La théorie des AMAS (Adaptive Multi-Agent Systems) propose de résoudre des problèmes complexes par auto-organisation pour lesquels aucune solution algorithmique n'est connue. Le comportement auto-organisateur des agents coopératifs permet au système de s'adapter à un environnement dynamique pour maintenir le système dans un état de fonctionnement adéquat. Dans cette thèse, cette approche a été appliquée au contrôle dans les systèmes ambiants, et plus particulièrement à la robotique de service. En effet, la robotique de service tend de plus en plus à s'intégrer à des environnements ambiants, on parle alors de robotique ambiante. Les systèmes ambiants présentent des caractéristiques, telles que l'ouverture et l'hétérogénéité, qui rendent la tâche de contrôle particulièrement complexe. Cette complexité est accrue si l'on prend en compte les besoins spécifiques, changeants et parfois contradictoires des utilisateurs. Les travaux de cette thèse proposent d'utiliser les principes de l'auto-organisation, pour concevoir un système multi-agent capable d'apprendre en temps réel à contrôler un système à partir des démonstrations faites par un tuteur. C'est l'apprentissage par démonstration. En observant l'activité de l'utilisateur et en apprenant le contexte dans lequel l'utilisateur agit, le système apprend une politique de contrôle pour satisfaire les utilisateurs. Nous proposons un nouveau paradigme de conception des systèmes robotiques sous le nom d'Extreme Sensitive Robotics. L'idée de base de ce paradigme est de distribuer le contrôle au sein des différentes fonctionnalités qui composent un système et de doter chacune de ces fonctionnalités de la capacité à s'adapter de manière autonome à son environnement. Pour évaluer l'apport de ce paradigme, nous avons conçu ALEX (Adaptive Learner by EXperiments), un système multi-agent adaptatif dont la fonction est d'apprendre, en milieux ambiants, à contrôler un dispositif robotique à partir de démonstrations. L'approche par AMAS permet la conception de logiciels à fonctionnalités émergentes. La solution à un problème émerge des interactions coopératives entre un ensemble d'agents autonomes, chaque agent ne possédant qu'une vue partielle de l'environnement. L'application de cette approche nous conduit à isoler les différents agents impliqués dans le problème du contrôle et à décrire leurs comportements locaux. Ensuite, nous identifions un ensemble de situations de non coopération susceptibles de nuire à leurs comportements et proposons un ensemble de mécanismes pour résoudre et anticiper ces situations. Les différentes expérimentations ont montré la capacité du système à apprendre en temps réel à partir de l'observation de l'activité de l'utilisateur et ont mis en évidence les apports, les limitations et les perspectives offertes par notre approche à la problématique du contrôle de systèmes ambiants. / The AMAS (Adaptive Multi-Agent Systems) theory proposes to solve complex problems for which there is no known algorithmic solution by self-organization. The self-organizing behaviour of the cooperative agents enables the system to self-adapt to a dynamical environment to maintain the system in a functionality adequate state. In this thesis, we apply the theory to the problematic of control in ambient systems, and more particularly to service robotics. Service robotics is more and more taking part in ambient environment, we talk of ambient robotics. Ambient systems have challenging characteristics, such as openness and heterogeneity, which make the task of control particularly complex. This complexity is increased if we take into account the specific, changing and often contradictory needs of users. This thesis proposes to use the principle of self-organization to design a multi-agent system with the ability to learn in real-time to control a robotic device from demonstrations made by a tutor. We then talk of learning from demonstrations. By observing the activity of the users, and learning the context in which they act, the system learns a control policy allowing to satisfy users. Firstly, we propose a new paradigm to design robotic systems under the name Extreme Sensitive Robotics. The main proposal of this paradigm is to distribute the control inside the different functionalities which compose a system, and to give to each functionality the capacity to self-adapt to its environment. To evaluate the benefits of this paradigm, we designed ALEX (Adaptive Learner by Experiments), an Adaptive Multi-Agent System which learns to control a robotic device from demonstrations. The AMAS approach enables the design of software with emergent functionalities. The solution to a problem emerges from the cooperative interactions between a set of autonomous agents, each agent having only a partial perception of its environment. The application of this approach implies to isolate the different agents involved in the problem of control and to describe their local behaviour. Then, we identify a set of non-cooperative situations susceptible to disturb their normal behaviour, and propose a set of cooperation mechanisms to handle them. The different experimentations have shown the capacity of our system to learn in realtime from the observation of the activity of the user and have enable to highlight the benefits, limitations and perspectives offered by our approach to the problematic of control in ambient systems.

La croissance et le vieillissement sont inévitables pour la race humaine. Chez les personnes âgées, le vieillissement est souvent accompagné par de nombreuses formes de maladies et de dangers dont les chutes qui affectent la qualité de vie et qui posent un enjeu socio-économique. Mais les chutes sont évitables. Les acteurs de santé, les scientifiques et les chercheurs combinent actuellement des efforts pour développer des systèmes de détection et de prédiction des chutes. Dans le contexte de la prédiction des chutes, l'objectif de cette thèse est d'élaborer le profile actimétrique des patients sensibles aux chutes afin de les alerter d'une possible chute. Ceci consiste principalement à développer un système capable de surveiller les paramètres de la marche des personnes durant leurs activités quotidiennes avec un minimum d'intrusivité. Dans une première contribution, nous avons proposé une classification générique des systèmes liés à la chute en fonction du déploiement de leurs capteurs. Nous avons distingué les systèmes portables, les systèmes non-portables et les systèmes qui combinent les deux. En se basant sur cette classification, nous avons proposé notre plateforme WMFL v1.0 dans une deuxième contribution. WMFL combine une chaussure équipée par des capteurs de force avec des dalles où nous avons intégrés des capteurs optiques infrarouges. La fusion de ces deux systèmes assure une prévention à l'intérieure et à l'extérieure des locaux. WMFL peut être aussi déployées dans une clinique. Dans une troisième contribution, nous avons proposé une méthode de prédiction des chutes en se basant sur l'analyse du déplacement du centre de pression (projeté du centre de masse) sur la surface plantaire du pied durant la marche. La méthode utilise la fenêtre glissante spatio-temporelle pour alerter le patient d'une chute potentielle et pour déterminer le risque de chute à la fin de la marche. / Growth is the normal change of the human body and getting old is inevitable to human race. As a result, elderly people are subject to many forms of diseases and dangers among which falls are considered very serious in terms of quality of life and socio-economic costs. But falls can be manageable. Health practitioners, scientists and researchers currently combine efforts to develop systems capable of detecting and predicting falls. In the context of fall prediction, the goal of this thesis is to elaborate the actimetric profile of fall sensitive patients to alert them from a potential fall. It mainly consists of developing a system capable of monitoring gait and balance parameters during their daily activities with minimum intrusiveness. These are usually assessed in clinical settings using high-cost tools. In our first contribution, we proposed a generic classification of fall-related systems based on their sensors deployment. These are classified as Wearable, Non-Wearable and Fusion Systems. Based on the generic classification, we proposed the WMFL v1.0 platform in our second contribution. WMFL fuses a Foot Wear Force Sensing device with an Ambient system using IR-sensing floor tiles. The platform can be deployed at homes or in clinics. It ensures an indoor-outdoor protection. In a third contribution, we proposed an early fall detection approach to determine the risk of falling by analyzing the displacement of the Center of Pressure projecting the amount of sway of the Center of Mass on the foot plantar surface. The method uses the spatio-temporal sliding window to alert the patient of a potential fall.