Infrastructure logicielle générique pour la sensibilité au contexte des applications construites au-dessus de l’Internet des objets
Avec l’Internet des objets, de nouveaux services numériques intelligents peuvent être proposés dans différents domaines tels que la ville, la santé, l’agriculture, l’industrie du futur. Pour les réaliser, la difficulté provient du nombre, de la variété, de la dispersion et de la volatilité des objets et des utilisateurs. En outre, les données sont de qualité et de niveau d’abstraction variables et certaines sont très sensibles en matière de vie privée.
Ces nouveaux services sont consommateurs d’informations de contexte. La gestion de contexte doit prendre en compte l’hétérogénéité des données, répartir les traitements et les flux d’informations, assurer le passage à l’échelle, gérer la qualité des informations et respecter la vie privée, s’adapter à des environnements dynamiques.
Afin de faciliter le développement d’applications sensibles au contexte, leur déploiement et leur exécution dans des environnements multiéchelles complexes et répartis (objets connectés, utilisateurs mobiles, nuages informatiques…), l’objectif est de proposer une infrastructure logicielle générique pour collecter, transformer, acheminer, mais aussi interpréter, qualifier, protéger et filtrer les informations de contexte calculées à partir des données collectées.
Méthodes, processus et composants logiciels génériques pour la conception et la réalisation de gestionnaires de contexte multiéchelles
Le projet a adopté une approche originale pour surmonter différents verrous :
– Dans une démarche d'ingénierie dirigée par les modèles, un système de caractérisation à multiples points de vue et échelles supporte la conception et un métamodèle regroupant les notions de contrat et de critère de qualité couvre la gestion de bout en bout de la qualité des informations de contexte.
– Des contrats bipartis, intégrés à la distribution des données, permettent la prise en compte conjointe de la qualité des informations et des contraintes de vie privée, et un système d’aide à la décision multicritère assiste l’utilisateur dans l’expression de politiques de contrôle d’accès à ses données personnelles.
– Un modèle de communication de type publier–souscrire supporte la distribution des informations et la limitation de leur portée à des zones logiques de diffusion.
– Une architecture hybride mixant ontologies et systèmes multi-agents assure l’identification de situations. Elle permet l’apprentissage automatisé de règles et leur ajustement aux situations réelles.
– Un processus, un langage dédié et un intergiciel supportent la conception et la réalisation du déploiement adaptatif, décentralisé et autonomique.