Évaluation de l’effectivité des systèmes ambiants

Effectiveness assessment of ambient systems

• Auteur / Autrice : Gérald Rocher
• Direction : Nhan Le Thanh
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 10/02/2020
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Laboratoire Informatique, signaux et systèmes (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Nhan Le Thanh, James L Crowley, Sébastien Destercke, Joëlle Coutaz, Marie-Pierre Gleizes, Andrea Tettamanzi
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : James L Crowley, Sébastien Destercke

Mots clés

Mots clés contrôlés

Possibilités, Théorie des

Mesure, Théorie de la

Modèles de Markov cachés

Objets coopérants (informatique)

Intelligence ambiante

Mots clés libres

Intelligence Ambiante

Systèmes Cyber-Physiques

Effectivité

Modèles de Markov Cachés

Théorie de la mesure

Théorie des possibilités

Modèle des Croyances Transférables (MCT)

Ambient Intelligence

Cyber-Physical Systems

Effectiveness

Hidden Markov Models (HMM)

Measure theory

Possibility theory

Transferable Belief Model (TBM)

Résumé

D’un environnement fermé, contrôlé et négligeant toutes perturbations extérieures, le traitement de l’information est aujourd’hui exposé à la complexité et aux aléas de l’environnement physique, ouvert et non contrôlé. En effet, concrétisée par les progrès réalisés autour des communications sans fil, du stockage de l’énergie et de la miniaturisation des composants informatiques, la fusion des mondes physiques et numériques est une réalité qui s’incarne dans les systèmes dits ambiants. Au coeur de ces systèmes, les objets physiques de la vie quotidienne sont transcendés par des moyens informatiques et électroniques de traitement de l’information (actionneurs, capteurs, processeurs, etc.) offrant toujours plus de perspectives d’interactions entre les mondes physiques et numériques. Cette évolution convoque cependant une rupture épistémologique. Devenus complexes par leur fusion avec l’environnement physique, il ne s’agit plus de prédire in silico le comportement de tels systèmes à partir de modèles établis sur la base d’une connaissance supposée complète et fiable. Au contraire, conscient de la complexité intrinsèque de ces systèmes et de l’incapacité d’en obtenir un modèle fiable, il convient de s’assurer in vivo de l’effectivité de la réalisation de leurs finalités. Car, sans modèle fiable sur lequel bâtir des lois de contrôle, le comportement des systèmes ambiants est susceptible de dériver jusqu’à ne plus produire les effets attendus.Les travaux de cette thèse se proposent d’apporter une solution à cette problématique sur la base d’une approche méthodologique qui trouve ses fondements dans la systémique. Résultat de cette approche, le modèle systémique d’un système ambiant traduit ses finalités. Il répond à la question « qu’est-ce que le système ambiant doit faire ? ». À partir de ce modèle et de l’observation des effets produits dans l’environnement, la notion d’effectivité des systèmes ambiants est alors formalisée dans le cadre de la théorie de la mesure. Un ensemble de mesures est appliqué à cette formalisation (probabilités, possibilités et fonctions de croyance dans le cadre du modèle des croyances transférables) et les résultats sont discutés. Ces résultats ouvrent de nombreuses perspectives. Dans le contexte des méthodes agiles de développement logiciel pour systèmes ambiants, l’évaluation de l’effectivité pourra s’inscrire dans une démarche de tests continus. Dans celui des systèmes auto-adaptatifs, elle pourra être utilisée comme indicateur de récompense, d’erreur, etc. Dans le cas où le modèle systémique représente le comportement préféré d’un système ambiant, l’évaluation de l’effectivité s’apparente à un indicateur de la qualité de l’expérience des utilisateurs en interaction avec le système.

From a closed and controlled environment, neglecting all the external disturbances, information processing is now exposed to the complexity and the hazards of the physical environment, open and uncontrolled. Indeed, as a result of the progresses made on wireless communications, energy storage and the miniaturization of computer components, the fusion of the physical and digital worlds is a reality embodied in so-called ambient systems. At the heart of these systems, everyday objects are transcended by computer and electronic information processing means (actuators, sensors, processors, etc.) offering new perspectives of interactions between the physical and digital worlds.This evolution, however, calls for an epistemological break. Being complex by their fusion with the physical environment, it is no longer a matter of predicting in silico the behavior of such systems from models established on the basis of a knowledge supposed to be complete and reliable. On the contrary, aware of the intrinsic complexity of these systems and the inability to obtain a reliable model, it is necessary to ensure their effectiveness in vivo. Indeed, without a reliable model of these systems on which to build control laws, their behavior is likely to drift until it no longer produces the expected effects.This thesis proposes to provide a solution to this problem on the basis of a methodological approach based on the systemic principles. As a result of this approach, the systemic model of an ambient system answers the question “what does the ambient system have to do?”. From this model and the observation of the effects produced in the environment, the notion of effectiveness is then formalized within the framework of the measure theory. A set of measures is applied to this formalization (probabilities, possibilities and belief functions in the framework of the transferable belief model) and the results are discussed.The results of this work are opening up numerous perspectives. In the context of agile software development methods for ambient systems, the evaluation of effectiveness can be part of a continuous testing process. In the case of self-adaptive systems, it can be used as an indicator of reward, error, etc. In the case where the systemic model represents the preferred behavior of an ambient system, the evaluation of the effectiveness is like an indicator of the quality of the user experience interacting with the system.