L’objectif de ce travail de thèse est d’explorer la conception de mécanismes de contrôle d’accès dans les environnements collaboratifs ubiquitaires. Les changements dynamiques et l’augmentation du nombre de ressources et d’utilisateurs dans ce type d’environnements rendent le contrôle d’accès plus complexe. Dans ce travail, nous proposons une approche d’adaptation qui permet de déployer et de reconfigurer dynamiquement les composants logiciels en cours d’exécution en fonction des fluctuations de la structure de collaboration et des changements des besoins de contrôle d’accès. En premier lieu, un modèle sémantique de contrôle d’accès est proposé afin de permettre l’expression des besoins de contrôle d’accès selon les situations de collaboration. Des règles d’adaptation qui assurent la décentralisation des mécanismes de contrôle d’accès ont été proposées dans le but d’assurer un passage à l’échelle. En second lieu, nous proposons un framework qui permet d’effectuer l’adaptation et d’exécuter les actions de déploiement des composants logiciels en fonction des besoins de contrôle d’accès à tout moment de la collaboration. Nous avons validé nos contributions à travers un scénario mettant en œuvre des services de collaboration et de partage de ressources dans un environnement de travail collaboratif. / The objective of this work is to explore the design of access control mechanisms in collaborative ubiquitous environments. The dynamic changes and the increasing number of resources and users in this type of environments make the access control more complex. In this work, we propose an adaptation approach that allows deploying and reconfiguring the software components at runtime according to the changes of the collaboration structure and access control requirements. Firstly, a semantic model of access control is proposed to allow the expression of access control requirements. Adaptation rules that ensure the decentralization of access control mechanisms are also proposed for scalability reasons. Secondly, we propose a framework that makes adaptation and implements deployment actions during the collaboration process. We validate our contributions through a scenario that implements collaboration services and resources sharing in a collaborative working environment.

Ce travail de thèse explore la conception d'applications collaboratives destinées a être exécutées dans des environnements ubiquitaires. Les applications collaboratives fournissent des moyens pour que des utilisateurs organisés dans des groupes puissent coopérer afin d'effectuer une tâche commune. Jusqu'à présent, ces applications ont été conçues pour une utilisation avec des systèmes de type "bureau". Dans ce travail nous proposons de faire profiter ces applications des possibilités offertes par les environnements issus de l'informatique ubiquitaire, notamment la sensibilité au contexte et l'adaptation. En premier lieu, un modèle sémantique de la collaboration, appelé GCO, est proposé afin de permettre l'expression des besoins de collaboration indépendamment du domaine d'application. Ce modèle est une ontologie de la collaboration incorporant des règles permettant d'effectuer d'inférences pour déduire un schéma de déploiement à partir des besoins de collaboration. En deuxième lieu, une approche de modélisation est proposée afin de faciliter la conception d'applications collaboratives ubiquitaires. Cette approche se base sur une décomposition multi-niveau permettant la mise en Suvre d'une adaptation de l'architecture du système aux changements du contexte haut niveau (exigences de l'application) et bas niveau (contraintes liées aux ressources). Ensuite, le framework FACUS, qui est une implantation de l'approche utilisant GCO comme modèle pivot pour l'interopérabilité entre les exigences et les contraintes, est proposé. Enfin, FACUS est évalué tant du point de vue fonctionnel que de celui des performances, montrant la faisabilité de notre approche.

Avec l'apparition des paradigmes des systèmes ubiquitaires ou omniprésents et de l'intelligence ambiante, on assiste à l'émergence d'un nouveau domaine de recherche visant à créer des environnements ou écosystèmes intelligents pouvant offrir une multitude de services permettant d'améliorer la qualité de vie, l'état physique et mental, et le bien-être social des usagers. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur la problématique de la représentation sémantique des connaissances et du raisonnement dans le cadre des systèmes à intelligence ambiante et des robots ubiquitaires. Nous proposons deux modèles sémantiques permettant d'améliorer les fonctions cognitives de ces systèmes en termes de gestion du contexte. Au premier modèle, de type ontologique, sont associés un langage de règles et un raisonnement réactif pour la sensibilité au contexte. Pour prendre en compte le caractère dynamique du contexte et assurer une prise de décision cohérente, le mode de raisonnement retenu garantit deux propriétés essentielles : la décidabilité et la non-monotonie. Le deuxième modèle, également de type ontologique, complète le modèle précédent en termes d'expressivité pour la représentation de contextes non-triviaux et/ou liés au temps. Il s'appuie sur des relations n-aires et une représentation narrative des événements pour inférer des causalités entre événements et reconnaitre des contextes complexes non-observables à partir d'événements passés et courants. Les modèles proposés ont été mis en oeuvre et validés sur la plateforme ubiquitaire d'expérimentation du LISSI à partir de trois scenarii d'assistance cognitive et de reconnaissance de contexte / With the appearance of the paradigms of ubiquitous systems and ambient intelligence, a new domain of research is emerging with the aim of creating intelligent environments and ecosystems, that can provide multiple services that can improve quality of life, the physical and mental status and the social wellness of the users. In this thesis, we address the problem of semantic knowledge representation and reasoning, in the context of ambient intelligent systems and ubiquitous robots. We propose two semantic models that improve the cognitive functions of these systems, in terms of context recognition, and context adaptation. The first one is an ontology-based model, which is associated with a rule language to model reactive reasoning process on contextual knowledge. To take into account the dynamicity of context and insure coherent decision-making, this process guarantees two essential properties: decidability and non-monotonic reasoning. The second model is also an ontology-based model that completes the previous model in terms of expressiveness for semantic representation of non-trivial contexts with temporal dimension It is based on n-ary relations and a narrative representation of events for inferring causalities between events, and therefore to build the chronological context of a situation as from past and current events. The proposed models have been implemented on the ubiquitous experimental platform of LISSI, and validated through three scenarios for cognitive assistance and context recognition