La gestion de l'acheminement de messages d'e-santé en environnement ubiquitaire soulève plusieurs défis majeurs liés à la diversité et à la spécificité des cas d'usage et des acteurs, à l'évolutivité des contextes médical, social, logistique, environnemental...Nous proposons une méthode originale d'orchestration autonome et auto-adaptative de services visant à optimiser le flux des messages et à personnaliser la qualité de transmission, en les adressant aux destinataires les plus appropriés dans les délais requis. Notre solution est une architecture générique dirigée par des modèles du domaine d'information considéré et des données contextuelles, basés sur l'identification des besoins et des contraintes soulevées par notre problématique.Notre approche consiste en la composition de services de fusion et de gestion dynamique en temps réel d'informations hétérogènes provenant des écosystèmes source, cible et message, pilotés par des méthodes d'intelligence artificielle pour l'aide à la prise de décision de routage. Le but est de garantir une communication fiable, personnalisable et sensible à l'évolution du contexte, quel que soit le scénario et le type de message (alarme, technique, etc.). Notre architecture, applicable à divers domaines, a été consolidée par une modélisation des processus métiers (BPM) explicitant le fonctionnement des services qui la composent.Le cadriciel proposé est basé sur des ontologies et est compatible avec le standard HL7 V3. L'auto-adaptation du processus décisionnel d'acheminement est assurée par un réseau bayésien dynamique et la supervision du statut des messages par une modélisation mathématique utilisant des réseaux de Petri temporels / Routing policy management of eHealth messages in ubiquitous environment leads to address several key issues, such as taking into account the diversity and specificity of the different use cases and actors, as well as the dynamicity of the medical, social, logistic and environmental contexts.We propose an original, autonomous and adaptive service orchestration methodology aiming at optimizing message flow and personalizing transmission quality by timely sending the messages to the appropriate recipients. Our solution consists in a generic, model-driven architecture where domain information and context models were designed according to user needs and requirements. Our approach consists in composing, in real time, services for dynamic fusion and management of heterogeneous information from source, target and message ecosystems, driven by artificial intelligence methods for routing decision support. The aim is to ensure reliable, personalized and dynamic context-aware communication, whatever the scenario and the message type (alarm, technical, etc.). Our architecture is applicable to various domains, and has been strengthened by business process modeling (BPM) to make explicit the services operation.The proposed framework is based on ontologies and is compatible with the HL7 V3 standard. Self-adaptation of the routing decision process is performed by means of a dynamic Bayesian network and the messages status supervision is based on timed Petri nets
| Identifer | oai:union.ndltd.org:theses.fr/2016LYSE1157 |
| Date | 30 September 2016 |
| Creators | Guizani, Nachoua |
| Contributors | Lyon, Jocelyne, Fayn, Darmont, Jérôme |
| Source Sets | Dépôt national des thèses électroniques françaises |
| Language | French |
| Detected Language | French |
| Type | Electronic Thesis or Dissertation, Text |
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