Gérald Rocher

Jean-Yves Tigli

Isabelle Mirbel

Le terme intelligence ambiante se réfère à des environnements ou des systèmes dits « intelligents », construits à partir de services web intégrés à des dispositifs placés dans l’environnement, portés par les utilisateurs (wearable computing) ou embarqués dans des objets physiques de notre vie quotidienne (Web of Things, WoT). Le but de ces systèmes est d’assister les utilisateurs dans leurs tâches quotidiennes et ce, de la manière la plus transparente possible. Le caractère physique, hétérogène et hautement dynamique de l’environnement, des utilisateurs et des objets implique un double challenge pour ces systèmes : (1) leur capacité à s’adapter à la dynamicité de leur environnement, (2) leur capacité à assurer la continuité de service dans le temps. Pour répondre à ces challenges, les technologies issues du domaine web sémantique sont, actuellement, de plus en plus utilisées pour, à partir d’annotations sémantiques (métadonnées) attachées aux dispositifs et aux services, permettre aux systèmes ambiants, non seulement d’avoir accès aux données et descriptions de ceux-ci, mais, surtout, de pouvoir les comprendre et raisonner sur celles-ci (Semantic Web of Things, SWoT). Grace à cette compréhension, le système est en mesure de sélectionner de manière plus pertinente les dispositifs et les services qu’il doit mettre en œuvre. Ces descriptions étant attachées aux dispositifs et aux services, elles héritent de leur dynamicité. Lors d’un premier travail au sein du laboratoire I3S (ici), a été établie une classification de la dynamicité de la connaissance en trois niveaux distincts et orthogonaux: (1) la dynamicité au niveau des annotations qui contiennent les propriétés physiques des dispositifs, récupérées à partir de capteurs dont les valeurs sont mises à jour périodiquement, (2) la dynamicité au niveau des instances des dispositifs et des services, ceux-ci apparaissant et disparaissant de l’environnement de manière imprévisible, (3) la dynamicité au niveau de la connaissance terminologique, les annotations apportant potentiellement, sous forme de fragments ontologiques, de nouvelles connaissances sur les dispositifs et les services au fur et à mesure de leur découverte. Dans le cadre de ce stage, nous nous concentrons sur la gestion de la dynamicité de la connaissance terminologique pour sa capacité à pouvoir incrémenter « l’intelligence » des systèmes au fur et à mesure que de nouveaux dispositifs sont découverts.

Web sémantique, représentation de la connaissance, Contexte, Informatique ambiante, Web des objets

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Run-Time knowledge model enrichment in SWoT, A step toward ambient services selection relevancy [G.Rocher; J.Y Tigli; S.Lavirotte; R.Daikhi] Abstract - Semantic web technologies are gaining momentum in the WoT (Web of Things) community for its promising ability to manage the increasing semantic heterogeneity between devices (Semantic Web of Things, SWoT). However, most of the approaches rely on ad-hoc and static knowledge models (ontologies) designed for specific domains and applications. While it is a solution for handling the semantic heterogeneity issue, it offers no perspective in term of ontology evolution over time. We study in this poster several approaches allowing: (1) to handle the semantic heterogeneity issue; (2) to capitalize the knowledge contributions throughout the life of the system allowing it to potentially better assist people in their environment over time. One of the approaches is validated on a real use-case.

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Better Assist People Through Knowledge Capitalization in Ambient Environments [G.Rocher; J.Y Tigli; S.Lavirotte; R.Daikhi]

poster

TRILOGIS

ESPRITEC (Groupe IoT/M2M)