Learning situation models for providing context-aware services

Cette thèse porte sur l'apprentissage des modèles de situations afin de fournir des services sensibles au contexte dans un environnement intelligent. D'abord, nous motivons et introduisons la notion de contexte pour la modélisation du comportement humain. Ce dernier est représenté par un modèle de situations décrivant l'environnement, ses occupants et leursactivités. Nous proposons deux exemples d'implémentation du modèle de situations. Puis, nous introduisons un cadre conceptuel pour l'acquisitionautomatique et l'évolution des différentes couches d'un modèle de situations. Ce cadre regroupe différentes méthodes d'apprentissage: la détection de rôles par entité, l'extraction non-supervisée de situations à partir de données multimodales, l'apprentissage supervisé de situations et l'évolution d'un modèle de situations basée sur les retours de l'utilisateur. Ce cadre conceptuel ainsi que les méthodes associées ont été implémentées et évaluées dans un environnement domestique augmentéGRENOBLE1-BU Sciences (384212103) / SudocGRENOBLE-INRIA Rhône-Alpes (383972301) / SudocSudocFranceF