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Les interfaces Homme- Machine dans les plate-formes dIntelligence Ambiante Point de vue technologique Christophe Cerisara.

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1 Les interfaces Homme- Machine dans les plate-formes dIntelligence Ambiante Point de vue technologique Christophe Cerisara

2 La place des interfaces en AmI « One of the most significant challenges in AmI/pervasive computing technologies is to create user-friendly interfaces. » [Raisinghani et al., Journal of Digital Information, août 2004] « Interfaces, especially user interfaces are one of the crucial building blocks for AmI because they define the experience the user will have with the intelligence surrounding him/her. » [Y. Punie, Key deliverable (EPTS, CEE) 2003] « A central challenge of AmI is to create systems that are intuitive to use […] This will require techniques for dialogue-based and goal orientated negotiation systems […] Pattern recognition (including speech and gesture) is a key area that is evolving rapidly. » [ISTAG Scenarios]

3 Besoin de nouvelles interfaces Caractéristiques AmIInterfaces traditionnelles Multiplicité des capteurs/terminauxcapteurs/terminaux prédéfinis Nombreuses applicationsune, au mieux quelques applications Mobilitépeu dadaptation au contexte (changements de capteurs, interruption, …) Utilisateur quelconqueUtilisateur moyen (vs. handicapé / très âgé / enfant /…) Interfaces transparentes/discrètesaccapare lattention de lutilisateur Multi-utilisateursun seul utilisateur à la fois sadresse au système

4 Plan Comment adapter ces interfaces aux besoins de lAmI ? Multiplicité des capteurs/terminaux Multiplicité des applications Environnements multi-utilisateurs Prise en compte du contexte Interactions implicites

5 Problèmes de lIHM classique: capteurs prédéfinis Solutions technologiques : Découvrir les terminaux Sélection du meilleur terminal Fusion séquentielle des flux dinformation Normalisation des données Défi 1: gérer la multiplicité des terminaux Plate-forme dAmI Protocoles UPnP, JXTA …

6 Problèmes de lIHM classique: capteurs prédéfinis Solutions technologiques : Découvrir les terminaux Sélection du meilleur terminal Fusion séquentielle des flux dinformation Normalisation des données Plate-forme dAmI Sélection à base de règles (éventuellement apprises) Proximité: GPS, détecteurs IR… Détection de lutilisateur Standard supporté Contexte, préférences… Défi 1: gérer la multiplicité des terminaux

7 Problèmes de lIHM classique: capteurs prédéfinis Solutions technologiques : Découvrir les terminaux Sélection du meilleur terminal Fusion séquentielle des flux dinformation Normalisation des données Plate-forme dAmI Programmation Dynamique: Minimisation de distances Défi 1: gérer la multiplicité des terminaux

8 Problèmes de lIHM classique: capteurs prédéfinis Solutions technologiques : Découvrir les terminaux Sélection du meilleur terminal Fusion séquentielle des flux dinformation Normalisation des données Plate-forme dAmI Ex: Flux audio: réduction du bruit convolutif Normalisation par histogrammes CMN, CVN, … Défi 1: gérer la multiplicité des terminaux

9 Exemples de réalisations… Fraunhofer ICG: découverte automatique des devices afin de les représenter (et de les contrôler) sur un PDA Philips Research: « Follow me with magic wands »

10 Exemple : UbiComp Browser (Univ. de Karlsruhe) 1 capteur, N écrans. Accès au Web à travers le PDA Affichage sur des écrans environnants. Sélection par: La proximité (notion de pièce, localisation IR) Les standards supportés Choix par des règles prédéfinies. Exemples de réalisations…

11 Défis technologiques : Fusion instantanée des flux : utiliser tous les capteurs Améliorer la précision des capteurs / corriger les erreurs Nouvelles informations : ex. stéréophonie Prendre en compte un contexte plus large Plate-forme dAmI Défi 1: gérer la multiplicité des terminaux

12 Problèmes: - Unicité des interfaces pour/adaptées à lutilisateur - Réduire les coûts de développement / Ne pas recréer de nouvelles interfaces à chaque application Solutions technologiques: - Langage de description des interfaces indépendant des terminaux - Génération automatique des interfaces (Nichols, CMU) Exemple 1 : IBM Universal Information Appliance : Un seul PDA qui accède à tous les services / appareils Mobile Document Application Language (MoDAL): basé sur XML, décrit les interfaces et applications. Il implémente 4 actions: 1. Afficher un GUI 2. Réaliser des calculs locaux 3. Lire / écrire sur une base de données locale 4. Envoyer / recevoir des messages sur le réseau Défi 2 : Multiplicité des applications

13 Exemple 2 : EMBASSI project Langage de description des interfaces basé sur XML: Multiplicité des interfaces Name: Please enter your name. Up to 50 characters

14 Défi 3 : Environnements multi-utilisateurs Gérer plusieurs utilisateurs simultanément Gérer des utilisateurs « non standards »: Âgés, enfants, handicapés, … Problèmes (non résolus) Identité des locuteurs ? Qui parle ? A qui ? Technologies de base ? Identification Reco. des actes de dialogue Reco. robuste aux bruits / BSS TeleTact II (CNRS) LABIAO (LORIA): Enfants mal-entendants Communauté dutilisateurs Naccapare pas lattention

15 Le contexte peut être pris en compte sous différentes formes dans les interfaces: Réagir à des changements contextuels Adapter les interfaces au contexte Interrompre lutilisateur Gestion des ressources Générer des méta-données Défi 4 : Prise en compte du contexte

16 Applications proactives: Démarrer une application: alarmes, … Choisir une appli: position => PDA Paramétriser une appli: position, vitesse => système de navigation Démarrer un serviceChoisir un serviceParamétriser un service Ex. AlarmesEx. PDA dans un centre commercial Ex. navigation Prise en compte du contexte

17 Interfaces adaptables Hardware Choix des interfaces - Bruit / lumière - Préférences - … Prise en compte du contexte Adaptation aux interfaces

18 Interruptions de lutilisateur par le système Pré-définies: réunions prévues dans lagenda. Déclenchées: appel téléphonique Choix du mode dinterruption selon le contexte (Interfaces attentives) Jean travaille : faire clignoter une icône en bas de lécran Jean discute : attendre une pause dans la conversation pour interrompre oralement Jean. Prise en compte du contexte Négociation progressive Commence par un signal discret Minimiser la perception des modifications Images fade-out … (MIT) Tangible bits Modalités non utilisées Interfaces attentives à lutilisateur Habitude / routine: augmenter les objets usuels. ubicomp / unremarkable computing Retarder / Annuler linterruption Proactive computing Special Issue « Attentive User Interfaces », Communication ACM 2003.

19 Gestion des ressources Choix de limprimante la plus proche Plus généralement, utilisation des ressources les plus proches [D. Kirsh, The Intelligent Use of Space, Journal of Artificial Intelligence, 73 (1-2), (1995) Online: Génération de méta-données automatiquement pour « étiqueter » les documents Ex: A quel endroit me trouvais-je lorsque … ? [ G. D. Abowd, Classroom 2000: An Experiment with the Instrumentation of a Living Educational Environment, IBM Systems Journal, Special issue on Pervasive Computing, 38 (4), (1999) ] Prise en compte du contexte

20 Défi 5 : Interfaces discrètes - Ne pas accaparer lattention de lutilisateur ! Alternative: Interactions implicites, transparentes, calmes, … Interfaces très opaques… Implicit input: Acte de lutilisateur interprétable par le système mais qui ne lui est pas destiné Implicit output: Réponse du système « intégrée » à lenvironnement et à la tâche de la personne

21 Exemple: Jean jette lemballage dun plat (taggué RFID) Analyser: Jean mange-t-il de ce plat souvent ? Reste-t-il de ce plat ? Proposer: Lorsque Jean est au supermarché: « désigner » ce plat. Interfaces discrètes

22 Interactions implicites Un modèle [Riva et al: Ambient Intelligence, 2005] :

23 Interactions implicites: défis Interpréter les actes complexes dune personne (communication) [Riva et al: Ambient Intelligence, 2005] Socle commun de connaissances (SCC) Contexte (common ground) « A common knowledge base is essential […] A discrepancy in the shared knowledge often leads to communication problems as probably most people have experienced in everyday life, especially when travelling abroad » langage modèle du monde histoire, … Contexte textuel Langage non-verbal (ex: être pressé) Rôles / Objectif des interlocuteurs Environnements physiques / sociaux

24 Interactions implicites: défis Interfaces traditionnelles: SCC réduit à peau de chagrin (vocabulaire limité, quelques concepts liés à lapplication)… … Mais ça marche, car lutilisateur est coopératif / connaît les limites du système Interfaces implicites: Lutilisateur nexplique pas au système: le SCC est indispensable !

25 Comment modéliser le SCC ? Pour des domaines très spécifiques (ex: achats alimentaires) « Modèles du monde », basés sur la logique du 1er ordre: Discourse Representation Theory Statistiquement: Latent Semantic: Signification dun mot = coordonnées dans un espace à grandes dimensions « Un chien aboie » : Concepts Mots / phrases Interactions implicites: défis

26 Comment modéliser le contexte ? Langages de description dontologie: XML(SGML)-family OWL, Topic Maps, XCL Common Logic-family KIF, CGIF, XCL Description Logic-family SNOMED-CT, OWL ALC (D), SHOQ (D), SHIF (D), SHOIN (D) etc. Others UML, Entity-relationship model In OMG ODM (Ontology Definition Metamodel)

27 Sinterposer dans la communication entre personnes: En réunion / Dans une salle de classe Afin dexpliquer pourquoi et comment telle décision… Pour aider pendant la réunion Détecter incohérences Rappel de « patterns » dinteraction similaires passés … Techno de base: NIST Meeting Room evaluation Interactions implicites: Mediated Space (IBM)

28 Analyser le contexte dapprentissage de lutilisateur Écouter la radio / TV … … en même temps que lutilisateur: Rappeler plus tard le contexte, le contenu Corriger des erreurs, … Aide-mémoire Techno de base: NIST Broadcast News evaluation / campagne ESTER Interactions implicites: Mediated Space

29 De nombreuses briques de base… … mais il reste à bâtir lédifice ! Conclusions

30 Interactions implicites: en sortie Exemples… Développé par BTs Research Labs: Interaction device qui utilise la lumière et des sons pour attirer lattention de lutilisateur, et la détection de mouvements (de la main) en entrée.

31 Génère des odeurs en réponse aux s/sms/… Développé par Violet: Lampe connecté à Internet par WiFi, sensible aux sons et au toucher, 9 zones de couleurs pour afficher des infos.


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