Un Intergiciel de Gestion du Contexte basé Multi-Agent pour les Applications d'Intelligence Ambiante

Multi-Agent Context Management in Support of Ambient Intelligence Applications

• Auteur / Autrice : Alexandru Sorici
• Direction : Olivier Boissier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 11/09/2015
• Etablissement(s) : Saint-Etienne, EMSE en cotutelle avec Saint-Etienne, EMSE, Université Politehnica de Bucarest
• Ecole(s) doctorale(s) : Ed Sis 488
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Département Informatique pour les Systèmes Coopératifs Ouverts et Décentralisés
• Jury : Président / Présidente : Costin Badica
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Olivier Boissier, Costin Badica, Amal El Fallah Seghrouchni, Michel Occello, Stefan Trausan-Matu, Adina Magda Florea, Gauthier Picard
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Amal El Fallah Seghrouchni, Michel Occello

Mots clés

Mots clés contrôlés

Intelligence ambiante

Web sémantique

Intelligence artificielle répartie

Mots clés libres

Intelligence Ambiante

Gestion de Contexte

Systèmes Multi-Agent

Web semantique

Ambient Intelligence

Context Management

Multi-Agent Systems

Semantic web

Résumé

La complexité et l'ampleur des scénarios de l'Intelligence Ambiante impliquent que des attributs tels que l'expressivité de modelisation, la flexibilité de representation et de deploiement et la facilité de configuration et de developpement deviennent des caracteristiques centrales pour les systèmes de gestion de contexte. Cependant, les ouvrages existants semblent explorer ces attributs orientés-developpement a un faible degré.Notre objectif est de créer un intergiciel de gestion de contexte flexible et bien configurable, capable de répondre aux différents scenarios. A cette fin, notre solution est construite a base de techniques et principes du Web Semantique (WS) et des systèmes multi-agents (SMA).Nous utilisons le WS pour proposer un noveau meta-modèle de contexte, permettant une modelisation expressive et extensible du contenu, des meta-proprietés (e.g. validité temporelle, parametres de qualité) et des dépendances (e.g. les contraintes d'integrité) du contexte.De plus, une architecture a base de SMA et des composants logiciels, ou chaque agent encapsule un aspect fonctionnel du processus de gestion de contexte (acquisition, coordination, diffusion, utilisation) est developpée.Nous introduisons un nouveau moyen de structurer le deploiement d'agents selon les dimensions du modèle de contexte de l'application et nous elaborons des politiques déclaratives gouvernant le comportement d'adaptation du provisionnement contextuel des agents. Des simulations d'un scenario d'université intelligente montrent que un bon outillage construit autour de notre intergiciel peut apporter des avantages significatifs dans la génie des applications sensibles au contexte.

The complexity and magnitude of Ambient Intelligence scenarios imply that attributes such as modeling expressiveness, flexibility of representation and deployment, as well as ease of configuration and development become central features for context management systems.However, existing works in the literature seem to explore these development-oriented attributes at a low degree.Our goal is to create a flexible and well configurable context management middleware, able to respond to different scenarios. To this end, our solution is built on the basis of principles and techniques of the Semantic Web and Multi-Agent Systems.We use the Semantic Web to provide a new context meta-model, allowing for an expressive and extensible modeling of content, meta-properties (e.g. temporal validity, quality parameters) and dependencies (e.g. integrity constraints).In addition, we develop a middleware architecture that relies on Multi-Agent Systems and a service component based design. Each agent of the system encapsulates a functional aspect of the context provisioning processes (acquisition, coordination, distribution, use).We introduce a new way to structure the deployment of agents depending on the multi-dimensionality aspects of the application's context model. Furthermore, we develop declarative policies governing the adaptation behavior of the agents managing the provisioning of context information.Simulations of an intelligent university scenario show that appropriate tooling built around our middleware can provide significant advantages in the engineering of context-aware applications.