Modéliser et faire évoluer le contexte dans des environnements intelligents Représenter et apprendre des modèles de comportement humain dans des environnements intelligents

摘要

This article is composed of two parts. The first part motivates and introduces the notion of context for modelling human behaviour in an intelligent environment. Context is represented by a situation model describing environment, users and their activities. Two example implementations of the situation model conclude the first part. The second part addresses the problem of evolving a situation model using machine learning. Three different methods for evolving and automatically acquiring a situation model and their application are presented: the evolution of a predefined model with feedback, the non-supervised extraction of situations from multimodal data and the supervised learning of a situation model based on video images.%Cet article est composé de deux parties. La première motive et introduit la notion de contexte pour la modélisation du comportement humain dans un environnement intelligent. Le contexte est représenté par un modèle de situations décrivant l'environnement, les utilisateurs et leurs activités. Deux exemples d'implémentation du modèle concluent cette partie. La deuxième partie aborde le problème de l'évolution, c'est-à-dire l'apprentissage automatique, d'un modèle de situations. Ensuite, trois différentes méthodes d'évolution et d'acquisition automatique d'un modèle de situations et leur application sont présentées : l'évolution d'un modèle prédéfini avec feedback, l'extraction non supervisée de situations à partir de données multimodales et l'apprentissage supervisé d'un modèle de situations à la base d'images vidéo.