Le déploiement sensible au contexte et la reconfiguration des applications dans les sessions collaboratives sont les processus permettant de gérer la distribution initiale et ultérieure des outils collaboratifs sur les nSuds des participants en prenant en compte diverses contraintes. Ces contraintes proviennent de la structure de la session, des environnements d'exécution et des relations entre les participants. La majorité des travaux liés au déploiement et à la reconfiguration proposent des solutions qui couvrent essentiellement les deux premiers points mais qui n'accordent pas beaucoup d'importance au dernier point. Ainsi, les applications déployées couvrent les besoins des utilisateurs et sont compatibles avec le contexte local mais l'interopérabilité avec les applications déjà déployées sur les nSuds des voisins n'est pas vérifiée. De plus, le contrôle du déploiement et la découverte des applications requises se fait de façon centralisée et nécessite l'intervention humaine. Nous proposons une approche de déploiement et de reconfiguration automatique basée sur un algorithme décentralisé qui s'exécute sur chaque nSud de déploiement. Cet algorithme utilise des modèles abstraits pour générer des configurations de déploiement valides permettant de respecter les diverses contraintes. Nous avons développé une plate-forme Pair-à-Pair offrant des modules génériques pour supporter cet algorithme. Enfin, nous avons réalisé des prototypes et nous avons mené des tests de performance afin d'évaluer expérimentalement notre approche.

Actuellement, avec l’essor de l’informatique ubiquitaire, un intérêt grandissant est porté à l’exploitation du contexte de l’utilisateur pour une adaptation des applications et de leur contenu à ses besoins et activités en temps réel, dans divers domaines (tourisme, maisons intelligents, hôpitaux). De cet intérêt résulte bon nombre de projets traitant la définition et l’élaboration de modèles de contexte et de plateformes de gestion dudit contexte. Dans le cadre du projet GéoÉduc3D, l’utilisation du contexte pour l’amélioration de l’aspect immersif et interactif de jeux éducatifs revêt un intérêt certain. Ce cadre applicatif (jeux éducatifs, réalité augmentée, téléphones intelligents) est complètement différent et amène la question de l’interopérabilité peu abordée dans les précédents travaux. Nos travaux ont donc pour objectif de concevoir et d’implémenter une solution informatique dédiée à l’acquisition et à la diffusion de contexte spatial dans un environnement multi-joueurs sur et pour des téléphones intelligents. Dans ce but, nous proposons tout d’abord une nouvelle définition et une modélisation du contexte spatial adapté à notre cadre particulier. Ensuite, nous présentons l’architecture d’un système orienté service pour la gestion de cette information contextuelle. Afin de tester notre approche, un prototype de service Web a été élaboré selon trois fonctions principales : récupération des informations auprès des téléphones intelligents ; enregistrement des données dans la base de données et interrogation flexible en mode synchrone ou asynchrone des données. Ce travail de recherche ouvre ainsi la voie à la conception et au développement d’applications de jeux éducatifs, destinées à n’importe quel type de téléphone intelligent, sensible au contexte spatial des joueurs dans un environnement multi-joueurs. / Currently, with the rise of ubiquitous computing, one is growing interest in using the user context, for adapting applications and their contents to users’ needs and activities in real time, in different fields (tourism, smart homes, and hospitals). Many projects dealing with the definition and context models and management platforms have emerged. In the GeoEduc3D project, exploiting the context to improve the immersive and interactive aspects of interactive educational games is to be explored. This particular application framework (serious games, augmented reality, smart phones) is completely different and brings the issue of interoperability, which was not really addressed in previous work. Therefore, our work aims to design and implement a solution dedicated to the acquisition and dissemination of spatial context in a multi-players environment on and for smart phones. For this purpose, we first propose a definition and modeling of spatial context. Then we define the architecture of a service-oriented system for managing that information. To test our approach, a Web service prototype was developed according to three main functions: retrieving information from smart phones, storing data in the database and query flexible synchronous or asynchronous data. This research opens the way for the design and development of context-aware serious games applications for any type of smart phone, in a multiplayer environment.

De nos jours, la façon d'utiliser les applications mobiles dans le domaine des transports offre de nouveaux défis liés aux spécificités de l'environnement, comme la forte mobilité des terminaux, leur répartition, ou encore le réseau instable de communication. La plupart des applications existantes ont des contraintes de fonctionnement qui les rendent inadaptées si les conditions d'exécution évoluent rapidement. Cela rend intéressant l'utilisation d'un cadre unifié de conception et d'exécution, capable de gérer ces applications. Nos travaux portent, dans un premier temps, sur une étude des applications mobiles et de leur comportement, en fonction du contexte d'exécution. Nous considérons le cas des applications dédiées aux transports, conçues pour accompagner et assister un usager dans son déplacement (navigation, sécurité routière, applications des moyens de transports, etc.). Nous identifions les éléments du contexte propres aux applications fortement mobiles et les modélisons. Dans un second temps, nous proposons un cadre dynamique et sensible au contexte, permettant le déploiement de nouveaux services " à la volée " ainsi que leur adaptation pour une meilleure utilisation des ressources dans des milieux très évolutifs. Nous nous focalisons sur le côté réactif, permettant d'adapter le comportement des applications à leurs nouvelles conditions d'utilisation. Les applications sont décomposées en services de base avec un couplage lâche pour une plus grande flexibilité. Nous utilisons une architecture orientée service, qui permet la réutilisation des services communs à plusieurs applications mais aussi la gestion du contexte au travers de services équivalents mais capables de fonctionner dans des conditions différentes.Nous montrons, grâce au prototype de notre plateforme CATS (Context-Aware Transportation Services), d'abord la faisabilité d'une plateforme à services sur des terminaux portables. Nous testons ensuite plusieurs scénarios afin de démontrer la réactivité des adaptations aux changements de contexte. Dans cette thèse nous proposons une vue d'ensemble sur la création et la gestion des applications sensibles au contexte pour le domaine des transports. Le but de notre démarche est d'assurer le bon fonctionnement de l'ensemble des applications d'un utilisateur, malgré les changements dynamiques du contexte.

De nos jours, la façon d’utiliser les applications mobiles dans le domaine des transports offre de nouveaux défis liés aux spécificités de l’environnement, comme la forte mobilité des terminaux, leur répartition, ou encore le réseau instable de communication. La plupart des applications existantes ont des contraintes de fonctionnement qui les rendent inadaptées si les conditions d’exécution évoluent rapidement. Cela rend intéressant l’utilisation d’un cadre unifié de conception et d’exécution, capable de gérer ces applications. Nos travaux portent, dans un premier temps, sur une étude des applications mobiles et de leur comportement, en fonction du contexte d’exécution. Nous considérons le cas des applications dédiées aux transports, conçues pour accompagner et assister un usager dans son déplacement (navigation, sécurité routière, applications des moyens de transports, etc.). Nous identifions les éléments du contexte propres aux applications fortement mobiles et les modélisons. Dans un second temps, nous proposons un cadre dynamique et sensible au contexte, permettant le déploiement de nouveaux services « à la volée » ainsi que leur adaptation pour une meilleure utilisation des ressources dans des milieux très évolutifs. Nous nous focalisons sur le côté réactif, permettant d’adapter le comportement des applications à leurs nouvelles conditions d’utilisation. Les applications sont décomposées en services de base avec un couplage lâche pour une plus grande flexibilité. Nous utilisons une architecture orientée service, qui permet la réutilisation des services communs à plusieurs applications mais aussi la gestion du contexte au travers de services équivalents mais capables de fonctionner dans des conditions différentes.Nous montrons, grâce au prototype de notre plateforme CATS (Context-Aware Transportation Services), d’abord la faisabilité d’une plateforme à services sur des terminaux portables. Nous testons ensuite plusieurs scénarios afin de démontrer la réactivité des adaptations aux changements de contexte. Dans cette thèse nous proposons une vue d’ensemble sur la création et la gestion des applications sensibles au contexte pour le domaine des transports. Le but de notre démarche est d’assurer le bon fonctionnement de l’ensemble des applications d’un utilisateur, malgré les changements dynamiques du contexte. / The use of mobile applications in the transportation domain raises a multitude ofchallenges, related to the specific execution environment: highly mobile and distributed devices, unstable communication networks, etc. Most of the existing applications are not flexible enough to cope with the rapidly changing environment. It would be interesting to provide a unified frame for the design and execution of such applications, offering management capabilities as well. We propose a study of the mobile applications and their behavior in relation with thecontext. We consider a certain type of applications, designed to accompany and assist users on the move (navigation, traffic security, applications related to a means of transport, etc.). We identify the context elements which are characteristic to highly mobile applications and we propose a context model for the transportation domain. In order to handle multiple applications at a time, we propose a dynamic and contextaware framework, capable of deploying services “on the fly”. We consider applications built through the assembly of services, allowing them to adapt to the execution environment and make the best use of the available resources. We focus on the reaction of the applications to the changes in the environment. Applications are built of services and thus benefit from loose coupling, allowing them to be flexible. A service oriented architecture brings further advantages, notably that services can be shared between applications and that a service can have multiple implementations. We manage the adaptation to new conditions of use through equivalent services built for different context situations. The framework that we have proposed, called CATS (Context-Aware Transportation Services), has been tested thanks to a prototype. We were able to prove the feasibility of the framework as well as evaluate several testing scenarios, showing the reactivity of the applications to context changes. This work proposes a complete view of the design and management of context-aware applications for the transport domain. Our goal is to enhance user experience by ensuring the well functioning of his/her applications despite the ever changing context.

Dans le domaine des TIC, les services de demain seront certainement basés sur des systèmes ubiquitaires, omniprésents et pervasifs. Ces systèmes devront prendre en considération différents paramètres provenant de l'environnement de l'utilisateur, c'est à dire son contexte. Le contexte de l'utilisateur peut être composé d'informations statiques ou dynamiques, objectives ou subjectives, quantitatives ou qualitatives. Il peut inclure des données telles que la localisation géographique, les caractéristiques du terminal utilisé, la température ambiante, l'humeur de l'utilisateur. Afin d'améliorer la QoS et la QoE, les services et les systèmes doivent être adaptés aux changements du contexte des utilisateurs. Le contexte doit donc être collecté et interprété et les règles d'adaptation du système doivent être définies. Sur les systèmes étendus, riches, dynamiques et hétérogènes, tels que ceux considéré dans le cadre de cette thèse, ces opérations doivent être automatisées. Vu la quantité et la complexité des données contextuelles à considérer, l'utilisation de la sémantique dans la gestion de contexte peut faciliter cette automatisation et ouvrir la porte au raisonnement et à l'adaptation automatiques. Aujourd'hui, peu de solutions viables existent pour cette problématique. Nous proposons alors d'utiliser et d'adapter des mécanismes et technologies provenant du web sémantique pour décrire et manipuler les informations de contexte. Dans un premier temps, nous avons proposé une méthodologie de conception qui nous permit de proposer " Ubiquity-Ont " : une ontologie générique au domaine des TIC, flexible et extensible. Les données de contexte ont alors été décrites sous forme de concepts et d'instances, reliés par des relations sémantiques. Nous avons ensuite proposé une architecture overlay, composée de deux niveaux de vitalisation et permettant d'intégrer un gestionnaire de contexte, basé sur la sémantique, sur des environnements réseaux et services. Cette solution overlay permet de (a) masquer l'hétérogénéité des composants du système et (b) d'augmenter virtuellement les entités du système existant par les capacités nécessaires à la manipulation et au raisonnement sur les données sémantiques du contexte. Nos propositions ont étés implémentées et testées sur une plateforme réelle et appliquées à deux cas d'études : Gestion de la mobilité sur des environnements de réseaux d'accès hétérogènes et Optimisation de la consommation d'énergie dans les terminaux mobiles

Le monde de la TV est en cours de transformation de la télévision analogique à la télévision numérique, qui est capable de diffuser du contenu de haute qualité, offrir aux consommateurs davantage de choix, et rendre l'expérience de visualisation plus interactive. IPTV (Internet Protocol TV) présente une révolution dans la télévision numérique dans lequel les services de télévision numérique sont fournis aux utilisateurs en utilisant le protocole Internet (IP) au dessus d’une connexion haut débit. Les progrès de la technologie IPTV permettra donc un nouveau modèle de fourniture de services. Les fonctions offertes aux utilisateurs leur permettent de plus en plus d’autonomie et de plus en plus de choix. Il en est notamment ainsi de services de type ‘nTS’ (pour ‘network Time Shifting’ en anglais) qui permettent à un utilisateur de visionner un programme de télévision en décalage par rapport à sa programmation de diffusion, ou encore des services de type ‘nPVR’ (pour ‘network Personal Video Recorder’ en anglais) qui permettent d’enregistrer au niveau du réseau un contenu numérique pour un utilisateur. D'autre part, l'architecture IMS proposée dans NGN fournit une architecture commune pour les services IPTV. Malgré les progrès rapides de la technologie de télévision interactive (comprenant notamment les technologies IPTV et NGN), la personnalisation de services IPTV en est encore à ses débuts. De nos jours, la personnalisation des services IPTV se limite principalement à la recommandation de contenus et à la publicité ciblée. Ces services ne sont donc pas complètement centrés sur l’utilisateur, alors que choisir manuellement les canaux de diffusion et les publicités désirées peut représenter une gêne pour l’utilisateur. L’adaptation des contenus numériques en fonction de la capacité des réseaux et des dispositifs utilisés n’est pas encore prise en compte dans les implémentations actuelles. Avec le développement des technologies numériques, les utilisateurs sont amenés à regarder la télévision non seulement sur des postes de télévision, mais également sur des smart phones, des tablettes digitales, ou encore des PCs. En conséquence, personnaliser les contenus IPTV en fonction de l’appareil utilisé pour regarder la télévision, en fonction des capacités du réseau et du contexte de l’utilisateur représente un défi important. Cette thèse présente des solutions visant à améliorer la personnalisation de services IPTV à partir de trois aspects: 1) Nouvelle identification et authentification pour services IPTV. 2) Nouvelle architecture IPTV intégrée et comportant un système de sensibilité au contexte pour le service de personnalisation. 3) Nouveau service de recommandation de contenu en fonction des préférences de l’utilisateur et aussi des informations contextes / Internet Protocol TV (IPTV) delivers television content to users over IP-based network. Different from the traditional TV services, IPTV platforms provide users with large amount of multimedia contents with interactive and personalized services, including the targeted advertisement, on-demand content, personal video recorder, and so on. IPTV is promising since it allows to satisfy users experience and presents advanced entertainment services. On the other hand, the Next Generation Network (NGN) approach in allowing services convergence (through for instance coupling IPTV with the IP Multimedia Subsystem (IMS) architecture or NGN Non-IMS architecture) enhances users’ experience and allows for more services personalization. Although the rapid advancement in interactive TV technology (including IPTV and NGN technologies), services personalization is still in its infancy, lacking the real distinguish of each user in a unique manner, the consideration of the context of the user (who is this user, what is his preferences, his regional area, location, ..) and his environment (characteristics of the users’ devices ‘screen types, size, supported resolution, ‘‘ and networks available network types to be used by the user, available bandwidth, ..’) as well as the context of the service itself (content type and description, available format ‘HD/SD’, available language, ..) in order to provide the adequate personalized content for each user. This advanced IPTV services allows services providers to promote new services and open new business opportunities and allows network operators to make better utilization of network resources through adapting the delivered content according to the available bandwidth and to better meet the QoE (Quality of Experience) of clients. This thesis focuses on enhanced personalization for IPTV services following a user-centric context-aware approach through providing solutions for: i) Users’ identification during IPTV service access through a unique and fine-grained manner (different from the identification of the subscription which is the usual current case) based on employing a personal identifier for each user which is a part of the user context information. ii) Context-Aware IPTV service through proposing a context-aware system on top of the IPTV architecture for gathering in a dynamic and real-time manner the different context information related to the user, devices, network and service. The context information is gathered throughout the whole IPTV delivery chain considering the user domain, network provider domain, and service/content provider domain. The proposed context-aware system allows monitoring user’s environment (devices and networks status), interpreting user’s requirements and making the user’s interaction with the TV system dynamic and transparent. iii) Personalized recommendation and selection of IPTV content based on the different context information gathered and the personalization decision taken by the context-aware system (different from the current recommendation approach mainly based on matching content to users’ preferences) which in turn highly improves the users’ Quality of Experience (QoE) and enriching the offers of IPTV services

Titre de l'écran-titre (visionné le 24 juillet 2023) / Les flux de données de capteurs constituent de nos jours un mécanisme fondamental fournissant aux systèmes d'information et d'aide à la décision, des données d'observation sur les phénomènes d'intérêt. Ces flux de données de capteurs sont largement utilisés pour de nombreuses applications telles que la surveillance industrielle, les interventions en cas de catastrophe, les accidents radioactifs, le contrôle de la qualité de l'air, et bien d'autres applications. La modélisation et le calcul quasi instantané d'informations spatiotemporelles sur de tels phénomènes environnementaux dynamiques sont nécessaires pour une meilleure compréhension desdits phénomènes et une prise de décision plus efficace. La plupart des approches de modélisation des phénomènes continus sont développées en supposant que les limites de tels phénomènes sont nettes, alors que de nombreux phénomènes environnementaux tels que la poussière, le bruit ou la pollution par les gaz ou les incendies de forêt ont des limites spatiales vagues. Par conséquent, il n'est généralement pas possible de détecter directement les limites des phénomènes surveillés à partir des mesures des capteurs, car ces derniers sont soit dispersés de manière aléatoire sur la zone surveillée, soit ils suivent un modèle particulier dont la localisation coïncide rarement avec les limites des phénomènes surveillés. La faible portée spatiale des observations faites par les capteurs amplifie le niveau d'imprécision spatiale qui caractérise les données des réseaux de capteurs. Par conséquent, une collaboration exempte de toute ambigüité sémantique est requise entre capteurs connectés au sein du réseau en vue d'inférer les connaissances décrivant la géométrie des phénomènes, et éventuellement les agréger pour une meilleure prise de décision. Dans un contexte de raisonnement spatial décentralisé au sein des réseaux de capteurs, assurer une collaboration transparente entre les capteurs qui peuvent être hétérogènes, permettrait de résoudre ce double niveau d'imprécision spatiale que présentent les données de réseaux de capteurs, afin de produire une meilleure représentation des phénomènes et observer leur dynamique et les interactions spatiales qui y ont lieu. L'objectif global de cette thèse est de proposer une approche de raisonnement spatial décentralisée à base de sémantique et de logique floue pour la représentation et les calculs spatiaux relatifs aux phénomènes de forme vague à partir des données du réseau de capteurs. Pour atteindre cet objectif, les objectifs spécifiques suivants ont été considérés : 1) assurer l'extraction d'objets spatiaux de type fuzzy-crisp composés d'un noyau et d'une partie conjecture, représentant les phénomènes dont les limites ne sont pas franches, à partir des données de réseaux de capteurs, 2) assurer le raisonnement et la modélisation de la dynamique d'un phénomène de forme spatiale floue décrit par des flux de données de réseau de capteurs à travers la détection décentralisée des frontières spatiotemporelles et de leur évolution ; et enfin 3) développer une approche de calcul, de modélisation et d'analyse des relations topologiques qui ont lieu entre phénomènes dont la géométrie est vague à partir d'observations au sein de réseaux de capteurs. Le développement d'une base de connaissances qui intègre la sémantique des données de capteurs, des domaines d'application, et d'objets spatiaux de type fuzzy-crisp représentant les phénomènes dont les limites sont vagues, constitue l'étape fondamentale garantissant un raisonnement sémantique décentralisé au sein des réseaux de capteurs. En plus des règles sémantiques découlant de cette base de connaissance, constituant le moteur de raisonnement des capteurs, l'usage des règles à base logique floue trivalente permet aux capteurs de statuer sur leur position relative aux frontières des phénomènes suivis et de construire leur géométrie. L'intégration de règles de raisonnement établies suivant le formalisme Event-Calculus permet aux capteurs d'inférer sur les changements affectant les limites du phénomène observé et de statuer sur sa dynamique spatiotemporelle. La détection simultanée de deux phénomènes par un capteur, peut être utilisée comme indice d'intersection de l'étendue des deux phénomènes dans la position dudit capteur. L'usage d'un modèle d'intersection intégrant les cinq parties topologiques comprenant le noyau, la conjecture et la zone extérieure et leurs frontières des objets spatiaux de type fuzzy-crisp a permis de caractériser efficacement les 44 cas de relations topologiques qui peuvent avoir lieu entre deux objets spatiaux simples de type fuzzy-crisp. Le développement de prototypes implémentés à l'aide du logiciel Netlogo pour différentes études de cas présentant des scénarios d'applications, ont été utilisées pour illustrer et évaluer la validité des approches proposées. Cette évaluation a présenté des résultats satisfaisants tant pour la modélisation de phénomènes de forme vague (représentation spatiale de pollution sonore lors du passage d'un train en zone urbaine), que pour l'analyse de la dynamique des phénomènes (évolution d'un feu de brousse) et des relations spatiales floues (relations topologiques entre un feu de brousse et une aire forestière) décrites par les données collectées par des réseaux de capteurs. / Sensor data streams are nowadays a fundamental mechanism providing information and decision systems with observational data on the phenomena of interest. These sensor data streams are widely used in many applications such as intrusion monitoring, manufacturing, disaster response, radioactive accidents, air quality monitoring, among others. Real time or near-instantaneous modelling and computation of spatiotemporal information on such dynamic environmental phenomena is necessary for a better understanding of the phenomena and more efficient decision-making. Most modelling approaches for continuous phenomena are developed assuming that the boundaries of such phenomena are sharp, whereas many environmental phenomena such as dust, noise or gas pollution or forest fires have vague spatial boundaries. Also, it is usually not possible to directly detect the boundaries of the monitored phenomena from the sensor measurements, because the sensors are either randomly scattered over the monitored area or follow a particular pattern whose location rarely coincides with the limits of the monitored phenomena. The small spatial range of observations made by sensors amplifies the level of spatial inaccuracy that characterizes data from sensor networks. Therefore, a collaboration free from any semantic ambiguity is required between sensors connected within the network in order to infer knowledge describing the geometry of phenomena, and possibly aggregate them for better decision-making. In a context of decentralized spatial reasoning within sensor networks, ensuring transparent collaboration between sensors, which may be heterogeneous, would make it possible to resolve this double level of spatial imprecision presented by sensor network data, in order to produce a better representation of observed phenomena, their dynamics and the spatial interactions that take place there. The overall objective of this thesis is to propose a decentralized spatial reasoning approach based on semantics and fuzzy logic for spatial modelling and calculations related to waveform phenomena from sensor network data. To achieve this objective, the following specific objectives were considered: 1) ensure the extraction of space objects of fuzzy-crisp type composed of a nucleus and a conjecture part, representing the phenomena whose limits are not clear , from sensor network data, 2) modeling and reasoning about the dynamics of vague shape continuous phenomena described by sensor network data streams in a decentralized spatial Computing approach, from detected spatiotemporal boundaries and their evolution, 3) develop an approach for computing, modelling and analyzing the topological relationships that take place between phenomena whose geometry is vague from observations within sensor networks. The development of a knowledge base which includes the semantics of sensor data, application domains, and that of fuzzy-crisp spatial model representing phenomena with vague boundaries, is a fundamental step to ensure seamless collaboration among sensors for decentralized semantic reasoning in sensor networks. In addition to the semantic rules derived from built knowledge base, sensors reasoning engine uses trivalent fuzzy logic rules to infer on their relative position as border nodes to monitored phenomena and to build their geometry. The integration of reasoning rules established on the basis of the Event-Calculus formalism enables sensors to infer on the changes affecting the boundaries of the observed phenomenon and also on its spatiotemporal dynamics. The simultaneous detection of two phenomena by a sensor can be used as an index of the intersection of the extent of the two phenomena at the position of the sensor. The use of an intersection model integrating the five topological parts including the core, the conjecture and the outer zone and their boundaries of the fuzzy-crisp spatial objects allowed to efficiently characterize the 44 cases of topological relations that can take place between two simple fussy-crisp spatial objects. The development of prototypes implemented with the Netlogo software which is a multi-agent system was used for different case studies of application scenario, in order to illustrate and evaluate the validity of the proposed solutions. This evaluation presented satisfactory results both for the modelling of vague phenomena (spatial representation of noise pollution around the railway in an urban area), and for the analysis of the dynamics of the phenomena from sensor network data (evolution of a bushfire) and of the fuzzy topological relations (topological relations between a bushfire and a forest area) described by the data collected sensor networks.

La participation sociale des personnes ayant une incapacité (PAI) est l'un des enjeux majeurs de notre société. La participation sociale des PAI est influencée par les résultats des interactions entre les facteurs personnels et les facteurs environnementaux (physiques et sociaux). L'une des activités quotidiennes les plus importantes en milieu urbain est la mobilité, ce qui est fondamental pour la participation sociale des PAI. L'environnement urbain est composé des infrastructures et des services principalement conçus pour les personnes sans incapacités et ne prend pas en compte les besoins spécifiques des PAI. Dans ce contexte, la conception et le développement des environnements intelligents peuvent contribuer à une meilleure mobilité et participation sociale des PAI grâce à l'avancement récent de technologie de l'information et de télécommunication ainsi que de réseaux de capteurs. Cependant, le déploiement de réseaux de capteurs en tant que technologie d'assistance pour améliorer la mobilité des personnes n'est conçu que sur la base des modèles trop simplistes de l'environnement physique. Bien que des approches de déploiement de réseaux de capteurs aient été développées ces dernières années, la plupart d'entre elles ont considéré le modèle simple des capteurs (cercle ou sphérique dans le meilleur des cas) et l'environnement 2D, (sans obstacle), indépendamment des besoins des PAI lors de leur mobilité. À cet égard, l'objectif global de cette thèse est le déploiement optimal de réseau de capteurs dans un environnement intérieur pour améliorer l'efficacité de la mobilité des personnes à mobilité réduite (PMR). Plus spécifiquement, nous sommes intéressés à la mobilité des personnes utilisatrices de fauteuil roulant manuel. Pour atteindre cet objectif global, trois objectifs spécifiques sont identifiés. Premièrement, nous proposons un cadre conceptuel pour l'évaluation de la lisibilité de l'environnement intérieur pour les PMR, afin de déterminer la méthode appropriée pour évaluer les interactions entre les facteurs personnels et les facteurs environnementaux (par exemple, pentes, rampes, marches, etc.). Deuxièmement, nous développons un algorithme d'optimisation locale basé sur la structure Voronoi 3D pour le déploiement de capteurs dans l'environnement intérieur 3D pour s'attaquer à la complexité de la structure de l'environnement intérieur (par exemple, différentes hauteurs de plafonds) afin de maximiser la couverture du réseau. Troisièmement, pour aider la mobilité des PMR, nous développons un algorithme d'optimisation ciblé pour le déploiement de capteurs multi-types dans l'environnement intérieur en tenant compte du cadre d'évaluation de la lisibilité pour les PMR. La question la plus importante de cette recherche est la suivante : quels sont les emplacements optimaux pour un ensemble des capteurs pour le positionnement et le guidage des PMR dans l'environnement intérieur complexe 3D. Pour répondre à cette question, les informations sur les caractéristiques des capteurs, les éléments environnementaux et la lisibilité des PMR ont été intégrés dans les algorithmes d'optimisation locale pour le déploiement de réseaux de capteurs multi-types, afin d'améliorer la couverture du réseau et d'aider efficacement les PMR lors de leur mobilité. Dans ce processus, le diagramme de Voronoi 3D, en tant que structure géométrique, est utilisé pour optimiser l'emplacement des capteurs en fonction des caractéristiques des capteurs, des éléments environnementaux et de la lisibilité des PMR. L'optimisation locale proposée a été mise en œuvre et testée avec plusieurs scénarios au Centre des congrès de Québec. La comparaison des résultats obtenus avec ceux des autres algorithmes démontre une plus grande efficacité de l'approche proposée dans cette recherche. / Social participation of people with disabilities (PWD) is one of the challenging problems in our society. Social participation of PWD is influenced by results from the interactions between personal characteristics and the physical and social environments. One of the most significant daily activities in the urban environment is mobility which impacts on the social participation of PWD. The urban environment includes infrastructure and services are mostly designed for people without any disability and does not consider the specific needs of PWD. In this context, the design and development of intelligent environments can contribute to better mobility and social participation of PWD by leveraging the recent advancement in information and telecommunications technologies as well as sensor networks. Sensor networks, as an assistive technology for improving the mobility of people are generally designed based on the simplistic models of physical environment. Although sensor networks deployment approaches have been developed in recent years, the majority of them have considered the simple model of sensors (circle or spherical in the best case) and the environment (2D, without obstacles) regardless of the PWD needs during their mobility. In this regard, the global objective of this thesis is the determination of the position and type of sensors to enhance the efficiency of the people with motor disabilities (PWMD) mobility. We are more specifically interested in the mobility of people using manual wheelchair. To achieve this global objective, three specific objectives are demarcated. First, a framework is developed for legibility assessment of the indoor environment for PWMD to determine the appropriate method to evaluate the interactions between personal factors with environmental factors (e.g. slops, ramps, steps, etc.). Then, a local optimization algorithm based on 3D Voronoi structure for sensor deployment in the 3D indoor environment is developed to tackle the complexity of structure of indoor environment (e.g., various ceilings' height) to maximize the network coverage. Next, a purpose-oriented optimization algorithm for multi-type sensor deployment in the indoor environment to help the PWMD mobility is developed with consideration of the legibility assessment framework for PWMD. In this thesis, the most important question of this research is where the optimal places of sensors are for efficient guidance of the PWMD in their mobility in 3D complex indoor environments. To answer this question, the information of sensors characteristics, environmental elements and legibility of PWMD have been integrated into the local optimization algorithms for multi-type sensor networks deployment to enhance the network coverage as well as efficiently help the PWMD during their mobility. In this process, Voronoi diagram as a geometrical structure is used to change the sensors' location based on the sensor characteristics, environmental elements and legibility of PWMD. The proposed local optimization is implemented and tested for several scenarios in Quebec City Convention Centre. The obtained results show that these integration in our approach enhance its effectiveness compared to the existing methods.

Dans le domaine des TIC, les services de demain seront certainement basés sur des systèmes ubiquitaires, omniprésents et pervasifs. Ces systèmes devront prendre en considération différents paramètres provenant de l’environnement de l’utilisateur, c’est à dire son contexte. Le contexte de l’utilisateur peut être composé d’informations statiques ou dynamiques, objectives ou subjectives, quantitatives ou qualitatives. Il peut inclure des données telles que la localisation géographique, les caractéristiques du terminal utilisé, la température ambiante, l’humeur de l’utilisateur. Afin d’améliorer la QoS et la QoE, les services et les systèmes doivent être adaptés aux changements du contexte des utilisateurs. Le contexte doit donc être collecté et interprété et les règles d’adaptation du système doivent être définies. Sur les systèmes étendus, riches, dynamiques et hétérogènes, tels que ceux considéré dans le cadre de cette thèse, ces opérations doivent être automatisées. Vu la quantité et la complexité des données contextuelles à considérer, l’utilisation de la sémantique dans la gestion de contexte peut faciliter cette automatisation et ouvrir la porte au raisonnement et à l’adaptation automatiques. Aujourd’hui, peu de solutions viables existent pour cette problématique. Nous proposons alors d’utiliser et d’adapter des mécanismes et technologies provenant du web sémantique pour décrire et manipuler les informations de contexte. Dans un premier temps, nous avons proposé une méthodologie de conception qui nous permit de proposer « Ubiquity-Ont » : une ontologie générique au domaine des TIC, flexible et extensible. Les données de contexte ont alors été décrites sous forme de concepts et d’instances, reliés par des relations sémantiques. Nous avons ensuite proposé une architecture overlay, composée de deux niveaux de vitalisation et permettant d’intégrer un gestionnaire de contexte, basé sur la sémantique, sur des environnements réseaux et services. Cette solution overlay permet de (a) masquer l’hétérogénéité des composants du système et (b) d’augmenter virtuellement les entités du système existant par les capacités nécessaires à la manipulation et au raisonnement sur les données sémantiques du contexte. Nos propositions ont étés implémentées et testées sur une plateforme réelle et appliquées à deux cas d’études : Gestion de la mobilité sur des environnements de réseaux d’accès hétérogènes et Optimisation de la consommation d’énergie dans les terminaux mobiles / Future Information and Telecommunication Systems are expected to be pervasive and ubiquitous solutions, able to consider users’ context and to automatically adapt to their environments. Traditional configuration and management tools are not adapted. The richness, the heterogeneity and the complexity of the upcoming systems require automated solutions able to gather contextual information, to reason on them and to make the appropriate adaptation decisions. The representation and the sharing of contextual information is a key issue. In this thesis, we proposed and used a methodology to conceive « Ubiquity-Ont », a generic ontology dedicated to Information and Telecommunication Systems. Contextual information are the described through semantic concepts, instances and relations. We then proposed an overlay architecture, composed of two virtualization layers that can integrate a semantic context management framework over existing networking environments. This architecture is able (a) to hide any heterogeneity among the system components and (b) to augment the different entities with additional capacities for context gathering, reasoning and sharing operations. The proposed solutions were then implemented and tested in Lab for two applications. The fisrt is related to mobility management over heterogeneous Wireless Networks and the second aims to power optimization on mobile terminals. These two case studies helped in proving and enhancing the proposed solutions

Les systèmes de recherche d'information (RI) ou moteurs de recherche ont été largement utilisés pour trouver rapidement les informations pour les utilisateurs. Le classement est la fonction centrale de la RI, qui vise à ordonner les documents candidats dans une liste classée en fonction de leur pertinence par rapport à une requête de l'utilisateur. Alors que IR n'a considéré qu'une seule requête au début, les systèmes plus récents prennent en compte les informations de contexte. Par exemple, dans une session de recherche, le contexte de recherche tel que le requêtes et interactions précédentes avec l'utilisateur, est largement utilisé pour comprendre l'intention de la recherche de l'utilisateur et pour aider au classement des documents. En plus de la recherche ad-hoc traditionnelle, la RI a été étendue aux systèmes de dialogue (c'est-à-dire, le dialogue basé sur la recherche, par exemple, XiaoIce), où on suppose avoir un grand référentiel de dialogues et le but est de trouver la réponse pertinente à l'énoncé courant d'un utilisateur. Encore une fois, le contexte du dialogue est un élément clé pour déterminer la pertinence d'une réponse. L'utilisation des informations contextuelles a fait l'objet de nombreuses études, allant de l'extraction de mots-clés importants du contexte pour étendre la requête ou l'énoncé courant de dialogue, à la construction d'une représentation neuronale du contexte qui sera utilisée avec la requête ou l'énoncé de dialogue pour la recherche. Nous remarquons deux d'importantes insuffisances dans la littérature existante. (1) Pour apprendre à utiliser les informations contextuelles, on doit extraire des échantillons positifs et négatifs pour l'entraînement. On a généralement supposé qu'un échantillon positif est formé lorsqu'un utilisateur interagit avec (clique sur) un document dans un contexte, et un un échantillon négatif est formé lorsqu'aucune interaction n'est observée. En réalité, les interactions des utilisateurs sont éparses et bruitées, ce qui rend l'hypothèse ci-dessus irréaliste. Il est donc important de construire des exemples d'entraînement d'une manière plus appropriée. (2) Dans les systèmes de dialogue, en particulier les systèmes de bavardage (chitchat), on cherche à trouver ou générer les réponses sans faire référence à des connaissances externes, ce qui peut facilement provoquer des réponses non pertinentes ou des hallucinations. Une solution consiste à fonder le dialogue sur des documents ou graphe de connaissances externes, où les documents ou les graphes de connaissances peuvent être considérés comme de nouveaux types de contexte. Le dialogue fondé sur les documents et les connaissances a été largement étudié, mais les approches restent simplistes dans la mesure où le contenu du document ou les connaissances sont généralement concaténés à l'énoncé courant. En réalité, seules certaines parties du document ou du graphe de connaissances sont pertinentes, ce qui justifie un modèle spécifique pour leur sélection. Dans cette thèse, nous étudions le problème du classement de textes en tenant compte du contexte dans le cadre de RI ad-hoc et de dialogue basé sur la recherche. Nous nous concentrons sur les deux problèmes mentionnés ci-dessus. Spécifiquement, nous proposons des approches pour apprendre un modèle de classement pour la RI ad-hoc basée sur des exemples d'entraîenemt sélectionnés à partir d'interactions utilisateur bruitées (c'est-à-dire des logs de requêtes) et des approches à exploiter des connaissances externes pour la recherche de réponse pour le dialogue. La thèse est basée sur cinq articles publiés. Les deux premiers articles portent sur le classement contextuel des documents. Ils traitent le problème ovservé dans les études existantes, qui considèrent tous les clics dans les logs de recherche comme des échantillons positifs, et prélever des documents non cliqués comme échantillons négatifs. Dans ces deux articles, nous proposons d'abord une stratégie d'augmentation de données non supervisée pour simuler les variations potentielles du comportement de l'utilisateur pour tenir compte de la sparcité des comportements des utilisateurs. Ensuite, nous appliquons l'apprentissage contrastif pour identifier ces variations et à générer une représentation plus robuste du comportement de l'utilisateur. D'un autre côté, comprendre l'intention de recherche dans une session de recherche peut représentent différents niveaux de difficulté - certaines intentions sont faciles à comprendre tandis que d'autres sont plus difficiles et nuancées. Mélanger directement ces sessions dans le même batch d'entraînement perturbera l'optimisation du modèle. Par conséquent, nous proposons un cadre d'apprentissage par curriculum avec des examples allant de plus faciles à plus difficiles. Les deux méthodes proposées obtiennent de meilleurs résultats que les méthodes existantes sur deux jeux de données de logs de requêtes réels. Les trois derniers articles se concentrent sur les systèmes de dialogue fondé les documents/connaissances. Nous proposons d'abord un mécanisme de sélection de contenu pour le dialogue fondé sur des documents. Les expérimentations confirment que la sélection de contenu de document pertinent en fonction du contexte du dialogue peut réduire le bruit dans le document et ainsi améliorer la qualité du dialogue. Deuxièmement, nous explorons une nouvelle tâche de dialogue qui vise à générer des dialogues selon une description narrative. Nous avons collecté un nouveau jeu de données dans le domaine du cinéma pour nos expérimentations. Les connaissances sont définies par une narration qui décrit une partie du scénario du film (similaire aux dialogues). Le but est de créer des dialogues correspondant à la narration. À cette fin, nous concevons un nouveau modèle qui tient l'état de la couverture de la narration le long des dialogues et déterminer la partie non couverte pour le prochain tour. Troisièmement, nous explorons un modèle de dialogue proactif qui peut diriger de manière proactive le dialogue dans une direction pour couvrir les sujets requis. Nous concevons un module de prédiction explicite des connaissances pour sélectionner les connaissances pertinentes à utiliser. Pour entraîner le processus de sélection, nous générons des signaux de supervision par une méthode heuristique. Les trois articles examinent comment divers types de connaissances peuvent être intégrés dans le dialogue. Le contexte est un élément important dans la RI ad-hoc et le dialogue, mais nous soutenons que le contexte doit être compris au sens large. Dans cette thèse, nous incluons à la fois les interactions précédentes avec l'utilisateur, le document et les connaissances dans le contexte. Cette série d'études est un pas dans la direction de l'intégration d'informations contextuelles diverses dans la RI et le dialogue. / Information retrieval (IR) or search systems have been widely used to quickly find desired information for users. Ranking is the central function of IR, which aims at ordering the candidate documents in a ranked list according to their relevance to a user query. While IR only considered a single query in the early stages, more recent systems take into account the context information. For example, in a search session, the search context, such as the previous queries and interactions with the user, is widely used to understand the user's search intent and to help document ranking. In addition to the traditional ad-hoc search, IR has been extended to dialogue systems (i.e., retrieval-based dialogue, e.g., XiaoIce), where one assumes a large repository of previous dialogues and the goal is to retrieve the most relevant response to a user's current utterance. Again, the dialogue context is a key element for determining the relevance of a response. The utilization of context information has been investigated in many studies, which range from extracting important keywords from the context to expand the query or current utterance, to building a neural context representation used with the query or current utterance for search. We notice two important insufficiencies in the existing literature. (1) To learn to use context information, one has to extract positive and negative samples for training. It has been generally assumed that a positive sample is formed when a user interacts with a document in a context, and a negative sample is formed when no interaction is observed. In reality, user interactions are scarce and noisy, making the above assumption unrealistic. It is thus important to build more appropriate training examples. (2) In dialogue systems, especially chitchat systems, responses are typically retrieved or generated without referring to external knowledge. This may easily lead to hallucinations. A solution is to ground dialogue on external documents or knowledge graphs, where the grounding document or knowledge can be seen as new types of context. Document- and knowledge-grounded dialogue have been extensively studied, but the approaches remain simplistic in that the document content or knowledge is typically concatenated to the current utterance. In reality, only parts of the grounding document or knowledge are relevant, which warrant a specific model for their selection. In this thesis, we study the problem of context-aware ranking for ad-hoc document ranking and retrieval-based dialogue. We focus on the two problems mentioned above. Specifically, we propose approaches to learning a ranking model for ad-hoc retrieval based on training examples selected from noisy user interactions (i.e., query logs), and approaches to exploit external knowledge for response retrieval in retrieval-based dialogue. The thesis is based on five published articles. The first two articles are about context-aware document ranking. They deal with the problem in the existing studies that consider all clicks in the search logs as positive samples, and sample unclicked documents as negative samples. In the first paper, we propose an unsupervised data augmentation strategy to simulate potential variations of user behavior sequences to take into account the scarcity of user behaviors. Then, we apply contrastive learning to identify these variations and generate a more robust representation for user behavior sequences. On the other hand, understanding the search intent of search sessions may represent different levels of difficulty -- some are easy to understand while others are more difficult. Directly mixing these search sessions in the same training batch will disturb the model optimization. Therefore, in the second paper, we propose a curriculum learning framework to learn the training samples in an easy-to-hard manner. Both proposed methods achieve better performance than the existing methods on two real search log datasets. The latter three articles focus on knowledge-grounded retrieval-based dialogue systems. We first propose a content selection mechanism for document-grounded dialogue and demonstrate that selecting relevant document content based on dialogue context can effectively reduce the noise in the document and increase dialogue quality. Second, we explore a new task of dialogue, which is required to generate dialogue according to a narrative description. We collect a new dataset in the movie domain to support our study. The knowledge is defined as a narrative that describes a part of a movie script (similar to dialogues). The goal is to create dialogues corresponding to the narrative. To this end, we design a new model that can track the coverage of the narrative along the dialogues and determine the uncovered part for the next turn. Third, we explore a proactive dialogue model that can proactively lead the dialogue to cover the required topics. We design an explicit knowledge prediction module to select relevant pieces of knowledge to use. To train the selection process, we generate weak-supervision signals using a heuristic method. All of the three papers investigate how various types of knowledge can be integrated into dialogue. Context is an important element in ad-hoc search and dialogue, but we argue that context should be understood in a broad sense. In this thesis, we include both previous interactions and the grounding document and knowledge as part of the context. This series of studies is one step in the direction of incorporating broad context information into search and dialogue.