Contexte en Interaction Homme-Machine : le contexteur

Soutenance de thèse - 1er août 2005 1

Contexte en Interaction Homme-Machine :

le contexteur

Gaëtan Rey

Equipe IIHM, Laboratoire CLIPS-IMAG, Grenoble, France

Président du Jury : James L. Crowley (GRAVIR, INP Grenoble) Rapporteurs : Michel Beaudouin-Lafon (LRI, Paris 11)

Simon Dobson (Computer Science, UCD)Examinateur : Jean Vanderdonckt (BCHI, ESPO Louvain-La-Neuve)Directeur de thèse : Joëlle Coutaz (CLIPS-IMAG, UJF Grenoble)


Interaction Homme-Machine

• Contexte n’est pas un concept nouveau– Conceptual Design [Beyer 98]

– Dilution progressive dans le processus de développement – Modèle du contexte implicite dans les applications finales



• Contexte n’est pas un concept nouveau• Évolutions récentes de l’informatique

– Mobilité des utilisateurs



• Contexte n’est pas un concept nouveau• Évolutions récentes de l’informatique

– Mobilité des utilisateurs – Intégration du numérique dans l’environnement physique



• Contexte n’est pas un concept nouveau• Évolutions récentes de l’informatique• Exploitation nouvelle du contexte

– Modèle implicite du contexte modèle explicite– Capture du contexte– Adaptation du système à l’exécution


Problèmes

Profusion

• De définition du contexte– Absence de consensus sur la notion de contexte– Absence de méthode pour le développement logiciel


Problèmes

Profusion

• De définitions du contexte– Absence de consensus sur la notion de contexte– Absence de méthode pour le développement logiciel

• De solutions logicielles pour la gestion du contexte – Développement ad-hoc– Comparaison des infrastructures de gestion du contexte difficile


Objectifs de ma thèse

• Classification et comparaison des infrastructures existantes




• Définition de la notion de contexte et d’une méthode de modélisation





• Réalisation d’une infrastructure logicielle






• Validation de cette infrastructure






• Validation de cette infrastructure

Approche descendante

Etude de l’existant

Définition

Réalisation

Validation


Plan de la présentation

• Problèmes

• Objectifs de ma thèse

• Contributions

• Conclusion


Contributions

• Espace taxonomique

• Notion de contexte d’interaction

• Modèle logiciel : notion de contexteur

• Validation du modèle


Contributions

• Espace taxonomique– Espace d’analyse– Bilan de la littérature





Espace d’analyse

Modes d'échanges

Mécanismesd'autorégulation

Niveaux d'abstraction

ServicesTransversaux

Couvertures réseaux

Styles architecturaux

Critères d'évaluation


Espace d’analyse

Modes d'échanges








Les niveaux d’abstractionLa pyramide du contexte

• Décomposition fonctionnelle d’une infrastructure de gestion du contexte




• Trois niveaux d’abstraction

Capture Capture les données contextuelles





Capture

Transformation Calcule les données contextuelles

Capture les données contextuelles





Capture

Transformation

Identification Reconnaît le contexte

Calcule les données contextuelles





• Trois niveaux d’abstraction• Un niveau d’adaptation

Capture

Transformation

Identification

Adaptation Fait le lien avec les applications

Reconnaît le contexte

Calcule les données contextuelles



Espace d’analyse

Capture

Transformation

Identification





Modes d'échanges




Les services transversauxLa pyramide du contexte


• Trois niveaux d’abstraction• Un niveau d’adaptation• Un ensemble de services transversaux

Capture

Transformation

Identification

Adaptation

His

toriq

ue

Services transversaux





Capture

Transformation

Identification

Adaptation

His

toriq

ue

Déc

ouve

rte

Rep

rise

sur

pan

nes






Capture

Transformation

Identification

Adaptation

His

toriq

ue

Déc

ouve

rte

Rep

rise

sur

pan

nes

Vie

priv

éeS

écur

itéC

onfia

nce



Espace d’analyse

CaptureIdentification

Transformation

HistoriqueSécurité




Modes d'échanges





Mécanismes d’autorégulation

• Méta-Données– Prise en charge des incertitudes introduites par les capteurs– Gestion de la qualité de services


Mécanismes d’autorégulation

• Méta-Données– Prise en charge des incertitudes introduites par les capteurs– Gestion de la qualité de services

• Meta-Interfaces et / ou Migration de code– Adaptation de l’infrastructure à l’évolution du contexte


Espace d’analyse






Modes d'échanges

Souscription / Notification

Requêtes / Réponses

Etendue Micro

Locale Transformation


Décentralisé

Faiblement centralisé

Fortement centralisé

Méta données


Interface de contrôle


Migration de code


Les infrastructures existantes

Niveaux d’abstraction


Mécanisme

d’autorégulation

Context Toolkit

[Dey 01]

Capture

Transformation

Identification

HistoriqueMeta Interface

(planifiée)

SCI

[Glassey 03]

Capture

IdentificationMeta Interface

Confab

[Hong 01]

Capture

Identification

Historique

Sécurité

Méta données (limitées)

Meta Interface

BT Node

[Beutel 03]Capture Sécurité Migration code

Irisnet

[Gibbons 03]

Capture

Identification

Historique

SécuritéMeta Interface





Mécanisme

d’autorégulation

Context Toolkit

[Dey 01]

Capture

Transformation

Identification


(planifiée)

SCI

[Glassey 03]

Capture


Confab

[Hong 01]

Capture

Identification

Historique

Sécurité


Meta Interface

BT Node


Irisnet

[Gibbons 03]

Capture

Identification

Historique






Mécanisme

d’autorégulation

Context Toolkit

[Dey 01]

Capture

Transformation

Identification


(planifiée)

SCI

[Glassey 03]

Capture


Confab

[Hong 01]

Capture

Identification

Historique

Sécurité


Meta Interface

BT Node


Irisnet

[Gibbons 03]

Capture

Identification

Historique






Mécanisme

d’autorégulation

Context Toolkit

[Dey 01]

Capture

Transformation

Identification


(planifiée)

SCI

[Glassey 03]

Capture


Confab

[Hong 01]

Capture

Identification

Historique

Sécurité


Meta Interface

BT Node


Irisnet

[Gibbons 03]

Capture

Identification

Historique



Contributions

• Espace taxonomique– Espace d’analyse– Bilan de la littérature





Contexte

Absence de consensus mais des leçons


ContexteAbsence de consensus mais des leçons

• Le contexte peut seulement être défini pour une finalité

(Perception artificielle)



• Le contexte peut seulement être défini pour une finalité • Le contexte est un espace d’information qui sert l’interprétation

(Interprétation par le système, au service des utilisateurs)



• Le contexte peut seulement être défini pour une finalité • Le contexte est un espace d’information qui sert l’interprétation • Le contexte est un espace d’information partagé entre acteurs

(Espace commun entre le système et les utilisateurs)





Contexte Global





Contexte Global

Contexte Système





Contexte Global

Contexte Système

Contexte Utilisateur





Contexte d’interaction Contexte Global

Contexte Système

Contexte Utilisateur



• Le contexte peut seulement être défini pour une finalité • Le contexte est un espace d’information qui sert l’interprétation • Le contexte est un espace d’information partagé entre acteurs • Le contexte est un espace d’information infini et évolutif


Contributions






Contexte d’interaction : Définition

• Définition du domaine du contexte d’interaction– Entités

– Rôles

– Relations

Contexte d'interaction

C3

C4

C2

C1



• Définition du domaine du contexte d’interaction– Entités personnes ou objets du monde physique

– Rôles

– Relations


C3

C4

C2

C1




– Rôles fonction remplie par une ou plusieurs entités

– Relations


C3

C4

C2

C1




– Rôles fonction remplie par une ou plusieurs entités

– Relations relations spatiales ou temporelles entre les entités


C3

C4

C2

C1



• Définition du domaine du contexte d’interaction– Entités

– Rôles cardinalité = n

– Relations cardinalité = m

• Réseau de contextes contient 2n+m nœuds


C3

C4

C2

C1



• Définition du domaine d’un contexte– R

– Rel


C3= (R3,Rel3)

C4= (R4,Rel4)

C2= (R2,Rel2)

C1= (R1,Rel1)



• Définition du domaine d’un contexte– R rôles effectivement joués (R С Rôles)

– Rel


C3= (R3,Rel3)

C4= (R4,Rel4)

C2= (R2,Rel2)

C1= (R1,Rel1)



• Définition du domaine d’un contexte– R rôles effectivement joués (R С Rôles)

– Rel relations vérifiées (Rel С Relations)


C3= (R3,Rel3)

C4= (R4,Rel4)

C2= (R2,Rel2)

C1= (R1,Rel1)



• Changement de contexte– Apparition ou disparition d’un rôle

– Apparition ou disparition d’une relation


C3= (R3,Rel3)

C4= (R4,Rel4)

C2= (R2,Rel2)

C1= (R1,Rel1)



• Réseau de situations qui partagent R et Rel

S2

S4

S1

S3

C3=(R3,Rel3)

C4=(R4,Rel4)

C2=(R2,Rel2)

C1=(R1,Rel1)

Rc

C2



S2

S4

S1

S3

C3=(R3,Rel3)

C4=(R4,Rel4)

C2=(R2,Rel2) r2

r1

S4

C1=(R1,Rel1)

Rc

C2

rel1

rel2


• Définition du domaine d’une situation– Ent

– AssoReEnt

– AssoRoEnt



S2

S4

S1

S3

C3=(R3,Rel3)

C4=(R4,Rel4)

C2=(R2,Rel2) e1

e2

e4

e3

e5

r2

r1

S4

C1=(R1,Rel1)

Rc

C2

rel1

rel2


• Définition du domaine d’une situation– Ent entités présentes (Ent С Entités)

– AssoReEnt

– AssoRoEnt



S2

S4

S1

S3

C3=(R3,Rel3)

C4=(R4,Rel4)

C2=(R2,Rel2) e1

e2

e4

e3

e5

r2

r1

S4

C1=(R1,Rel1)

Rc

C2

rel1 rel1

rel2



– AssoReEnt associations relations entités

– AssoRoEnt



S2

S4

S1

S3

C3=(R3,Rel3)

C4=(R4,Rel4)

C2=(R2,Rel2) e1

e2

e4

e3

e5

r2

r1

S4

C1=(R1,Rel1)

Rc

C2

rel1 rel1

rel2



– AssoReEnt associations relations entités

– AssoRoEnt associations rôles entités



S2

S4

S1

S3

C3=(R3,Rel3)

C4=(R4,Rel4)

C2=(R2,Rel2) e1

e2

e4

e3

e5

r2

r1

S4

C1=(R1,Rel1)

Rc

C2

rel1 rel1

rel2


• Changement de situation– Apparition ou disparition d’un entité

– Apparition ou disparition d’une association entre une entité et une relation

– Apparition ou disparition d’une association entre une entité et un rôle



Contexte d’interaction : Illustration

• Illustration avec l’exemple d’une conférence

Présentateur

Spectateurs

Ecran


Contexte d’interaction : Méthode

• Méthode en 7 étapes – 1) Définir le domaine du contexte d’interaction



• 1) Définition du domaine du contexte d’interaction– Entités = {personne, écran}

– Rôles = {présentateur, spectateur}

– Relations = {est_face_à}



• Méthode en 7 étapes – 1) Définir le domaine du contexte d’interaction– 2) Calculer les contextes du réseau



• 2) Calculer les contextes du réseau (Rc)– Entités = {personne, écran}

– Rôles = {présentateur, spectateur} cardinalité = 2

– Relations = {est_face_à} cardinalité = 1

– Cardinalité (Rc) = 22+1 = 23 = 8






• Définition du contexte C6

– R6 = {spectateur}

– Rel6 = {est_face_à}

Spectateur

est_face_à

Spectateur

Présentateur

Spectateur

Présentateur

Présentateur Présentateur

Spectateur

C1 C2

C3 C4 C5

C8C7C6

est_face_à

est_face_à

est_face_à






• Définition du contexte C8

– R8 = {présentateur, spectateur}

– Rel8 = {est_face_à}

Spectateur

est_face_à

Spectateur

Présentateur

Spectateur

Présentateur


Spectateur

C1 C2

C3 C4 C5

C8C7C6

est_face_à

est_face_à

est_face_à



• Méthode en 7 étapes – 1) Définir le domaine du contexte d’interaction– 2) Calculer les contextes du réseau – 3) Simplifier le réseau de contextes en fusionnant les contextes identiques


Spectateur

est_face_à

Spectateur

Présentateur

Spectateur

Présentateur


Spectateur

C1 C2

C3 C4 C5

C8C7C6

est_face_à

est_face_à

est_face_à


• 3) Simplifier le réseau de contextes



• Méthode en 7 étapes – 1) Définir le domaine du contexte d’interaction– 2) Calculer les contextes du réseau – 3) Simplifier le réseau de contextes en fusionnant les contextes identiques– 4) Détailler les contextes importants en situations


• 4) Détailler les contextes importants en situations

• Définition d’un Contexte : C8

– R8 = {présentateur, spectateur}

– Rel8 = {éclairée}


Spectateur

est_face_àécran

Personne1

Personne3

Personne2

Personne3

Personne1

Personne2

Personne3

Personne1

Personne2

Personne3

Présentateur

Spectateur Présentateur Spectateur Présentateur

Spectateur Présentateur

Personne1

C8 S1 S2

S3 S4

est_face_àécran

est_face_àécran

est_face_à

écran



• Méthode en 7 étapes – 1) Définir le domaine du contexte d’interaction– 2) Calculer les contextes du réseau – 3) Simplifier le réseau de contextes en fusionnant les contextes identiques– 4) Détailler les contextes importants en situations – 5) Simplifier chaque contexte en fusionnant les situations identiques



• Méthode en 7 étapes – 1) Définir le domaine du contexte d’interaction– 2) Calculer les contextes du réseau – 3) Simplifier le réseau de contextes en fusionnant les contextes identiques– 4) Détailler les contextes importants en situations – 5) Simplifier chaque contexte en fusionnant les situations identiques– 6) Décrire les entités mises en jeu


• 6) Décrire les entités mises en jeu













• Méthode en 7 étapes – 1) Définir le domaine du contexte d’interaction– 2) Calculer les contextes du réseau – 3) Simplifier le réseau de contextes en fusionnant les contextes identiques– 4) Détailler les contextes importants en situations – 5) Simplifier chaque contexte en fusionnant les situations identiques– 6) Décrire les entités mises en jeu – 7) Associer chaque observable à un composant de capture


Contributions

• Etat de l’art


• Modèle logiciel : notion de contexteur– Description des contexteurs– Modèle réseau– Description des Répéteurs



Modèle logiciel : le Contexteur

Abstraction logicielle composée de deux facettes fonctionnelles

Do

nn

ée

s d

’en

tré

e

Me

ta D

on

né

es

d’e

ntr

ée

Do

nn

ée

s d

e s

ort

ie

Me

ta D

on

né

es

de

so

rtieNoyau

fonctionnel

Co

ntr

ôle

de

so

rtie

Co

ntr

ôle

d’e

ntr

ée



Abstraction logicielle composée de deux facettes fonctionnelles– Transformation : Données (Type X) + Meta Données Données (Type Y) + Meta Données

Do

nn

ée

s d

’en

tré

e

Me

ta D

on

né

es

d’e

ntr

ée

Do

nn

ée

s d

e s

ort

ie

Me

ta D

on

né

es

de

so

rtieNoyau

fonctionnel

Co

ntr

ôle

de

so

rtie

Co

ntr

ôle

d’e

ntr

ée



Abstraction logicielle composée de deux facettes fonctionnelles– Transformation : Données (Type X) + Meta Données Données (Type Y) + Meta Données

– Contrôle : adaptation du comportement

Do

nn

ée

s d

’en

tré

e

Me

ta D

on

né

es

d’e

ntr

ée

Do

nn

ée

s d

e s

ort

ie

Me

ta D

on

né

es

de

so

rtieNoyau

fonctionnel

Co

ntr

ôle

de

so

rtie

Co

ntr

ôle

d’e

ntr

ée


Composition dynamique des Contexteurs

Application 1 Application 2Flux de données et méta données



Flux de contrôles




Flux de contrôles

Contexteurs élémentaires- Capture -

Observables




Flux de contrôles

Contexteurs non élémentaires- Transformation -

Entités, Relations et Rôles


Observables




Flux de contrôles

Contexteurs adaptateurs- Adaptation -


Observables






Flux de contrôles

Contexteurs adaptateurs- Adaptation -


Observables




Capture

Transformation

Identification

Adaptation


Réalisation : Cycle de vie

Création, conception du contexteur

Pas exécutéPas approvisionné

Pas en activitéPas de Client

Etat 1

Etat 1






Etat 1

ExécutéPas approvisionné


Etat 2

Exécution, démarrage du contexteur

Etat 2






Etat 1



Etat 2


Emission de la requête de recherche

si contexteur non élémentaire

Etat 2

– Description des contexteurs sources– Nom– Lieu– Informations

– Description de lui-même– Nom– Identifiant






Etat 1



Etat 2


Exécuté Approvisionné


Etat 3



Abonnement auprès descontexteurs sources

(ou contexteur élémentaire)

Etat 3Etat 5

Contexteur source






Etat 1



Etat 2




Etat 3




En activitéPas de Client

Etat 4

Mise en marche de la fonction de calcul



Etat 4Etat 5

Contexteur source






Etat 1



Etat 2




Etat 3





Etat 4



En activitéAvec des Clients

Etat 5

Connexion d’un nouveau client

Déconnexion du dernier client

Connexion du premier client



Etat 5Etat 5

Contexteur source

Etat 3

Contexteur client



Arrêt du contexteur avec notification aux contexteurs sources





Etat 1



Etat 2




Etat 3





Etat 4



En activitéAvec des Clients

Etat 5

Connexion d’un nouveau client

Déconnexion du dernier client

Connexion du premier client



Etat 4Etat 5

Contexteur source

Notification d’arrêt


Contributions






Modèle réseau P2P (Pair à Pair)

• Client et serveur– Robustesse de chaque contexteur




• Architecture complètement distribuée– Apparitions / disparitions de nouveaux

contexteurs facilitées






• Découverte locale– Requête sur UDP multicast






• Découverte locale– Requête sur UDP multicast

• Découverte distante– Inondation du réseau


Contributions






Les Répéteurs

• Découverte distante des contexteurs• Non-modification des contexteurs


Les Répéteurs


• Routage des requêtes de recherche


Les Répéteurs


• Routage des requêtes de recherche

• Organisation des répéteurs– Modèle hybride (GloSS) – Modèle fondé sur la localisation géographique


Les Répéteurs

LB1LB2

MB1

LB3

MB2

Paris Liverpool Londres

France Grande Bretagne

Application

C7

C6

C5

C1

C2

C3 C4 C6

C5C7


Les Répéteurs

LB1LB2

MB1

LB3

MB2



Application

C7

C6

C5

C1

C2

C3 C4 C6

C5C7


LB1LB2

MB1

LB3

MB2

(1)



Application

C7

C6

C5

C1

C2

C3 C4 C6

C5C7

Les Répéteurs


Les Répéteurs

LB1LB2

MB1

LB3

MB2

(1)

(2)

(3)



Application

C7

C6

C5

C1

C2

C3 C4 C6

C5C7


Les Répéteurs

LB1LB2

MB1

LB3

MB2

(1)

(2)

(3)

(4)



Application

C7

C6

C5

(4)

C1

C2

C3 C4 C6

C5C7


Les Répéteurs

LB1LB2

MB1

LB3

MB2

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)



Application

C7

C6

C5

(4)

(5)

C1

C2

C3 C4 C6

C5C7


Les Répéteurs

LB1LB2

MB1

LB3

MB2

(1)

(2)

(3)

(4)

(5)



Application

C7

C6

C5

(4)

(5)

C1

C2

C3 C4 C6

C5C7

(6)(6)


Contributions

• Etat de l’art



• Validation du modèle– Evaluations préliminaires– Gestionnaire d’activité– I-AM


Evaluations préliminaires

• Implémentation actuelle– Réalisation en java (1.4)

– Tests sur Windows (2000 et XP) ainsi que sous Mac OS X





• Consommation de ressources mémoire– Exécution de 5000 contexteurs

– Entre 40 et 70 Ko par contexteur







• Latence– 1 contexteur élémentaire et 1 adaptateur

– De l’ordre de 20 ms







• Latence– 1 contexteur élémentaire et 1 adaptateur

– De l’ordre de 20 ms

• Stabilité– Evaluation durant 1 mois

– Application « Gestionnaire d’activité » testée durant 2 mois


Contributions

• Etat de l’art



• Validation du modèle– Evaluation préliminaire– Gestionnaire d’activité– I-AM


Gestionnaire d’activité

• Affiche une page Web dynamique indiquant l’activité des utilisateurs


Gestionnaire d’activitéVue générale

Serveur Web Tomcat

Client Web


Client WebClient Web

Pages d’informations



Serveur Web Tomcat

Client Web

UtilisateurChaîne de Contexteurs



Utilisateur




Serveur Web Tomcat

Client Web

UtilisateurChaîne de Contexteurs



Utilisateur



Ada

pta

teu

rGénération de la

page HTML

Gestionnaire d’activitéVue détaillée

Servlet

Ordinateur de l’utilisateur

Contexteurd’information

locale

Contexteur d’activité

locale

Contexteurd’activité

souris

Contexteurd’activitéclavier



Gestionnaire d’activitéEcriture d’un adaptateur

• Affiche une page Web dynamique indiquant l’activité des utilisateurs• Adaptateur de contexte

– Un fichier java (ActivityAdapter.java)

import context.adapter.*;

public class ActivityAdapter extends ContextAdapter{}


Gestionnaire d’activitéEcriture d’un adaptateur


• Adaptateur de contexte – Un fichier java (ActivityAdapter.java)

– Un fichier de configuration (ActivityAdapter.adf)<ADAPTER_CONTEXTOR_DESCRIPTION>

<Name> ActivityAdapter </Name>

<ContextGroup>Application/test</ContextGroup>

<P2PDescription> … </P2PDescription>

<DataDescription>

<DataInDescription Type="String/XML" Unit="none" Key="act" Delay="5000" NumberMin="1" NumberMax="-1">

<Name> LocalActivityContextor </Name>

<ContextGroup>*</ContextGroup>

<Location>World/Europe/France/RhoneAlpes/Isere/Grenoble</Location>

<Identifiant>…</Identifiant>

<DataSendingMode><OnChange>true</OnChange></DataSendingMode>

</DataInDescription>

</DataDescription>

</ADAPTER_CONTEXTOR_DESCRIPTION>


Gestionnaire d’activitéEcriture d’un contexteur

• Affiche une page Web dynamique indiquant l’activité des utilisateurs• Adaptateur de contexte• Contexteur d’activité clavier

– le fichier java (ActivityKeyboardContextor.java)import context.contextor.*;

public class ActivityKeyboardContextor extends ElementaryContextor{

public void init() {

try{

mp = Runtime.getRuntime().exec("KeySensor.exe"); // init du capteur

in = mp.getInputStream();

}catch (Exception e){

System.out.println("error in KeyboardTh : Init");

}

}

public void CloseContextor(){

mp.destroy(); // fermeture du processus de gestion du capteur

}


Gestionnaire d’activitéEcriture d’un contexteur

• Affiche une page Web dynamique indiquant l’activité des utilisateurs• Adaptateur de contexte• Contexteur d’activité clavier

– Un fichier java (ActivityKeyboardContextor.java)…

public void functionalCore() {

try{

value = in.available(); // lecture du nombre d’événements clavier

data = "<ActivityKeyboard>"+value+"</ActivityKeyboard>";

this.setDataOutValue(data.getBytes()); // mémorisation des données

sleep(sleepTime); // attente

}catch(Exception a){

System.out.println("error in KeyboardTh : functionalCore");

}

}

}


Contributions

• Etat de l’art



• Validation du modèle– Evaluation préliminaire– Gestionnaire d’activité– I-AM


I-AM

• Travaux de C. Lachenal et N. Barralon

• I-AM est une infrastructure qui fournit aux développeurs un espace logique uniforme composé d’un nombre quelconque de processeurs, et de ressources d'interaction telles que les surfaces.


I-AMOrganisation des contexteurs

• 3 adaptateurs de contexte– IamLinksAdapter– IamSurfaceAdapter– IamDisplayAdapter

• 5 contexteurs– DisplayContextor– SurfacesContextor– SoftLinkContextor– ProximityContextor– HardLinkContextor


I-AMRôles des contexteurs

• Détection des couplages entre les surfaces I-AM– De manière matérielle– De manière logicielle


I-AMProximityContextor et HardLinkContextor

• Pilote le capteur de proximité

• Alimente le HardLinkContextor


Détection des couplages de manière matérielle


I-AMSoftLinksContextor

• Alimenté par le configurateur ou Ambiant Desktop

• Indique les liens entre les surfaces I-AM


Détection des couplages de manière logicielles



• Détection des couplages entre les surfaces I-AM– De manière matérielle– De manière logicielle

• Description des ressources d’interactions– Principalement les écrans


I-AMDisplayContextor

• Décrit les écrans d’une machine

• Pour chaque écran– Taille de l’écran (en millimètres)– Taille des bords (en millimètres)– Résolution de l’écran (en pixels)– Nombre de couleurs



• Détection des liens entre les surfaces I-AM– De manière matérielle– De manière logicielle

• Description des ressources d’interactions– Principalement les écrans

• Découverte dynamique des ressources d’interactions– Surfaces I-AM


Plan de la présentation

• Problèmes

• Objectifs de ma thèse

• Contributions

• Conclusion– Bilan– Perspectives


Bilan

• Définition de la notion de contexte et méthode de modélisation– Réseau de contextes => Contextes => Situations– Entités => Attributs => Observables


Bilan

• Définition de la notion de contexte• Méthode de modélisation du contexte

• Modèle en couche : pyramide du contexte• Grille d’analyse des infrastructures de capture du contexte

Capture

Transformation

Identification

AdaptationH

isto

rique

Déc

ouve

rte

Rep

rise

sur

pann

es

Vie

priv

ée

Séc

urit

é C

onfia

nce

Observables

Entités, rôles et relations

Réseau de contextes,

contextes et situations






Modes d'échanges



Etendue Micro



Décentralisé



Méta données




Migration de code


Bilan

• Définition de la notion de contexte• Méthode de modélisation du contexte

• Modèle en couche : pyramide du contexte• Grille d’analyse des infrastructures de capture du contexte

• Infrastructure conceptuelle : contexteurs• Implémentation de cette infrastructure

C 2C 1

Contexteur source

C 3

Contexteur client


BilanCouverture fonctionnelle des contexteurs






Modes d'échanges



Etendue Micro



Décentralisé



Méta données




Migration de code








Modes d'échanges



Etendue Micro



Décentralisé



Méta données




Migration de code








Modes d'échanges



Etendue Micro



Décentralisé



Méta données




Migration de code








Modes d'échanges



Etendue Micro



Décentralisé



Méta données




Migration de code








Modes d'échanges



Etendue Micro



Décentralisé



Méta données




Migration de code








Modes d'échanges



Etendue Micro



Décentralisé



Méta données




Migration de code


Perspectives

• Modèle logiciel– Pas d’identification du contexte par les contexteurs

• Agents cognitifs [Patrick Brézillon]

Applications

Modélisation des contextes et des situations

Identification du contexte courant et de la situation courante

Contexteurs d'adaptation

Monde des contexteurs


Perspectives

• Modèle logiciel– Pas d’identification du contexte par les contexteurs– Rupture du modèle décentralisé

• Fusionner les répéteurs avec les contexteurs [Kademlia]


Perspectives

• Modèle logiciel– Pas d’identification du contexte par les contexteurs– Rupture du modèle décentralisé– Pas de validation de l’infrastructure des contexteurs

• Etudier les concepts importants [π-calcul]– Comportement des contexteurs– Politiques de sécurité– Confidentialité des informations


Perspectives

• Modèle logiciel– Pas d’identification du contexte par les contexteurs– Rupture du modèle décentralisé– Pas de validation de l’infrastructure des contexteurs– Evaluation partielle des contexteurs

• Effectuer d’autres tests

• Développer de nouvelles applications


Perspectives

• Modèle logiciel

• Dimension éthique– L’humanité va-t-elle accepter d’être surveillée ?

• Notion de vie privée


Perspectives

• Modèle logiciel

• Dimension éthique– L’humanité va-t-elle accepter d’être surveillée ?– Les données capturées serviront-elles uniquement à améliorer

l’utilisabilité des systèmes ?• Confiance de l’homme dans les systèmes


Contexte en Interaction Homme-Machine

le contexteur

Gaëtan Rey


Président du Jury : James L. Crowley Rapporteurs : Michel Beaudouin-Lafon

Simon Dobson Examinateur : Jean Vanderdonckt Responsable de thèse : Joëlle Coutaz

Merci



le contexteur

Gaëtan Rey




Merci



le contexteur

Gaëtan Rey




Merci


Approches Hardware

• Réseaux de capteurs– Smart-Its [H.W. Gellersen, A. Schmidt]– BT-Node [Beutel 03]– TinyOS [http://www.tinyos.net/]

• Informatique Vestimentaire– Wcomp [Jean-Yves Tigli de l’ESSI]


Activités de recherche

• 12 publications à comité de lecture dont 6 internationales

• Participation aux projets européens – GloSS, [http://www.gloss.cis.strath.ac.uk/]– Cameleon, [http://giove.cnuce.cnr.it/cameleon.html]– Fame, [http://isl.ira.uka.de/fame/index.html]

• Membre du GT 4.2 du GDRI3 : « Mobilité et Ubiquité »– Membre du comité de lecture pour UbiMob05– « Etudiant volontaire » lors de la conférence UbiMob05



• 12 publications à comité de lecture dont 6 internationales– 1 chapitre de livre– 5 articles longs – 1 article court– 4 workshops– 1 poster



• Participation aux projets européens GLOSS, Cameleon, Fame– Stage de 3 mois à Glasgow (Université de Strathclyde)– Présentation et développement des démonstrations GLOSS

• Zurich DC Jamboree 2001

• Göteborg DC Jamboree 2002 & UBICOMP 2002

• Ivrea DC Jamboree 2003

Documents

Contexte en Interaction Homme-Machine : le contexteur