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.

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.

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.