I3S : JY Tigli, Nicolas Ferry

IIHM : Joelle, Gaelle, Lionel , Emric

HADAS : Anis, Fabrice

PRIMA INRIA : Reynier, + 3

• Présentation

• Modélisation du contexte dédié Tâche : “quelles actions ? quel contexte ?”
• End user programming pour la définition du contexte
• Proposition d'un modèle de contexte
• Le traitement du contexte = reconnaissance de situation ⇒ action
• Dourich : representationnelle / interactionnelle ou interactionniste
• Representationnelle : user expert
• Interationnelle : end user

définition : la scene émet des événements

ensemble de perception (évenements) = une entité une entité dans un espace d'observation donné

ensuite Rôle : = filtre rôle (ensemble des entités) = ensemble d'entités ayant un rôle.

passage à un modèle sémantique.

Deuxième filtre : filtre Relation (ensemble des entités ayant un rôle) = ensemble des entités ayant un rôle et une relation

Reynier : identification de scenario par des séquences (logique temporelle : Allen) de Scenario

Remarque : on a pas forcément cette une séquence sui se détache pour les scénarios .

Reconnaissance de scenario :

- réseau de pétri = reconnaissance DU scenario - réseau de pétri flou : pondération sur les scenario reconnus

Apprentissage automatique de scenario :

- fénetre glissante

Apprentissage supervisé :

- corriger les actions induites par les situations

Apprentissage en ligne :

- Thèse Sonia : par renforcement

⇒ la reconnaissance d'une situation dans un scenario engendre une action ⇒ hypothèse forte : confiance de la personne dans le système, et est intelligible (règles compréhensibles par l'utilisateur)

⇒ Autre idée par de modèle de contexte initiale

⇒ nouvel objectif : coconstruction end-user / système.

A récupérer de Reynier : - MetaModèle de contexte - reconnaissance de scenario : PETRI synchronisé sur DRULES - reconnaissance de scenario : PETRI Flou - apprentissage supervisé de rôle : OK+++ - extraction de rôle : - code de Sonia : apprfentissage renforcé