Avantage et inconvénient de l’informatique diffuse

Présentation de l’informatique diffuse

La notion de l’informatique diffuse a été présentée dans un article fondateur par Mark Weiser en 1991. Il décrivait à un horizon de vingt ans l’avenir de l’informatique. Suite à une analyse de marché mondial des ordinateurs et de l’équipement informatique, il remarquait la croissance du nombre des ordinateurs par utilisateur, ainsi que l’intégration des processeurs dans les objets de la vie quotidienne. Il nomma cette nouvelle forme d’informatique, informatique ambiante en anglais «ubiquitous computing». L’objectif de ces systèmes est d’assister implicitement et discrètement l’utilisateur dans les tâches qu’il effectue quotidiennement, d’où la base des systèmes diffus. L’évolution technologique actuelle favorise la réalisation de la vision de Mark Weiser. Depuis quelques années, la miniaturisation des dispositifs électroniques aide à leur intégration dans des objets que nous utilisons quotidiennement dans notre environnement.

Par exemple les téléphones mobiles sont quasiment tous équipés d’un appareil photo, d’une connexion à divers réseaux tels que WiFi, GRPS, UMTS, un certain nombre d’assistants personnels (PDA) disposent d’une fonctionnalité GPS qui permet de se positionner et d’être guidé vocalement et visuellement vers un lieu précis.
Le développement d’outils de communication a aussi favorisé l’échange entre différents équipements informatiques pour coopérer d’une manière fluide et rapide. Cette tendance à l’informatisation systématique des ressources favorisant l’accès et l’échange des informations partout et à tout moment est qualifiée par l’informatique omniprésente (Krupitzer, Roth et al. 2015).

Avantage et inconvénient de l’informatique diffuse

L’intérêt croissant à ce domaine de l’informatique diffuse et son invasion dans notre vie motive plusieurs chercheurs à évaluer les impacts, les avantages et les inconvénients de ce dernier.
L’informatique diffuse fait référence à l’application des technologies de l’information et de la communication (TIC) se basant sur l’évolution de la technologie en miniaturisation et l’intégration de la microélectronique dans divers objets de la vie quotidienne en mesure de communiquer les uns avec les autres. Contrairement à la plupart des produits TIC actuels, cette nouvelle technologie est pourvue de capteurs capables de saisir, analyser et comprendre automatiquement leur environnement sans que l’utilisateur n’ait à intervenir directement, pour collecter des informations. Ces informations seront traitées par la suite pour offrir un service approprié aux usagers.

Les avantages indéniables de ces nouveaux développements technologiques, comme l’optimisation des processus de communication, la réduction de la charge environnementale concernant la consommation de matières et de l’énergie et leur potentiel économique ainsi que les améliorations sur le plan des applications destinées aux services médicaux (mise en place de SID pour les soins médicaux), risquent cependant d’être contrebalancés par des effets indésirables. Citons par exemple : La connexion totale des machines risque notamment de nuire à la santé des individus, en raison principalement d’une exposition accrue aux champs électromagnétiques et, peut-être aussi, au développement durable, en raison notamment d’une augmentation de la consommation d’énergie et de la production de déchets ainsi qu’à la préservation de la vie privée.

Définition du contexte dans un système informatique

Définir le contexte comme étant une information sur l’environnement d’un système informatique, ou bien comme étant des conditions qui déterminent un événement reste une définition sans limites apparente. Que peut-on obtenir si l’on envisage de décrire en détail les composants d’un système informatique ? Décrire l’ensemble de ces conditions et ces informations semble ambitieux. C’est pour ces raisons et bien d’autres que des chercheurs ont essayé d’analyser, de définir et de redéfinir le terme contexte pour l’utiliser dans leurs recherches.

Nous présenterons dans ce qui suit, les principales définitions du contexte dans le domaine de l’informatique.

Schilit, Adams et Want (Schilit, Adams et al. 1994) ont considéré que le contexte détient trois aspects importants qui donnent des réponses aux questions suivantes: où es-tu ? Avec qui? De quelles ressources disposes-tu à proximité ?

Schilit et Theimer (Schilit and Theimer 1994) ont défini le contexte comme étant les changements de l’environnement physique selon : la localisation, la description de personnes et d’objets dans l’entourage et les changements de ces objets.
Brown, (Brown 1995) restreint le contexte aux éléments de l’environnement de l’utilisateur : «les éléments de l’environnement d’un utilisateur dont l’ordinateur à connaissance». Plus tard, Brown introduit l’heure, la saison, la température, l’identité et la localisation de l’utilisateur à sa définition du contexte. Brown, Bovey et Chen, (Brown, Bovey et al. 1997) ont présenté un ensemble d’éléments extensibles pour caractériser le contexte dont les éléments de base sont : la localisation, l’ensemble des objets dont l’utilisateur a besoin, le temps et l’orientation spatiale (direction).

Contexte et espace (contexte spatial)

Dans la littérature, le contexte spatial est réduit à la variable localisation (localisation de l’utilisateur) dans le meilleur des cas. Nous pouvons identifier les places se trouvant dans l’environnement relatif à l’utilisateur (Kapitsaki, Prezerakos et al. 2009). On peut retrouver plutôt la notion de «contexte d’usage» qui définit et englobe toute information caractérisant l’utilisateur, l’environnement et la plateforme (Najar, Pinheiro et al. 2014). Li (Yuan, Li et al. 2007), pressente une définition du contexte spatial (ou contexte géographique) en trois dimensions : le contexte spatial statique, le contexte spatial dynamique et le contexte spatial interne. Il les définit comme suit:

Le contexte spatial statique : représente des informations géospatiales qui peuvent avoir un impact sur l’environnement de l’utilisateur. Par exemple les informations concernant le réseau routier, les bâtiments, les magasins, les structures intérieures (salles, bureaux, appartements …).

Le contexte spatial dynamique réunit les informations géoréférencées collectées par différents types de capteurs. Par exemple les données de vitesse captées sur les routes, les données sur le taux d’occupation des lots de stationnements, etc.

Le contexte spatial interne : rassemble les informations accessibles à partir des appareils locaux (ex. GPS). Par exemple, un automobiliste peut avoir des informations concernant sa position, sa vitesse, son orientation, sa destination avec son GPS de voiture. Il peut également obtenir de l’information à partir d’un capteur intégré tel qu’une jauge d’essence d’un véhicule.

Utilisation du contexte

Le contexte est un concept qui est pris en compte dans différents domaines de l’informatique tels que l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, l’extraction de l’information, l’informatique diffuse ou aussi la sécurité informatique. Le but de la prise en compte du contexte est de consolider l’adaptabilité et l’aide à la décision du système.

L’hétérogénéité et l’ubiquité des entités communicantes dans un environnement diffus rendent le contexte, un concept crucial dans l’informatique diffuse. Ces deux aspects de l’infrastructure d`un système diffus nécessitent l’adaptabilité des services fournis et des médias des utilisateurs en fonction du lieu, de l’activité, etc.; c’est à dire du contexte. On parle donc de systèmes informatiques diffus sensibles au contexte (en anglais contexte-aware), puisqu’ils sont capables d’utiliser le contexte d’un élément pour changer leurs fonctionnements; l’objectif ultime étant d’offrir de meilleurs services aux usagers.

Chalmers (Chalmers 2004) identifie cinq principales utilisations du contexte dans les systèmes informatiques :

Senseur du contexte : où le contexte est saisi et les informations décrivant le contexte courant sont présentées à l’utilisateur.

L’association du contexte aux données ou encore appelé l’augmentation contextuelle par exemple, le fait d’associer des notes d’une réunion aux personnes assistant à la réunion et le lieu où elle s’est déroulée.

Le pouvoir de découvrir des ressources contextuelles, par exemple, pouvoir imprimer un document sur l’imprimante la plus proche.

Utilisation dans des évènements déclenchés par le contexte pour produire les actions telles que par exemple le chargement de données cartographiques à l’entrée dans une région.

Médiation contextuelle : elle consiste à utiliser le contexte pour modifier un service. Par exemple pour décrire les limites et les préférences dans une large variété de données offertes, et ainsi pouvoir afficher les plus appropriées.

Catégorisation du contexte

Vue la diversité et l’hétérogénéité des informations contextuelles, il est utile de faire une classification par catégorie pour faciliter leur utilisation.

Schilit, Adams et Want,(Schilit, Adams et al. 1994) et Dey (Dey 2001) ont présenté le contexte sous deux classes : un contexte primaire qui englobe les informations sur la localisation, l’identité, le temps et l’activité; et un contexte secondaire qui peut être déduit du contexte primaire (exemple : de la localisation, on peut déduire les équipements disponibles). Tandis que Chen et Kotz, (Chen and Kotz 2000) ont présenté deux catégories : un contexte actif qui influence le comportement ou l’aspect d’une application et un autre passif qui est essentiel, mais pas crucial pour l’application.
Petrelli a proposé une autre catégorisation qui distingue un contexte matériel et un autre social. Le contexte matériel peut englober par exemple : la localisation, les machines, la plateforme existante; et le contexte social rassemble les aspects sociaux comme la relation entre les individus (Razzaque, Dobson et al. 2006).

Quant à Gwizdka, (Gwizdka 2000), il a présenté deux catégories : le contexte interne contenant l’état de l’utilisateur et le contexte externe pour l’état de l’environnement. Hofer et al., (Baldauf, Dustdar et al. 2007) divisent les contextes en contexte logique et physique : le contexte physique est mesuré par les capteurs physiques alors que le contexte logique contient les informations sur l’interaction.

Une catégorisation en six classes a été proposée par Razzaque, Dobson et Nixon, (Razzaque, Dobson et al. 2006). Ils ont défini les catégories comme suit :

Contexte utilisateur : englobe les informations sur les utilisateurs du système informatique, par exemple : son identification, la liste de ses tâches, etc.
Contexte physique : présente les informations liées à l’environnement physique, telles que la localisation, la température, le niveau de bruit, etc.
Contexte du réseau : il fournit des informations concernant principalement le réseau informatique. Exemple : connectivité, bande passante, protocole, etc.
Contexte d’activité : liste les évènements qui se sont produits dans l’environnement ainsi que leur estampille temporelle. Exemple : la lumière s’allume, il fait nuit, une personne entre, il pleut, etc.
Contexte matériel : il identifie les équipements et les appareils utiles de l’environnement. Il décrit le profil et les activités des dispositifs de l’environnement (identification, localisation, etc.)
Contexte de service : il informe sur ce qui peut être obtenu par exemple les informations relatives aux fonctionnalités que le système peut offrir.

Table des matières

INTRODUCTION
CHAPTIRE 1 REVUE DE LA LITTÉRATURE 
1.1 Introduction 
1.2 Informatique diffuse 
1.2.1 Présentation de l’informatique diffuse
1.2.2 Enjeux et défis
1.2.3 Avantage et inconvénient de l’informatique diffuse
1.3 Notion du contexte
1.3.1 Que disent les dictionnaires
1.3.2 Définition du contexte dans un système informatique
1.3.3 Synthèse et critiques
1.3.4 Utilisation du contexte
1.3.5 Catégorisation du contexte
1.4 Notion de la sensibilité au contexte
1.5 Modélisation du contexte
1.5.1 Attributs-Valeurs
1.5.2 Modèle de représentation par balises
1.5.3 Modèle graphique
1.5.4 Modèle orienté objet
1.5.5 Modèle logique
1.5.6 Les ontologies
1.6 Adaptation selon le contexte 
1.6.1 Notion d’adaptation
1.6.2 Mécanismes d’adaptation de services
1.6.3 Les défis
1.7 La prédiction du contexte
1.7.1 La notion de prédiction
1.8 Conclusion
CHAPTIRE 2 A SURVEY OF PREDICTION APPROACH IN PERVASIVE COMPUTING 
2.1 Introduction 
2.2 Proactive Computing 
2.2.1 Proactive Context-Aware Applications
2.2.2 Proactive Adaptation
2.2.3 Proactive System Challenge
2.3 Context Prediction 
2.3.1 Context Prediction Methods
2.4 Comparative Analysis and Evaluation 
2.4.1 Resoning Evaluation Critera
2.4.2 Data Evaluation Criteria
2.5 Challenges of Context Prediction 
2.6 Conclusion
CHAPTIRE 3 A SPATIOTEMPORAL CONTEXT DEFINITION FOR SERVICE ADAPTATION PREDICTION IN A PERVASIVE COMPUTING ENVIRONMENT 
3.1 Introduction 
3.2 Related Work 
3.2.1 First Trend : Physical Aspect
3.2.2 Second Trend: Towards Time Aspect
3.2.3 Third Trend: Adaptation-Driven Context Definition
3.2.4 Towards Adaptation and Prediction Trends
3.2.5 Synthesis
3.3 Proposed Definition
3.3.1 Link context and time
3.3.2 Link context and space
3.3.3 Relevence of context according to the prupose of use
3.3.4 Proposed context definition
3.3.5 Demonstratio scenario
3.4 Conclusion & Future Work 
CHAPITRE 4 SPATIOTEMPORAL CONTEXT MODELLING IN PERVASIVE CONTEXT-AWARE COMPUTING ENVIRONMENT: A LOGIC PERSPECTIVE
4.1 Introduction
4.2 Related Work 
4.2.1 Overviews of context modelling approaches
4.2.2 Synthesis
4.2.3 Related work on contexte modelling approaches logic based
4.2.4 Synthesis
4.3 Proposed Modelling Approach 
4.3.1 Context formalism
4.3.2 Context interpretation
4.3.3 Scenario morning at work
4.4 Conclusion & Future Work 
CHAPITRE 5 USING PROBABILISTIC TEMPORAL LOGIC PCTL AND MODEL CHECKING FOR CONTEXT PREDICTION
5.1 Introduction
5.2 Related work 
5.2.1 Synthesis
5.3 Our approach 
5.3.1 Temporal logic and context aware system
5.3.2 Probabilistic temporal logic
5.3.3 PCTL semantic
5.3.4 Labelled probabilistic transition model : Model-LPTM
5.3.5 Transition Probability
5.3.6 Action
5.3.7 Span time duration
5.3.6 Immediate contexte prediction processing
5.3.7 Use case and test
5.4 Conclusion and futur work 
CONCLUSION

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