met pas de d ´ecrire des relations ou des d ´ependances entre les informations du profil. N ´eanmoins, CSCP mod ´elise des contraintes mais de tr `es bas niveau, telles que cer- taines informations du profil qui peuvent avoir des valeurs diff ´erentes selon certaines conditions. Malgr ´e cette extension, ce langage reste non intuitif et difficile `a utiliser pour d ´ecrire des informations complexes [Ind03].
1.2.6/ LES APPROCHES BASEES SUR LA LOGIQUE´
Pour une mod ´elisation contextuelle bas ´ee sur la logique, le contexte est d ´efini comme des faits, des r `egles ou des conditions qui n ´ecessitent de d ´eduire des faits ou des expressions `a partir d’un autre ensemble d’expressions ou de faits. Ces mod `eles utilisent souvent l’alg `ebre bool ´eenne et la logique du premier ordre pour une telle t ˆache de mod ´elisation fond ´ee sur une r ´eification du contexte.
Ce type de mod ´elisation est utilis ´e souvent dans le domaine de l’intelligence artificielle dans lequel les connaissances sont regroup ´ees en un ensemble des micro-th ´eories. En 1993 , [Mcca93] d ´efinit, dans sa premi `ere approche de mod ´elisation du contexte bas ´ee sur la logique, le contexte comme une entit ´e math ´ematique abstraite ayant un ensemble des propri ´et ´es bien d ´efinies. Cette formalisation logique ainsi que ses th ´eories permettent de placer la situation de contexte `a un moment donn ´e, selon ses valeurs, en un ensemble des micro-th ´eories.
Or, dans une mod ´elisation contextuelle bas ´ee sur la logique, les services d’adaptation `a une telle situation peuvent ˆetre automatiquement d ´eclench ´es ou modifi ´es `a base de l’information de contexte, car cette information est compos ´ee g ´en ´eralement d’un en- semble d’actions et de r `egles (contraintes) bien structur ´ees qui sont impl ´ement ´ees se- lon des langages de programmations ou bien en utilisant la logique de pr ´edicats. De ce fait, le m ´ecanisme d’adaptation ne peut d ´eclencher des actions que si l’ensemble des contraintes de contexte correspondant `a cette action est satisfait.
Certains travaux utilisent la logique `a base d’heuristique afin de d ´efinir l’ensemble de ces contraintes. Dans [Cassa09], [Loub11], `a travers une heuristique de d ´eploiement contex- tuel, les auteurs ont developp ´es une nouvelle plateforme nomm ´ee Kalimucho pour l’adap- tation des applications mobiles sensibles au contexte. En effet, Kalimucho impl ´emente une heuristique de d ´eploiement contextuel permettant de trouver une configuration sa- tisfaisant les conditions de contexte et de QdS (adaptation dynamique des applications guid ´ee par la qualit ´e de service). Kalimucho a ´et ´e test ´ee avec le mod `ele de compo- sant Osagaia/Korrontea et plusieurs p ´eriph ´eriques. Dans son ´evaluation, les r ´esultats confirment que Kalimucho fournit des adaptations en un temps d’ex ´ecution satisfaisant. Plusieurs formes d’adaptation au contexte peuvent ˆetre mod ´elis ´ees [Cha04] :
• La mod ´elisation de l’adaptation architecturale :
Elle d ´esigne le changement de l’ensemble des faits, en temps r ´eel, dans les inter- actions entre les composants du syst `eme en utilisant un mod `ele architectural du syst `eme.
• La mod ´elisation de l’adaptation comportementale :
Elle consiste `a d ´efinir l’ensemble des changements dynamiques dans la phase de l’ex ´ecution d’un composant logiciel.
• La mod ´elisation de l’adaptation structurelle :
ment et ses services.
• La mod ´elisation de l’adaptation de contenu :
Elle concerne la transformation et la manipulation des contenus en se basant sur les pr ´ef ´erences des utilisateurs, les caract ´eristiques de l’application, et les termi- naux utilis ´es.
Bien que les approches de mod ´elisation de contexte bas ´ees sur le logique soient tr `es efficaces en termes de raisonnement sur les informations collect ´ees, puis- qu’elles utilisent l’alg `ebre bool ´eenne ou la logique du premier ordre, elles ne permettent pas de d ´ecrire la validit ´e temporelle des informations ni les relations qui peuvent exister entre les informations de contexte.
Discussion
1.2.7/ LES APPROCHES DE SENSIBILITE CONTEXTUELLE´ A BASE DE COLLABO` -
RATION ENTRE COMPOSANTS
Une interface intelligente, `a travers les environnements ambiants, vise `a offrir un espace quotidien intelligent permettant l’acc `es `a l’information ou `a des services num ´eriques per- mettant une utilisation adapt ´ee, naturelle et conviviale de celle-ci. ce genre d’application n ´ecessite souvent une mod ´elisation contextuelle rigoureuse bas ´ee sur une collaboration entre les diff ´erents composants dans le processus d’interaction.
LE MODELE Knowledge-User-Presentation
Un espace technologique adapt ´e est capable de comprendre les caract ´eristiques de l’en- vironnement, de r ´epondre intelligemment aux demandes ou de r ´eagir de fac¸on appro- pri ´ee. Cette intelligence est rendue possible, `a travers la collaboration entre composants, par la convergence des technologies m ˆelant objets intelligents, r ´eseaux de communica- tion et interfaces interactives pour fournir de nouveaux services aux utilisateurs.
Dans ce cadre, le mod `ele KUP (Knowledge, User, Presentation) [Jac06] vise `a proposer un mod `ele th ´eorique bas ´e sur une collaboration entre le diff ´erents composants d’une ap- plication interactive, pour la sp ´ecification et l’impl ´ementation d’une interface intelligente `a des utilisateurs mobiles, dans lequel le noyau fonctionnel du syst `eme, les utilisateurs et les dispositifs de pr ´esentation sont repr ´esent ´es par des entit ´es logiques (agents in- telligents). Ce mod `ele permet de mod ´eliser les diff ´erents composants d’une application interactive dans le cadre de l’ambiant entre, d’une part, la fourniture d’une information par le noyau fonctionnel `a l’entit ´e utilisateur, et d’autre part, la pr ´esentation de cette informa- tion par un dispositif ad ´equat sur demande de l’entit ´e utilisateur.
`
A travers son syst `eme d’interaction `a base d’intelligence ambiante, le mod `ele KUP per- met de collecter les informations li ´ees aux utilisateurs lors de leurs d ´eplacements habi- tuels. Ainsi, il permet de garder toute connaissance li ´ee `a la mobilit ´e de dispositifs de pr ´esentation ainsi qu’ `a l’environnement d’interaction `a travers un ensemble de profils :
Il d ´ecrit les capacit ´es et pr ´ef ´erences d’un utilisateur donn ´e. Il poss `ede une com- posante dynamique, mais qui varie lentement.
• Le profil d’un dispositif de pr ´esentation :
Il d ´ecrit les capacit ´es du dispositif, en relation avec les contraintes ext ´erieures impos ´ees par l’environnement. Les pannes du dispositif ainsi que la variation des conditions de l’environnement imposent `a ce profil une grande dynamicit ´e.
• Le profil d’une unit ´e s ´emantique :
Ce profil statique d ´ecrit les modalit ´es selon lesquelles l’unit ´e s ´emantique sait g ´en ´erer un contenu concret. Lors de la pr ´esentation d’une unit ´e s ´emantique donn ´ee, pour un utilisateur donn ´e, sur un dispositif de pr ´esentation donn ´e, il est donc n ´ecessaire de mettre en relation ces trois profils.
Dans KUP, afin de s ´electionner une modalit ´e utilisable, C. Jacquet propose dans [Jac07] de construire une taxonomie qui permette de grouper l’ensemble des modalit ´es possible. Cette taxonomie vise `a placer de fac¸on arborescente ces diff ´erentes modalit ´es (cf figure 1.11). En effet, dans les feuilles, seules les moda- lit ´es concr `etes seront repr ´esent ´ees alors que dans les nœuds internes, les moda- lit ´es abstraites seront repr ´esent ´es. Concernant la racine de l’arbre taxonomique, la modalit ´e abstraite englobe le reste des modalit ´es. Des attributs seront affect ´es `a l’ensemble des modalit ´es qui caract ´erisent les pr ´esentations concr `etes qui les utilisent. Ces attributs peuvent avoir des valeurs discr `etes (par exemple une po- lice de caract `eres parmi une liste donn ´ee) ou aussi des valeurs continues (par exemple la taille d’un texte). Finalement, au fur et `a mesure de la repr ´esentation d’une information selon une modalit ´e donn ´ee, toutes les valeurs de ses attributs doivent ˆetre instanci ´ees.
FIGURE1.11 – Vue synoptique de la m ´ethode de choix d’une modalit ´e `a travers les trois