Projet de recherche doctoral numero :3573

Date depot: 1 janvier 1900
Titre: L'Intelligence Collective dans les Environnements d'Intelligence Ambiante
Directrice de thèse: Amal EL FALLAH SEGHROUCHNI (LIP6)
Domaine scientifique: Sciences et technologies de l'information et de la communication
Thématique CNRS : Non defini

Resumé: Description du sujet de thèse ---------------------------------- Le domaine de l'Intelligence Ambiante (AmI), [1], a l'objectif ambitieux de faire les dispositifs travailler de concert pour soutenir les gens dans l'accomplissement de leurs activités de la vie quotidienne, de leurs tâches et de leurs rituels, d'une manière facile et naturelle, à l'aide de l'information et de l'intelligence qui sont cachées dans le réseau reliant ces dispositifs. Selon Shadbolt, dans [9], AmI est basé sur les sujets suivants: • informatique ubiquitaire ou omniprésente – un modèle qui suit l'ordinateur personnel au niveau de l'interaction homme-machine dans lequel le traitement de l'information a été complètement intégré dans tous les objets des activités quotidiennes; • systèmes intelligents – responsables avec les algorithmes d'apprentissage, le filtrage par motif, la reconnaissance vocale, les traducteurs de langue, la reconnaissance des gestes, l'évaluation des situations, etc.; • sensibilité au contexte – domaine basé sur l'idée que les ordinateurs peuvent à la fois sentir et réagir en fonction de leur environnement. Ils sont censés être conscients de la situation dans laquelle ils (ou l'utilisateur) sont; • une appréciation des interactions sociales des objets dans l'environnement. AmI est un nouveau domaine pour lequel des résultats commencent à apparaître progressivement, tandis que de nombreux problèmes restent sans solution. Le dernier problème, celui d'apprécier les interactions sociales de ces objets dans un scénario particulier, est un problème difficile et, pourtant, il a une grande importance. Les dispositifs dans AmI sont censés être petits, afin d'être intégré dans l'environnement avec aisance et dans un grand nombre. Leur nature embarquée impose des limites à leur puissance de traitement et à leur mémoire, donc il ne serait pas possible de mettre en œuvre des comportements très intelligents à l'intérieur de chaque dispositif. Dans le même temps, un grand avantage est représenté par le grand nombre d'eux. Sur la base des interactions sociales entre les dispositifs, les systèmes AmI sont censés mener à l'émergence de l'intelligence collective, [2], intelligence qui ressort de la collaboration et de la concurrence de nombreux individus, représentés dans notre cas par les dispositifs qui forment les systèmes AmI. Cette intelligence est l'une des ressources les plus importantes et influentes que les environnements AmI utilisent. Certaines façons de prédire sa émergence dans les environnements AmI aurait un grand impact positif sur le domaine. L'objectif de cette thèse est d'étudier l'intelligence collective qui émerge dans les environnements AmI. Pour faire ça dans un environnement normal AmI, les aspects suivants doivent être étudiés: • les capacités de tous les dispositifs qui interagissent et les tâches assignées à chaque dispositif en vue de résoudre un problème plus important, le problème abordé par l'application AmI, en ensemble. Ces aspects sont considérés du point de vue de certains scénarios AmI particuliers; • les interactions individuelles entre les dispositifs. Les aspects concernant les situations dans lesquelles les interactions se produisent et la complexité des interactions seraient considérées; • l'influence des interactions individuelles sur le comportement intelligent qui émerge dans l'environnement AmI. Cet aspect serait basé sur des observations de la façon dont différentes interactions sociales influencent le comportement global d'un système. • l'influence de la topologie du réseau d'interactions, sous-tendant le système, sur son comportement. Cet aspect serait étudié dans le but de trouver des graphes d'interactions optimals dont les structures conduiront à des résultats remarquables du système pour le problème qu'il tente de résoudre, tout en gardant le coût des dispositifs et de la communication le plus bas possible. Dans les aspects présentés ci-dessus, il n'y a pas de définition généralement valable pour les comportements intelligents qui devraient émerger. Ainsi, une autre tâche serait de définir des aspects particuliers du comportement intelligent collectif attendu, pour chaque scénario différent étudié. Comme une caractéristique générale, cependant, un environnement intelligent AmI doit être capable de prédire avec précision les actions de l'utilisateur, avec une quantité limitée de données d'entrée, et de réagir en conséquence, afin d'aider l'utilisateur dans la meilleure façon possible. De toute évidence, la nécessité pour certaines autres définitions se pose, comme la définition de la meilleure manière dont l'application aide l'utilisateur. Tous ces seront également l'objet de cette thèse. Une autre tâche sera également d'imaginer des scénarios de base pour les observations qui seront faites, des scénarios qui seront possible de mettre en œuvre en utilisant les outils et les ressources présentés ci-dessous. Les environnements AmI qui seront la base pour la

Doctorant.e: Benea Marius Tudor