L'Assistance Ambiante est un domaine de recherche prometteur qui vise à utiliser les technologies de l'information pour venir en aide aux personnes dépendantes durant leur vie quotidienne. L'impact de ces recherches pourrait être déterminant pour de nombreux séniors ainsi que pour leurs proches. Cette discipline s'est développée régulièrement au cours des dernières années, mais tout de même plus lentement que la plupart des autres applications de l'internet des objets. Cela est dû à la complexité inhérente à l'Assistance Ambiante, qui nécessite une compréhension dynamique du contexte, ainsi que la mise en place de nombreux média de communication dans le lieu de vie de l'utilisateur. Plus précisément, les chercheurs rencontrent des difficultés avec l'étape déterminante de la reconnaissance d'activité, comme nous le montre la littérature.Mon équipe de recherche a déployé notre système dans plusieurs environnements, le plus récent consistant en une maison de retraite et trois maisons individuelles en France.Nous adoptons une approche centrée sur l'utilisateur, où l'utilisateur final définit ce qu'il attend, et nous fournit des réactions et conseils sur notre système.De cette manière, nous pouvons apprendre de nos déploiements, et obtenir des informations pour répondre aux défis de l'Assistance Ambiante, y compris la reconnaissance d'activité.Ainsi, la ligne directrice de cette thèse émerge des défis que nous avons rencontré durant nos déploiements.Au commencement de cette thèse, j'ai été confronté à la problématique concrète d'un déploiement réel de notre système.Je relate donc les besoins que nous avons vu émerger, par nos propres observations et par les retours des utilisateurs, ainsi que les problèmes techniques que nous avons rencontrés.Pour chacun de ces problèmes et besoins, je décris la solution que nous avons retenu et implémenté.Une fois le système installé, mon équipe et moi-même avons pu récolter de nombreuses données sur son fonctionnement.J'ai tout d'abord mis en place une plate-forme d'analyse de données en Assistance Ambiante, permettant un prototypage rapide lié à la reconnaissance d'activité.En tirant profit de cette plate-forme, j'ai observé le problème posé par la reconnaissance d'activité, qui est une étape critique, mais trop souvent inexacte dans ses conclusions.Pour faire face aux erreurs dans le raisonnement, je formalise la notion d'exactitude pour la reconnaissance d'activité, et fournit une méthode pour mesurer l'exactitude de notre moteur de raisonnement.Cela requiert d'abord d'observer une vérité terrain sur l'activité en cours, ou à défaut une estimation sur cette activité, d'une source autre que le raisonneur lui-même.Je cherche ensuite à améliorer la qualité de notre moteur de raisonnement.Pour y parvenir, je m'attache à regarder plus précisément certains raisonnements incorrects.J'y observe que les erreurs de raisonnement viennent parfois du fait que le raisonneur essaie d'être trop précis, ou qu'à l'inverse, il est parfois trop imprécis dans les activités qu'il infère.Je propose donc une méthode pour optimiser le moteur de raisonnement, de telle manière à ce qu'il conclue de la meilleure façon possible parmi plusieurs activités suspectées, en choisissant l'activité qui offre le meilleur compromis entre sa Précision et le risque d'Inexactitude de la part du moteur de raisonnement.Cette contribution me mène à introduire une hiérarchie entre les activités.En effet, en appliquant la méthode précédente sur un modèle hiérarchique d'activités, le raisonneur est calibré automatiquement, pour choisir à quel niveau de précision il pourra reconnaître une activité.Il va de soi que ces travaux sont validés formellement au sein de cette dissertation. / Ambient Assisted Living is a promising research area.It aims to use information technologies to assist dependent elderly people on their daily life.The impact of these technologies could be dramatic for millions of elderly people and for their caregivers.This research area has developed consistently over the past few years, although slower than most other applications of the Internet of Things.This is caused by the inner complexity of Ambient Assisted Living.Indeed, Ambient Assisted Living requires a dynamic understanding of the context, as well as the disposal of numerous communication media in the environment surrounding the end-user.More precisely, researchers face difficulties in recognizing end-users' activities, as we can observe in the literature.My research team have deployed our system in several environments, of which the most recent includes a nursing home and three houses in France.We adopt a user-centric approach, where end-users describe what they expect, and share with us their feedbacks and advices about our system.This approach guided me to identify activity recognition as a critical challenge that needs to be addressed for the usability and acceptability of Ambient Assisted Living solutions.Thus, the guiding line of this thesis work emerges naturally from the challenges we encountered during our deployments.In the beginning of this thesis, I have been facing the practical problem of putting into place an actual deployment of our system.In this document, I describe the needs that emerged from our own observations and from the users feedbacks, as well from as the technical problems we encountered.For each of these problems and needs, I describe the solution we have selected and implemented.From our deployments, my team and I were able to collect a large amount of operating data.I have created a platform to analyze Ambient Assisted Living data, also to allow rapid prototyping for activity recognition.By using this platform, I have observed problems with activity recognition, which is too often misleading and inaccurate.A first observation is that the sensor events are sometimes disturbed by multiuser situations, when several persons are active in the home.Activity recognition in these conditions is extremely difficult, and during this thesis my scope is solely focused on detecting multiuser situations, not recognizing activities in such situations.I then seek to improve the quality of our reasoning engine.To do so, I have looked more precisely at some incorrect reasoning.I observed that the errors in reasoning come from the fact that the reasoner tries to be too precise or that, conversely, it infers too imprecise activities.I therefore propose a method to optimize the reasoning engine, so that it concludes with the best possible activity among several possible activities, by choosing the one that offers the best compromise between Precision and the risk of Inaccuracy in activity recognition.It should be noted that this contribution is independent of the method used for activity recognition, and can work with any type of reasoning.I have formalized the concept of Accuracy, and provided a method to measure the Accuracy of a reasoning engine.This requires first to observe a ground-truth on the activity being performed.This contribution brought me to introduce a hierarchical model for activities.Indeed, by applying the method described above on a hierarchical model of activities, the reasoning engine can be calibrated automatically to choose how precise it should be at recognizing an activity.It goes without saying that these contributions are formally validated through this dissertation.