premier temps, nous proposons une modélisation de la planification flexible. Pour cela, nous définissons les opérateurs de séquence et d'alternative, utilisés pour caractériser les plans flexibles. Nous définissons deux autres opérateurs au moyen de la séquence et de l'alternative : l'entrelacement et l'itération. Nous nous référons à ce cadre théorique pour délimiter la flexibilité traitée par notre planificateur Lambda-Graphplan. L'originalité de Lambda-Graphplan est de produire des itérations en s'appuyant sur une approche par graphe de planification. Nous montrons notamment que Lambda-Graphplan est très performant avec les domaines se prêtant à la construction de structures itératives.

Nous nous positionnons dans un contexte d'informatique ambiante dans lequel il arrive que les besoins de l'utilisateur n'aient pas été prévus, notamment en situation exceptionnelle. Dans ce cas, il peut ne pas exister de système préconçu qui réponde exactement à ces besoins. Pour les satisfaire, il faut alors pouvoir composer les systèmes disponibles dans l'environnement, et le système composé doit permettre à l'utilisateur de faire des choix à l'exécution. Ainsi, l'utilisateur a la possibilité d'adapter l'exécution de la composition à son contexte. Cela signifie que la composition intègre des structures de contrôle de l'exécution, destinées à l'utilisateur : la composition est dite flexible. Dans cette thèse, nous proposons de répondre au problème de la composition flexible en contexte d'intelligence ambiante avec un planificateur produisant des plans flexibles. Dans un premier temps, nous proposons une modélisation de la planification flexible. Pour cela, nous définissons les opérateurs de séquence et d'alternative, utilisés pour caractériser les plans flexibles. Nous définissons deux autres opérateurs au moyen de la séquence et de l'alternative : l'entrelacement et l'itération. Nous nous référons à ce cadre théorique pour délimiter la flexibilité traitée par notre planificateur Lambda-Graphplan. L'originalité de Lambda-Graphplan est de produire des itérations en s'appuyant sur une approche par graphe de planification. Nous montrons notamment que Lambda-Graphplan est très performant avec les domaines se prêtant à la construction de structures itératives. / In a context of Ambient Intelligence, some of the user's needs might not be anticipated, e.g. when the user is in an unforeseen situation. In this case, there could exist no system that exactly meets their needs. By composing the available systems, the user could obtain a new system that satisfies their needs. In order to adapt the composition to the context, the composition must allow the user to make choices at runtime. So the composition includes control structures for the user: the composition is flexible. In this thesis, I deal with the problem of the flexible composition by automated planning. I propose a model of flexible planning. The sequence and the choice operators are defined and used to characterize flexible plans. Then, two other operators are derived from the sequence and the choice operators: the interleaving and the iteration operators. I refer to this framework to define the flexibility produced by my planner, Lambda-Graphplan, which is based on the planning graph. The originality of Lambda-Graphplan is to produce iterations. I show that Lambda-Graphplan is very efficient on domains that allow the construction of iterative structures.

This work describes graphplan, satplan and real-time adaptive A* planning algorithms. Through implementation of these algorithms, functionality and assumed attributes (real-time calculation, parallelism) are tested. These tests take place in nontrivial domains. Graphplan and satplan algorithms were tested in block-world, tire-world and bulldozer domains. Results of these tests were compared and displayed in graphs. Real-time adaptive A* algorithm was tested in tire-world domain. Results of these tests were compared with classic A* algorithm. Advantages and disadvantages of these algorithms are also described in this work.