Direction de recherche : Christophe MARSALA

Co-encadrement : CHRISTOPHE Benoit

Modélisation et exploitation de base de connaissances dans le cadre du web des objets

Le concept du web des objets (WOT - web of things) est devenu une réalité avec le développement d’internet, des réseaux, des technologies matérielles et des objets communicants. De nos jours, il existe un nombre croissant d’objets susceptibles d’être utilisés dans des applications spécifiques. Le Monde est ainsi plus étroitement connecté, différents objets pouvant maintenant partager leurs informations et être ainsi utilisés à travers une structure similaire à celle du Web classique. Cependant, même si des objets hétérogènes ont la possibilité de se connecter au Web, ils ne peuvent pas être utilisés dans différentes applications à moins de posséder un modèle de représentation et d’interrogation commun capable de prendre en compte leur hétérogénéité.
Dans cette thèse, notre objectif est d’offrir un modèle commun pour décrire les objets hétérogènes et pouvoir ensuite les utiliser pour accéder aux requêtes des utilisateurs. Ceux-ci peuvent avoir différentes demandes, que ce soit pour trouver un objet particulier ou pour réaliser certaines tâches. Nous mettons en évidence deux directions de recherche. La première consiste à trouver une bonne modélisation de ces objets hétérogènes et des concepts liés au WOT. La seconde est d’utiliser un tel modèle pour répondre efficacement aux requêtes des utilisateurs. Dans un premier temps, nous étudions d’abord les technologies, les applications et les domaines existants où le WOT peut être appliqué. Nous comparons les modèles de description existants dans ce domaine et nous mettons en évidence leurs insuffisances lors d’applications relatives au WOT. Nous proposons alors un nouveau modèle sémantique pour la description d’objets dans le cadre du WOT. Ce modèle est construit sur une ontologie qui comporte trois composantes principales: le Core model, le Space model et l’Agent model. Ce modèle peut alors permettre la description à la fois des informations statiques mais aussi des changements dynamiques associés au WOT.
Ensuite, pour la mise en place de recherches efficaces d’objets pertinents dans le cadre d’applications WOT, nous avons réalisé une étude de différentes mesures de similarité d’objets capable d’ordonner les objets selon leur pertinence pour répondre à une requête d’un utilisateur. L’utilisation d’une mesure de similarité permet alors de proposer des solutions alternatives quand il n’existe pas d’objets correspondant exactement à la demande de l’utilisateur. Dans notre approche, nous proposons une nouvelle mesure de similarité qui, à partir d’une ontologie de description d’objets, prend en compte la sémantique, les traits caractéristiques ainsi que les valeurs de propriété d’instance pour évaluer l’adéquation de l’appariement de deux objets. Cette mesure permet également à l’utilisateur d’attribuer des poids différents pour ajuster leurs besoins contextuels. En outre, nous proposons une approche de recommandation personnalisée. Cette approche suppose qu’il existe dans l’environnement de l’utilisateur, au moins un objet susceptible de répondre à sa requête.
Nous avons ensuite proposé et mis en place un questionnaire pour interroger un panel d’utilisateurs sur leurs préférences lors d’un accès à un objet de leur environnement. A partir des réponses obtenues, un certain nombre de critères ont été mis en évidence pour répondre au mieux à une requête d’un utilisateur et prendre en compte ses besoins lors de la recherche d’objets connectés. Cela nous a amené à proposer une approche floue prenant en considération le profil de l’utilisateur. Par exemple, son âge, sa condition physique, l’information sur sa localisation et celle sur les objets à lui proposer, ses attentes relatives à la qualité du résultat demandé, etc. Cependant, dans la réalité du WOT, il n’existe pas obligatoirement un objet qui réponde exactement à la demande de l’utilisateur. Il est donc nécessaire de proposer une approche capable de rechercher de façon automatique une chaîne d’objets composables capable de fournir un résultat en adéquation avec la requête de l’utilisateur. Afin d’évaluer les performances de nos approches, nous les avons appliquées dans le cadre de plusieurs expériences de recherche d’objets. Nous avons aussi réalisé un ensemble d’expériences pour évaluer la qualité de notre nouvelle mesure de similarité. Les résultats ont permis de mettre en évidence plusieurs avantages de nos méthodes: leur efficacité, leur flexibilité, leur adaptabilité à différents contextes, etc. Pour finir, un ensemble de conclusions sur ce travail est présenté, et de nombreuses perspectives et travaux futurs sont proposés.

Publications 2013-2016

• 2016
  • W. Xu, Ch. Marsala : “Personalized Search in Smart Indoor Environments: Combining a Formal Location Model, User Preferences and Semantic Similarity”, IEEE World Congress on Computational Intelligence (WCCI'2016), Vancouver, Canada, pp. 1768-1775 (2016)
• 2015
  • W. Xu : “Modélisation et exploitation de base de connaissances dans le cadre du web des objets”, soutenance de thèse, soutenance 16/01/2015, direction de recherche Marsala, Christophe, co-encadrement : Christophe, Benoit (2015)
• 2013
  • W. Xu, Ch. Marsala, Ch. Benoit : “Matching Objects to User’s Queries in Web of Things’ Applications”, IEEE Symposium on Computational Intelligence for Communication Systems and Networks, CIComms 2013, Singapore, Singapore, pp. 31-38, (IEEE) (2013)