Access and adaptation of multimedia content for persuasive systems

In this thesis, we present a software architecture of multimedia content adaptation (called DCAF: Distributed Content Adaptation Framework). This architecture is based on the use of Internet accessible adaptation services. Unlike in the previous approaches where the client, content server or a proxy is responsible for the adaptation process, in this architecture externally developed services carry out the content transformation. DCAF thus provides a general content adaptation solution offering flexibility, scalability, extensibility and interoperability. The principal problem is the determination of optimal service configuration (also called optimal adaptation path) provided that there are a number of possible service configurations and several adaptation services can provide the same functionalities. This thesis proposes to adopt an Artificial Intelligence (AI) technique to optimize the planning, the composition and the execution of the services to adapt the content. The algorithm proposed takes into account the profile of the user, the characteristics of the devices, the connectivity of the network, the format of the exchanged contents and the specifications (cost, quality) of the available adaptation services to build a graph of adaptation modelling the selected scenario of adaptation. In parallel, we developed an ontology for the description of adaptation services. This ontology makes it possible to describe the adaptation services semantically and finally to facilitate the discovery and the composition of the services. It also makes it possible to translate easily the services description to planning operator representation. To demonstrate the feasibility of DCAF, a prototype has been implemented and tested. In addition to the openness, scalability, flexibility and interoperability of the framework, experiments show that the average processing time for adaptation services and the adaptation graph construction time suggest that with some performance enhancement such as optimization of message exchange the service-based framework is of a reasonable performance and can be used in pervasive computing environments.Dans cette thèse, nous présentons une architecture logicielle d'adaptation de contenus multimédia (nommée DCAF: Distributed Content Adaptation Framework). Cette architecture est fondée sur l utilisation de services d'adaptation accessibles sur l'Internet. A l inverse des approches précédentes où le client, le serveur de contenu ou un proxy est responsable du processus d'adaptation, ce sont ici des services développés extérieurement qui effectuent la transformation des contenus. DCAF fournit ainsi une solution générique d'adaptation de contenus offrant flexibilité, extensibilité et interopérabilité. La principale problématique introduite est la détermination du scénario optimal d adaptation (également appelé chemin optimal d'adaptation), plusieurs services d'adaptation pouvant fournir les mêmes fonctionnalités. Cette thèse propose d adopter une technique issue de l intelligence artificielle pour optimiser la planification, la composition et l exécution des services impliqués dans l adaptation d un contenu. L algorithme proposé prend en compte le profil des utilisateurs, les caractéristiques des dispositifs, la connectivité du réseau, le format des contenus échangés et les spécifications (coût, qualité) des services d'adaptation disponibles pour construire un graphe d'adaptation modélisant le scénario d adaptation choisi. Parallèlement, nous avons développé une ontologie dédiée à la description des services d'adaptation. Cette ontologie permet de décrire la sémantique des services d adaptation enfin de faciliter la découverte et la composition des services. Elle permet également de passer facilement de la description d un service à la représentation de l opérateur d adaptation. Pour démontrer la faisabilité de l architecture DCAF, un prototype a été développé et évalué. Les expériences conduites montrent que le temps de construction du graphe d'adaptation et la durée moyenne d'adaptation sont compatibles avec les contraints des environnements pervasifs.VILLEURBANNE-DOC'INSA LYON (692662301) / SudocSudocFranceF