Modélisation du profil utilisateur et personnalisation dans les espaces de vie intelligents
Institution:
Evry, Institut national des télécommunicationsDisciplines:
Directors:
Abstract EN:
Personalization in smart spaces is usually limited to enhance the Human machine interface and to customize the environement services according to the user preferences. In addition, the aim of smart living spaces is to provide autonomy and assistance to people with disabilities and elderly people in order to increase their independence. However, these objectives remain far from achievement due to the complexity of this domain wich requires a big motivation and needs a wide collaboration of many partners (industrial, research, government, etc. ), and involvement of several disciplines (engineer, ergonomics , doctors, etc. ). The work done in this thesis extends the personalisation concept in smart environments in order to take into account the specific characteristics and needs of dependent people through the user centred technologies. The approach we have adopted for the provision of personalized services within smart environments dedicated to dependant pepole is based on the identification and detection of the handicap situations in these spaces. The underlying concept of this approach is built upon two models (user model and environment model) and the matching between them. The user model extrapolates the model proposed by Amato in order to be more generic and to support all user profiles, especially users with special needs. The environment model is organised as a hierarchical structure based on categories. The matching is a virtual relationship based on observation of real situations and on the semantic of the user and the environment model attributes ; it represents the interactions between these attributes giving the handicap situation. However, to define the user model attributes we have developed systems based on sensors (CyberGlove, STS, etc. ). Which allow us to quantify some user characteristics such as user hand force and user hand work space. To identify the matching between both user and environment models, we have developed an evaluation strategy relying on qualitative and quantitative methods. The qualitative method is based on observation process while the quantitative method is based on software tools. For the formal representation of our terminological knowledge, we have used a Description Logic (DL). Our concept was implemented using ontology and Semantic web and was developed as a framework named SMF (Semantic Matching Framework) and then integrated within the Smart Home platform. A demonstrator prototype was evaluated in an experimental environment with dependant users and presented during the Smart Home Workshop held in INT. The evaluation phase was performed with users in three experimental sites : the rehabilitation hospital of Garches, the French Muscular dystrophies Association (AFM) and the geriatrics Broca Hospital.
Abstract FR:
La personnalisation dans les espaces intelligents est souvent limitée à l'adaptation de l'interface du terminal utilisé et à la personnalisation des services de l'environnement en fonction des préférences de l'utilisateur. Les habitats intelligents dédiés aux personnes dépendantes ont pour objectif de favoriser leur autonomie et, plus plus particulièrement, de les assister en compensant les déficiences. Toutefois, ces objectifs sont loin d'être atteints en raison de la complexité de ce domaine qui nécessite une grande motivation et exige la collaboration de plusieurs partenaires (industrie, recherche, gouvernement, etc. ) et le recours à plusieurs disciplines (ingénierie, ergonomie, médecine, etc. ). Le travail effectué dans cette thèse généralise le concept de personnalisation dans les environnements intelligents afin de prendre en compte les caractéristiques et les besoins spécifiques aux personnes dépendantes, à travers des technologies centrées utilisateur. L'approche que nous avons adoptée pour la fourniture des services personnalisés dans les environnements intelligents dédiés aux personnes dépendantes est basée sur l'identification et la détection des situations de handicap dans ces espaces. Le concept sous-jacent de cette approche repose sur deux modèles (Utilisateur et environnement) et le matching entre eux. Le modèle utilisateur extrapole le modèle d'Amato en vue d'être plus générique et de supporter tous les profils utilisateurs, surtout ceux ayant des besoins spécifiques. Le modèle d'environnement est structuré selon une architecture basée sur les catégories. Le matching définit une relation virtuelle basée sur l'observation de situations réelles et sur la sémantique des attibuts des modèles utilisateur et environnement ; elle représente les interactions entre ces attributs à l'origine de la situation de handicap. Cependant, pour définir les attributs du modèle utilisateur, nous avons développé des systèmes basés sur des capteurs (CyberGlove, STS, etc. ) qui permettent de quantifier certaines caractéristiques de l'utilisateur telles que l'espace de travail de la main et la force de sa main. Pour identifier le matching entre les deux modèles d'utilisateur d'environnement, nous avons développé une stratégie d'évaluation ayant recours à des méthodes aussi bien qualitatives que quantitatives. Les méthodes qualitatives sont basées sur le processus de l'observation alors que les méthodes quantitatives sont basées sur des outils logiciels. La représentation formelle de notre domaine de connaissances (DC) est fondée sur la logique de description (LD). Notre concept a été implémenté en utilisant le web sémantique et les ontologies, et a été développé sous forme d'une infrastructure nommé SMF (Semantic Matching Framework) puis intégré dans la plateforme Maison Intelligente. Un prototype du démonstrateur a été ensuite évalué dans un environnement expérimental avec des utilisateurs dépendants puis présenté durant le Workshop MI tenu à l'INT. L'évaluation de ce travail de recherche a été réalisée avec des utilisateurs sur trois sites expérimentaux : l'Hôpital de Garches, l'Association Française contre la Myopathie (AFM) et l'Hôpital Broca.