Adaptation dynamique aux changements de contexte

On assiste à l’émergence d’un nouveau domaine de recherche visant à créer des environnements intelligents pouvant offrir une multitude de services permettant d’améliorer la qualité de vie, et l’état physique et mental des usagers. Dans ce travail, nous nous focalisons sur la problématique de la représentation sémantique des connaissances et du raisonnement dans le cadre des systèmes à intelligence ambiante et des robots ubiquitaires. Deux modèles sémantiques sont présentés permettant d’améliorer les fonctions cognitives de ces systèmes en termes de gestion du contexte. Au premier modèle, sont associés un langage de règles et un raisonnement réactif pour la sensibilité au contexte. Pour prendre en compte le caractère dynamique du contexte et assurer une prise de décision cohérente. Le deuxième modèle, également de type ontologique, complète le modèle précédent en termes d’expressivité pour la représentation de contextes non-triviaux et/ou liés au temps. Il s’appuie sur des relations n-aires et une représentation narrative des événements pour inférer des causalités entre événements et reconnaître des contextes complexes non-observables à partir d’événements passés et courants.