Faciliter la mise en place d'études d'utilisabilité par des outils de stockage des données et d'analyse automatique des traces d'utilisation : un cas d'étude avec une application mobile

Le laboratoire DOMUS développe des applications pour assister les personnes en perte d'autonomie et les personnes avec des troubles cognitifs. Chaque application est ou a déjà été le sujet de plusieurs études d'utilisabilité qui permettent de les améliorer. Ces études prennent beaucoup de temps à mettre en place, car l'on rencontre souvent des problèmes de logistique (format et sensibilité des données, chercheurs répartis sur une grande aire géographique). C'est pourquoi un outil appelé GEDOPAL a été développé. Il permet de partager entre chercheurs de différents centres les données créées et utilisées lors de la mise en place des études d'utilisabilité. La conception et la réalisation de cet outil ont nécessité une réflexion en amont sur la nature et la sensibilité de ces données. Cette réflexion est l'objet du Chapitre 3. Ces études prennent aussi beaucoup de temps lors de l'analyse des résultats. De plus, certaines données créées lors de ces études, telles que les traces d'utilisation ont des volumétries trop importantes pour être analysées manuellement. C'est pourquoi nous avons créé un processus permettant d'analyser ces traces d'utilisation pour y détecter les erreurs utilisateurs dans l'espoir de les relier à des problèmes d'utilisabilité. Ce processus se compose de deux parties : la première est une analyse formelle de l'application, qui sera présentée au Chapitre 4, et la seconde l'application d'un outil d'apprentissage automatique aux traces d'utilisation pour y détecter les erreurs utilisateurs. Cet outil est présenté au Chapitre 5.

Gestion de contexte dans un habitat intelligent à base d’ontologie : modélisation, implantation et validation

Le laboratoire DOMUS développe des applications sensibles au contexte dans une perspective d’intelligence ambiante. L’architecture utilisée présentement pour gérer le contexte a atteint ses limites en termes de capacité d’évoluer, d’intégration de nouvelles sources de données et de nouveaux capteurs et actionneurs, de capacité de partage entre les applications et de capacité de raisonnement. Ce projet de recherche a pour objectif de développer un nouveau modèle, un gestionnaire de contexte et de proposer une architecture pour les applications d’assistance installées dans un habitat intelligent. Le modèle doit répondre aux exigences suivantes : commun, abstrait, évolutif, décentralisé, performant et une accessibilité uniforme. Le gestionnaire du contexte doit permettre de gérer les événements et offrir des capacités de raisonnement sur les données et le contexte. La nouvelle architecture doit simplifier le développement d’applications d’assistance et la gestion du contexte. Les applications doivent pouvoir se mettre à jour si le modèle de données évolue dans le temps sans nécessiter de modification dans le code source. Le nouveau modèle de données repose sur une ontologie définie avec le langage OWL 2 DL. L’architecture pour les applications d’assistance utilise le cadre d’applications Apache Jena pour la gestion des requêtes SPARQL et un dépôt RDF pour le stockage des données. Une bibliothèque Java a été développée pour gérer la correspondance entre le modèle de données et le modèle Java. Le serveur d’événements est basé sur le projet OpenIoT et utilise un dépôt RDF. Il fournit une API pour la gestion des capteurs / événements et des actionneurs / actions. Les choix d’implémentation et l’utilisation d’une ontologie comme modèle de données et des technologies du Web sémantique (OWL, SPARQL et dépôt RDF) pour les applications d’assistance dans un habitat intelligent ont été validés par des tests intensifs et l’adaptation d’applications déjà existantes au laboratoire. L’utilisation d’une ontologie a pour avantage une intégration des déductions et du raisonnement directement dans le modèle de données et non au niveau du code des applications.

Opérationnalisation des actes de langage en interface Homme-Machine tangible et avancée pour un assistant culinaire destiné à des personnes ayant un traumatisme crânien cérébral

Les activités de la vie quotidienne sont indispensables pour le bien-être physique et moral. Pour que celle-ci soit réussie par les personnes ayant un traumatisme crânien cérébral (TCC), une aide technologique s’avère souvent nécessaire. Les troubles cognitifs empêchent les personnes ayant un TCC de rester chez elles. L’assistant culinaire est un outil composé de trois sous-systèmes: assistance, supervision et communication. L’assistant permet aux personnes ayant un TCC de cuisiner un repas chaud en proposant à celles-ci des stratégies d’assistance cognitive. Ce mémoire présente le sous-système de communication, qui établit la communication entre la personne ayant un TCC et l’assistant culinaire. Nous avons utilisé la méthode LUCID pour concevoir le sous-système de communication. Tout d’abord, nous avons commencé par l’étape prospective et d’exploration pour définir les membres de l’équipe et leurs rôles, afin de comprendre le comportement des personnes ayant un TCC. Pour la compréhension des comportements, nous avons utilisé les persona et des scénarios. Nous avons conçu trois persona principaux (TCC sévère, modéré et léger) et deux secondaires (proche aidant et ergothérapeute). Après la validation des persona, nous avons construit deux scénarios, un sans assistance qui permet de comprendre la gradation d’assistance donnée par l’ergothérapeute durant l’évaluation, un avec assistance pour concevoir les fonctionnalités de l’assistant culinaire et d’établir la communication entre les trois sous-systèmes et l’utilisateur. Ensuite, nous avons conçu les interfaces de l’assistant culinaire selon chaque profil des AVQ. Finalement nous avons développé le sous-système de communication en utilisant des actes de langage pour définir la communication entre les trois sous-systèmes de communication et la gradation de l’assistance, des web service REST comme une technologie qui rend chaque sous-système indépendant. L’assistant culinaire est en cours de développement. Enfin, ultérieurement les différentes fonctionnalités de l’assistant seront testées dans l’appartement de laboratoire DOMUS, et ensuite il sera implémenté auprès de personnes ayant un TCC pour une utilisation régulière chez elles.