Gestion de la qualit´ e de contexte pour l’intelligence ambiante

Dans cette thèse, nous nous intéressons à la gestion de la qualité de contexte (QoC) dans un environnement ambiant. Abid et al., 2009a] ABID Zied, CHABRIDON Sophie, CONAN Denis, Cohérence et qualité des informations contextuelles dans un environnement immersif.

Motivations

Au sein de l'intelligence ambiante, cette thèse vise à proposer des mécanismes pour caractériser la qualité des informations contextuelles afin de garantir la pertinence des décisions d'adaptation qui en résultent. En regardant de plus près les obstacles auxquels sont confrontés les scientifiques, l'élément discriminant des solutions proposées jusqu'à présent est la prise en compte ou non de la qualité de l'information contextuelle.

Contributions

Organisation du manuscrit

La deuxième partie est dédiée à notre contribution au domaine de la gestion de la qualité du contexte. Dans le chapitre 3, nous présentons nos travaux sur l'intégration de la gestion de la qualité du contexte dans le middleware COSMOS, dont l'architecture est présentée dans la section 3.1.

Étude de l’état de l’art

Analyse de l’état de l’art sur la qualité de contexte pour

Introduction

Afin de ne pas compromettre les décisions qui en résultent, la qualité des informations contextuelles doit être explicite et faire l'objet d'accords négociés entre fournisseurs de contexte et utilisateurs. Ainsi, la qualité des informations contextuelles devient essentielle pour les applications sensibles au contexte.

Définitions

Salber et al., 1998] définissent la sensibilité contextuelle comme la meilleure capacité d'un système à agir avec les données du contexte. Selon [Abowd et al., 1998], un système est sensible au contexte s'il utilise ce contexte pour fournir à l'utilisateur des informations ou des services qui lui sont utiles.

Méta-données de qualité de contexte

• Critères de qualité et classification
• Sources de qualité de contexte
• Paramètres de qualité de contexte
• Fraîcheur
• Complétude
• Exactitude
• Précision
• Résolution
• Confiance - Fidélité
• Synthèse

Il décrit comment la valeur des informations contextuelles décrit la réalité de la source contextuelle au moment de la capture. La résolution spatiale est définie comme « l'expression de la précision de l'environnement physique par rapport aux informations contextuelles ».

Gestion de l’incertitude et de l’inférence de contexte

• Méthodes de gestion de l’incertitude
• Méthodes de fusion et d’inférence
• Méthodes de fusion non probabilistes
• Théorie des croyances
• Méthodes combinées
• Synthèse

Becker et al., 2010] présentent une méthode pour générer la confiance résultante basée sur la recommandation [Gutscher, 2007]. Pour rappel, b est le symbole de la foi, i le symbole de l'ignorance et d le symbole de la crédulité (incrédulité). Susan Mc Keever propose une extension de la théorie de la confiance permettant de prendre en compte la qualité du contexte lors de l'inférence de situations contextuelles [McKeever et al., 2009b, McKeever, 2011].

Certains travaux tentent de tirer parti de différentes techniques et de les utiliser à différents niveaux de gestion du contexte. La combinaison des données se fait de deux manières en utilisant la règle de Bayes.

Modélisation de la qualité de contexte

• Modélisation UML
• Travaux de l’Université de Dublin (Irlande)
• Travaux de l’Université de Vienne (Autriche)
• Travaux de l’Université de Twente (Pays-Bas)
• Ontologie
• Travaux de l’Université de Louvain (Belgique)
• Travaux de l’Université de Zhejiang (Chine)
• Travaux de l’Université de Grenoble (France)
• Synthèse

La figure 2.10 montre qu'un capteur peut avoir zéro ou plusieurs paramètres de qualité de contexte. Ce nœud XML contient une séquence d'éléments : ce sont les différents paramètres de qualité du contexte utilisés (fraîcheur, confiance, exhaustivité et importance). Tang et al., 2007a] proposent un modèle de qualité contextuelle en construisant une ontologie spécifique pour la qualité.

Ils classent la qualité du contexte en deux groupes : les paramètres de qualité et les indicateurs de qualité. Les paramètres de qualité doivent être comparés aux sources de qualité contextuelles décrites par [Manzoor et al., 2008].

Conclusion

Malgré leur popularité croissante, les ontologies restent limitées dans la prise en compte des incertitudes liées aux informations contextuelles [Henricksen, 2003]. Deux approches peuvent être envisagées, l'une homogène et l'autre hétérogène, pour intégrer la qualité du contexte dans un cadre logiciel [Henricksen, 2003]. Une approche homogène permet d'associer à chaque information contextuelle une mesure numérique de sa qualité.

Une approche hétérogène repose sur le principe selon lequel il ne peut y avoir une mesure unique et une représentation standard du niveau de qualité des informations contextuelles. Buchholz et al., 2003] Première définition Exactitude, exhaustivité Premiers travaux définissant [Krause et Hochstatter, 2005] de la qualité du contexte, de la sécurité d'accès à la qualité du contexte.

Contributions

Intégration de la gestion de la QoC dans COSMOS

COSMOS : Gestionnaire de contexte orienté composant

• Introduction
• Architecture de gestion de contexte
• Orientation composants
• Composant Fractal
• Fractal ADL
• Nœud de contexte COSMOS
• Politique de contexte

Cela devrait faciliter la conception en composant, en personnalisant et en réutilisant les politiques de gestion du contexte. La dernière couche est l’exploitation des informations contextuelles par les entités applicatives métier. Un nœud obtient des informations contextuelles à partir des nœuds enfants de la hiérarchie et en déduit des informations de niveau supérieur.

Le cycle de vie des nœuds de contexte enfants est contrôlé par les nœuds de contexte parents. Une politique contextuelle est un ensemble de nœuds contextuels associés qui forment des niveaux de contexte.

Gestion de la qualité de contexte dans COSMOS

• Préservation de la compatibilité
• Nœud de qualité de contexte
• Opérateur de calcul des paramètres de qualité
• Exemple

Le choix des composants QoCParameterOperator dépend de la construction de la politique de contexte et de l'application consommatrice de la qualité du contexte. Génération de QoC La mission principale de l'opérateur est de gérer la génération de qualité à partir d'informations contextuelles. L'opérateur prépare les données et envoie une demande de calcul de qualité aux opérateurs QoC. Filtrage QoC L'opérateur joue le rôle de filtre de qualité pour réduire la charge.

Mise à jour de la QoC Dans le cas d'un routage de qualité dans le contexte collecté il peut y avoir des informations. Nous avons simplifié la construction de l'exemple pour montrer le mécanisme de création de qualité.

Opérateur de qualité de contexte amélioré

• Transfert des informations de QoC
• Ajout de la QoC aux informations de contexte initiales
• Transmission de la QoC séparément

-1) Dans ce mode, tous les messages contenant des informations contextuelles sont enrichis de métadonnées QoC. Occasionnellement ou sur demande, les informations QoC elles-mêmes peuvent être transférées à des niveaux supérieurs. cf. -2) Ce mode est très adapté aux applications qui ne nécessitent pas d'informations QoC hautement prioritaires ou, au contraire, ont besoin de QoC le plus tôt possible, même si un nouveau contexte n'a pas été créé.

La limitation de ce mode est que les informations QoC ne sont pas fortement liées à une instance de contexte spécifique. L'information QoC transmise peut correspondre à la dernière information QoC calculée ou à une moyenne des valeurs calculées mais non encore transmises.

Architecture finale : une nouvelle approche

• QoC Context Operator
• Cache
• Controller
• Protocole d’échange d’informations entre les nouveaux composants L’architecture de gestion de qualité de contexte est implémentée avec l’intergiciel COSMOS
• Relation entre Cache et QoCOperator
• Relation entre QoCOperator et QoCParameterOperator
• Relation entre QoCOperator et Controller

Ce mode est donc recommandé lorsque les applications ont besoin de connaître le plus précisément possible la QoC de chaque information de contexte. Le contrôle qualité est désormais complètement dissocié dans l'opérateur qualité, qui s'interface avec les opérateurs paramètres avec une plus grande liberté, puisqu'il n'y a plus de contrainte de compatibilité. Le rôle du QocContextOperator est de calculer la qualité provenant des nœuds enfants, mais aussi les informations de contexte générées par l'opérateur du nœud de contexte qualité lui-même.

Lorsque le QoCOperator est introduit dans l'architecture COSMOS initiale, le composant peut avoir autant besoin d'informations sur le contexte transmis par les nœuds enfants (par notification ou observation) que l'opérateur standard. Cela lui permet d'extraire des informations contextuelles utiles à la gestion de la qualité sous les différentes formes présentées précédemment dans le tableau 3.1.

Gestion fine de la qualité de contexte

Conclusion

Ingénierie dirigée par les modèles pour la construction d’applications

• Motivations
• Scénario applicatif
• Processus de conception d’applications sensibles à la QoC
• Contrats de sensibilité au contexte et de QoC
• Lien avec les outils de l’éco-système de COSMOS
• Politique de contexte pour l’application de vente Flash
• Conclusion

De plus, le service de vente Flash est personnalisé en fonction de la qualité des informations contextuelles qu'il utilise, à savoir la localisation. Le rôle de la gestion du contexte est de fournir des informations contextuelles de haut niveau pour identifier les situations pouvant nécessiter une adaptation de l'application en fonction du contexte. Notre processus de conception sépare autant que possible la conception de la gestion du contexte de la conception des applications métier.

Nous considérons trois paramètres QoC dans cette politique de contexte : la précision (marquée A pour précision sur le graphique), la fraîcheur (marquée F) et la confiance. Dans ce chapitre, nous avons présenté nos travaux de modélisation de la sensibilité au contexte en tenant compte de la qualité du contexte.

Validation

Application de détection de localisation

Installée sur un téléphone mobile, cette application permet de collecter différentes informations de localisation pouvant être obtenues à partir de plusieurs sources comme le GPS, le WiFi, le GSM, etc. Dans un premier temps, une opération de calibrage permet d'enregistrer la signature de personnes significatives. emplacements avec les caractéristiques des différents signaux reçus à cet endroit. La deuxième étape consiste à reconnaître si l'utilisateur se trouve dans une zone significative et laquelle.

Le composant Location Aggregator permet d'agréger les différentes informations de localisation disponibles, en tenant compte de leur QoC respective, pour déterminer la localisation réelle de l'utilisateur avec la meilleure précision possible. L'application propose une série de services tels que la liste des localisations consécutives de l'utilisateur pour déterminer son itinéraire, et la définition de la zone géographique correspondant au meilleur niveau de qualité.

Scénario de Vente Flash dans un centre commercial

• Scénario en intérieur
• Scénario en extérieur
• Évaluation

Selon les cas, un message est envoyé à l'utilisateur lorsqu'il pénètre dans une zone proche du lieu de la vente flash. Si le lieu ajusté est proche du lieu de la vente flash, un message est envoyé sans information détaillée sur le parcours à suivre : « Une vente flash vous attend au magasin XX pendant encore YY minutes sur le produit PP. Si le lieu ajusté est proche du lieu de la vente flash, un message est envoyé sans information détaillée sur le parcours à suivre comme dans le cas 3 : « Une vente flash vous attend au magasin XX pendant encore YY minutes sur le produit PP.

La décision de transfert est prise en tenant compte du profil de l'utilisateur, de la qualité des informations de localisation et du contrat QoC. Le tableau 5.4 montre le temps requis pour créer l'intégralité de la stratégie contextuelle de l'application de vente flash.

Conclusion

Intervalle de confiance moyen du cas de test. à travers tous les nœuds du graphe jusqu’aux nœuds feuilles). Le point à noter est que la surcharge liée à la gestion de la QoC n’est que d’environ 1 ms. Les résultats de l'évaluation des performances présentés dans cette section montrent que COSMOS permet d'effectuer la gestion du contexte entièrement sur un téléphone mobile.

Des tests plus approfondis montrent que notre approche est évolutive lorsqu'un grand nombre de nœuds de contexte sont nécessaires.

Conclusion et Perspectives

Synthèse des contributions

Perspectives

• Cohérence des informations de contexte
• Respect de la vie privée

InDAIS'11: Proceedings of the 11th IFIP WG 6.1 International Conference on Distributed Applications and Interoperable Systems, pages 71–76, Berlin, Heidelberg. 6th IFIP WG 6.1 International Conference on Distributed Applications and Interoperable Systems, volume 4531 of Lecture Notes in Computer Science, pages 210–224, Cyprus. In Chi 2000 workshop on the what, who, where, when, and how of context awareness, Conference on Human Factors in Computing Systems, pages 304–.

In SE'07: Proceedings of the 25th conference on IASTED International Multi-Conference, pages 148–155, Anaheim, CA, USA. In Proceedings of the 10th international conference on Human computer interaction with mobile devices and services, pages 177–186.

Glossaire

Composants de Gestion de la Qualité de Contexte

ContextAwareOperator

Arborescence d’un projet COSMOS avec QoC