Conception et adaptation des applications contextuelles

Source de subvention

Professeur(e)s impliqués

• Hamid Mcheick (UQAC)

Résumé

De la mme manire que ltre humain adapte continuellement son comportement relativement aux nouvelles situations, les systmes informatiques ubiquitaires proposent dsormais des applications contextuelles (AC) ayant la capacit de recueillir des informations (environnement, sant, etc.) et de sadapter en consquence. Les chercheurs tentent d’intgrer ces informations (contexte) dans l’informatique ubiquitaire afin de rpondre ces besoins volutifs en temps rel. Nous considrons le domaine d’application mdical pour deux raisons : a) mdicale, car 1,5 million de Canadiens sont atteints des maladies pulmonaires obstructives chroniques (MPOC) assez dangereuses et souvent ne ncessitent pas lhospitalisation, et b) scientifique, grce la complexit des systmes biologiques, dont la matrise exige une combinaison de modlisation et d’observations empiriques. Un contexte peut tre dfini comme tant lensemble d’informations permettant de comprendre ltat actuel du patient et prdire les changements potentiels. Les AC de MPOC mesurent un contexte CT (taux doxygne SO2) qui peut tre insuffisant pour valuer le risque en fonction des mesures initiales et de l’historique. Elles mesurent alors d’autres paramtres comme la temprature T (CT = {SO2, T}) ayant de bonnes chances dtre utiles. Sachant que lon ne peut pas tout mesurer tout le temps, considrer trop ou peu de paramtres de CT peut induire poser une mauvaise valuation de risque [29]. Par consquent, lAC doit identifier les paramtres pertinents, les changements et sadapter dynamiquement au contexte. Ceci soulve deux problmes majeurs : i) Prdiction du contexte pertinent pour le domaine mdical : Quels paramtres pertinents doit-on surveiller pour valuer ltat des patients? ii) Conception dun cadre architectural pour grer ladaptation des AC, la connectivit et la puissance de calcul des infrastructures disponibles en profitant de la proximit des objets connects, et de la capacit de calcul disponible dans le Cloud. Ce programme de recherche consiste rsoudre cette problmatique en gnral, et pour le cas de la surveillance de patients atteints de maladies (comme MPOC) ncessitant de la surveillance continue, mais pas d’hospitalisation. Il propose une mthodologie et un cadre architectural innovants des mesures par anticipation. En effet, les techniques de prdiction de contexte pertinent, le cadre architectural adaptatif et lintgration du concept Fog constituent manifestement des approches innovatrices. Notons que Fog est un paradigme des middlewares de lIoT qui peut offrir la distribution de charge et lamlioration de la performance [40]. Une plateforme d’adaptation des AC, intgrant ces concepts et techniques, sera ralise permettant ainsi de renforcer la reconnaissance prcoce de risque des patients et de rduire la liste d’attentes des patients et le cot de l’hospitalisation.