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Chapitre 3 Vers une prise en considération du contexte d’usage pour les

3.3 Définitions et modélisation du contexte d’usage et des situations d’utilisation 78

3.4.1 Capture du contexte d’usage

Pour adapter l’interface de la table interactive en fonction du contexte, il est nécessaire

que ce dernier soit connu. Pour cela, il est nécessaire de capturer le contexte afin d’obtenir

les informations que ce soit de (ou des) l’utilisateur(s) (U), de l’environnement (E) ou

de la plateforme (P). Par exemple, un utilisateur peut être détecté par la table via un

objet identificateur muni d’un tag initialisé avec un identifiant (IDUser). Si la technologie

RFID est utilisée, l’objet peut être une carte munie d’un tag RFID (e.g. semblable à

la carte de forfait de ski permettant d’identifier les usagers). Cet objet peut également

contenir l’intégralité des préférences de l’utilisateur, la table serait donc capable d’adapter

son interface selon les préférences de l’utilisateur, suite à la détection de cet objet. En

revanche si c’est la technologie caméra qui est utilisée, l’identification de l’utilisateur peut

se faire en posant directement la main complète sur la table [156].

Figure 3.14 – Modélisation d’une architecture supportant l’adaptation au contexte

d’usage pour les tables interactives

Afin de capturer le contexte, nous proposons d’utiliser les technologies déjà utilisées

par les tables interactives. L’avantage de ce choix est de ne pas imposer aux tables

inter-actives de devoir rajouter des capteurs extérieurs à la table dans l’unique but de capturer

le contexte. Pour cela, il est nécessaire de rappeler les différentes technologies qu’utilisent

les tables : la caméra infra-rouge (FTIR, DI, DSI ou LLP), la RFID, la fibre optique

ou la capacité électrique (voir chapitre 1, § 1.3.2). Notons que la fibre optique emploie

également la caméra infra-rouge, l’utilisation des fibres optiques permettant de déporter

la caméra afin de permettre, par exemple, de ne pas avoir un cube sous la table. Les deux

technologies majoritaires sont donc la caméra infra-rouge et la RFID. Cependant selon la

technologie par caméra employée, il est possible de détecter uniquement les interactions

tactiles (FTIR, DI avant, LLP) ou également les objets munis de tags (DI arrière, DSI).

Nous distinguons donc ces deux cas que nous appellerons (tactile uniquement, tactile et

tangible). La technologie par capacité électrique permettant uniquement de travailler de

manière tactile, nous intégrons cette technologie dans la même colonne que caméra

(tac-tile uniquement).

Pour ces deux technologies (caméra et RFID) utilisées par les tables interactives, nous

étudions si chaque élément de l’information contextuelle peut être capturé par ces

tech-nologies. Dans ce cas, la technologie permettrait de diriger l’adaptation et de décider si

les informations contextuelles peuvent être utiles dans l’adaptation de la table.

Le tableau 3.1 présente les moyens de capturer le contexte et le rôle de chaque

tech-nologie pour l’adaptation. Les colonnes permettent de savoir si ces mêmes informations

peuvent être obtenues avec la technologie RFID ou avec la technologie Caméra (tactile

uniquement, tactile et objets) voire capacité électrique (tactile uniquement).

Table 3.1 – Moyens de capture du contexte - Le rôle des types de technologies pour les

tables interactives

Moyen de captures→

RFID Caméra

Critère du contexte↓ Tactile Tactile + Objets

Utilisateur / Position

La position des objets (tags

RFID) permet de déduire la

position de l’utilisateur

Par les interactions

et algorithmes

associés

Par la position des

objets (tags) et des

doigts

Utilisateur / *

(Except. Emotion et

compétence)

Sauvegardé dans le tag RFID Non Non

Environnement /

Caractéristiques

locales

Si le tag RFID est couplé à

des capteurs, l’aspect mobile

des tags RFID et de

sauvegarde devient un

avantage

Non Non

Environnement /

Ressources

En utilisant la RFID et le

NFC

19

Non Non

Environnement /

Collectif

Objets identifiants (tags

RFID)

Nombre de doigts,

algorithmes de

detection de la

main

idem Tactile ou

objet identifiant

Environnement /

Collectif / Espace de

travail

La position des utilisateurs

peut être déduite grâce à la

position ou l’orientation des

tags RFID

Non

La position des

utilisateurs peut

être déduite grâce

à la position ou

l’orientation des

tags

19. La communication en champ proche (Near Field Communication), habituellement appelée NFC,

est une technologie de communication sans-fil à courte portée et haute fréquence, permettant l’échange

d’informations entre des périphériques jusqu’à une distance d’environ 10 cm. Cette technologie est une

extension de la norme ISO/CEI 14443 standardisant les cartes de proximité utilisant la RFID (Radio

Frequency IDentification), qui combinent l’interface d’une carte à puce et un lecteur au sein d’un seul

périphérique

3.4. Proposition d’un système d’adaptation au contexte d’usage pour les tables interactives

Table3.1(suite)

Moyen de captures→

RFID Caméra

Critère du contexte ↓ Tactile Tactile +

Tangible

Plateforme /

Affichage /

Disposition

La position et l’orientation

des différents tags RFID

permet de déterminer la

disposition de l’écran

Non

La position et

l’orientation des

différents tags

permet de

déterminer la

disposition de

l’écran

Plateforme / Objets

/ Tangibles Oui Non Oui

Plateforme / Objets

/ Virtuels Oui Oui Oui

Rappelons cependant que la technologie RFID peut être utilisée pour stocker des

don-nées ou de l’information directement dans l’objet (le tag) contrairement à la technologie

caméra qui ne permet qu’une lecture de ce tag. Dans ce cas, aucun détail n’est donné,

mais juste un "oui" indicatif est mentionné. Si la RFID joue un autre rôle de mémoire

(stockage), le détail de l’utilisation est donné. Des critères de l’environnement tels que les

technologies de communication ou la localisation ne sont pas nécessaires et développés

dans le tableau étant donné que les tables interactives sont statiques. De même, le logiciel

de la plateforme (c’est-à-dire de la table interactive) ne change pas ; c’est pourquoi ce

critère n’est pas pris en compte. Les informations utilisateurs proposées par les critères :

compétence voire même émotion peuvent éventuellement être enregistrées dans une base

de données sauvegardée localement par la table (si utilisation de la caméra) ou encore dans

les tags afin qu’ils puissent devenir mobiles via la mémoire intégrée aux tags RFID (si

utilisation de cette technologie). L’avantage de stocker les informations liées à l’utilisateur

dans les tags RFID est de permettre une mise à jour des informations directement dans les

objets (e.g. carte d’identification personnelle) et donc d’emporter ces informations avec

soi (mobilité) ; alors que si les informations sont enregistrées directement dans la base de

données de table, ces informations ne seront pas mobiles et non utilisables sur une autre

plateforme (à la maison ou au bureau par exemple).

Nous constatons grâce au tableau 3.1 précédent qu’il existe des informations du contexte

peuvant être déduites grâce aux objets. Nous remarquons également que dans le cas des

tables uniquement tactiles, les informations du contexte sont relativement difficiles à

cap-turer avec la technologie embarquée dans la table. Par exemple, la table interactive

propo-sée par Dietz et Leigh [9] est capable de distinguer les utilisateurs. Pour cela, des capteurs

capacitifs sont utilisés et liés au siège de l’utilisateur. A chaque siège correspond un

uti-lisateur. Même si les capteurs capacitifs sont capables de distinguer les utilisateurs et de

déterminer la position des doigts, la table n’est malheureusement pas vraiment en mesure

de connaître la situation des utilisateurs relative à la table. Nous proposons donc de nous

focaliser sur les tables interactives pouvant interagir à l’aide d’objets afin de transformer

ces informations et de les interpréter en données du contexte. Les tables permettant de

travailler uniquement de manière tactile nécessiteraient d’ajouter un système de capture

extérieur à la table, nous ne traiterons donc pas ce genre de table.

3.4.2 Transformation et interprétation des données du contexte