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1 Intelligence ambiante : défis et opportunités Joëlle Coutaz, Laboratoire dInformatique de Grenoble (LIG), UMR 5217 Animatrice du Groupe de travail «

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1 1 Intelligence ambiante : défis et opportunités Joëlle Coutaz, Laboratoire dInformatique de Grenoble (LIG), UMR 5217 Animatrice du Groupe de travail « Intelligence Ambiante » (CNRS, MESR) Réunion des Directeurs dUnités Paris, 14 avril 2009

2 2 Intelligence ambiante : une idée ancienne Mark Weiser [Scientific American, 1991] –Ubiquitous Computing –The computer of the 21 st century sinscrit dans nos activités quotidiennes au point de devenir invisible

3 3 Intelligence ambiante : depuis 1991 Convergence de progrès dans les domaines précurseurs : réseaux, micro-électronique, logiciels De nombreuses déclinaisons –Internet of Things –Pervasive computing –Ambient Intelligence –…

4 4 Intelligence ambiante : depuis 1991 Convergence de progrès dans les domaines précurseurs : réseaux, micro-électronique, logiciels De nombreuses déclinaisons –Internet of Things –Pervasive computing –Ambient Intelligence –… [Siftables ou lordinateur domino, MIT 08]

5 5 Intelligence ambiante : définition par sa mission Offrir des services et des dispositifs –capables de répondre aux besoins (aux valeurs) individuels, collectifs, sociétaux –en toute circonstance (mobilité espace-temps)

6 6 Intelligence ambiante : définition par sa mission Offrir des services et des dispositifs –capables de répondre aux besoins (aux valeurs) individuels, collectifs, sociétaux –en toute circonstance (mobilité espace-temps)

7 7 Intelligence ambiante : définition par sa mission Offrir des services et des dispositifs –capables de répondre aux besoins (aux valeurs) individuels, collectifs, sociétaux –en toute circonstance (mobilité espace-temps)

8 8 Intelligence ambiante : définition par sa mission Offrir des services et des dispositifs –capables de répondre aux besoins (aux valeurs) individuels, collectifs, sociétaux –en toute circonstance (mobilité espace-temps) [lentille de contact, Univ. of Washington]

9 9 Intelligence ambiante : définition par sa mission Assurer le bien-être, améliorer lexpérience, pas seulement lefficacité des personnes!

10 10 Intelligence ambiante : définition par sa mission Assurer le bien-être, améliorer lexpérience, pas seulement lefficacité des personnes! [History Table Cloth, Univ. of London 09]

11 11 Intelligence ambiante : définition par sa mission Assurer le bien-être, améliorer lexpérience, pas seulement lefficacité des personnes!

12 12 Intelligence ambiante : définition par sa mission Assurer le bien-être, améliorer lexpérience, pas seulement lefficacité des personnes! [Veste avec signal de changement de direction Arduino LilyPad, 2008]

13 13 Intelligence ambiante : définition par sa mission Glassiled de AGC : verre dans lequel ont été intégrées des LED Assurer le bien-être, améliorer lexpérience, pas seulement lefficacité des personnes!

14 14 Perspective technique Dispositifs Services

15 15 Perspective technique Composition opportuniste de dispositifs et de services dotés de facultés de capture, daction, de traitement, de communication et d'interaction … Dispositifs Services [capteurs, actionneurs, traitement, communication interaction] [capteurs, actionneurs, traitement, communication interaction]

16 16 Perspective technique Composition opportuniste de dispositifs et de services dotés de facultés de capture, daction, de traitement, de communication et d'interaction … … au-dessus dune infrastructure matérielle et logicielle à granularité et géométrie variables Dispositifs Services

17 17 Perspective recherche : le défi des extrêmes Multi-échelle : du nano-objet à la planète Hétérogénéité : objets matériels&biologiques, logiciels, réseaux Dynamicité : limprévu prévaut Sécurité : authenticité et accessibilité des données Jeux de données de très grande taille pour quelle durée de vie ? Équilibre maîtrisé entre autonomie des systèmes et contrôle humain Éthique : quelles valeurs, demain ? Modèles économiques et juridiques (globalisation et responsabilité) Pluridisciplinarité …

18 18 Perspective recherche : le défi des extrêmes Multi-échelle : du nano-objet à la planète Hétérogénéité : objets matériels&biologiques, logiciels, réseaux Dynamicité : limprévu prévaut Sécurité : authenticité et accessibilité des données Jeux de données de très grande taille pour quelle durée de vie ? Équilibre maîtrisé entre autonomie des systèmes et contrôle humain Éthique : quelles valeurs, demain ? Modèles économiques et juridiques (globalisation et responsabilité) Pluridisciplinarité …

19 19 Perspective recherche : le défi des extrêmes Multi-échelle : du nano-objet à la planète Hétérogénéité : objets matériels&biologiques, logiciels, réseaux Dynamicité : limprévu prévaut Sécurité : authenticité et accessibilité des données Jeux de données de très grande taille pour quelle durée de vie ? Équilibre maîtrisé entre autonomie des systèmes et contrôle humain Éthique : quelles valeurs, demain ? Modèles économiques et juridiques (globalisation et responsabilité) Pluridisciplinarité …

20 20 Perspective recherche : le défi des extrêmes Multi-échelle : du nano-objet à la planète Hétérogénéité : objets matériels&biologiques, logiciels, réseaux Dynamicité : limprévu prévaut Sécurité : authenticité et accessibilité des données Jeux de données de très grande taille pour quelle durée de vie ? Équilibre maîtrisé entre autonomie des systèmes et contrôle humain Éthique : quelles valeurs, demain ? Modèles économiques et juridiques (globalisation et responsabilité) Pluridisciplinarité …

21 21 Perspective recherche : le défi des extrêmes Multi-échelle : du nano-objet à la planète Hétérogénéité : objets matériels&biologiques, logiciels, réseaux Dynamicité : limprévu prévaut Sécurité : authenticité et accessibilité des données Jeux de données de très grande taille pour quelle durée de vie ? Équilibre maîtrisé entre autonomie des systèmes et contrôle humain Éthique : quelles valeurs, demain ? Modèles économiques et juridiques (globalisation et responsabilité) Pluridisciplinarité …

22 22 Perspective recherche : le défi des extrêmes Multi-échelle : du nano-objet à la planète Hétérogénéité : objets matériels&biologiques, logiciels, réseaux Dynamicité : limprévu prévaut Sécurité : authenticité et accessibilité des données Jeux de données de très grande taille pour quelle durée de vie ? Équilibre maîtrisé entre autonomie des systèmes et contrôle humain Éthique : quelles valeurs, demain ? Modèles économiques et juridiques (globalisation et responsabilité) Pluridisciplinarité …

23 23 Perspective recherche : le défi des extrêmes Multi-échelle : du nano-objet à la planète Hétérogénéité : objets matériels&biologiques, logiciels, réseaux Dynamicité : limprévu prévaut Sécurité : authenticité et accessibilité des données Jeux de données de très grande taille pour quelle durée de vie ? Équilibre maîtrisé entre autonomie des systèmes et contrôle humain Éthique : quelles valeurs, demain ? Modèles économiques et juridiques (globalisation et responsabilité) Pluridisciplinarité …

24 24 Perspective recherche : le défi des extrêmes Multi-échelle : du nano-objet à la planète Hétérogénéité : objets matériels&biologiques, logiciels, réseaux Dynamicité : limprévu prévaut Sécurité : authenticité et accessibilité des données Jeux de données de très grande taille pour quelle durée de vie ? Équilibre maîtrisé entre autonomie des systèmes et contrôle humain Éthique : quelles valeurs, demain ? Modèles économiques et juridiques (globalisation et responsabilité) Pluridisciplinarité …

25 25 Perspective recherche : le défi des extrêmes Multi-échelle : du nano-objet à la planète Hétérogénéité : objets matériels&biologiques, logiciels, réseaux Dynamicité : limprévu prévaut Sécurité : authenticité et accessibilité des données Jeux de données de très grande taille pour quelle durée de vie ? Équilibre maîtrisé entre autonomie des systèmes et contrôle humain Éthique : quelles valeurs, demain ? Modèles économiques et juridiques (globalisation et responsabilité) Pluridisciplinarité …

26 26 Pluridisciplinarité : un défi de plus et des opportunités ! Pluridisciplinarité : facile à énoncer, difficile à réaliser De nombreux axes de recherche (STIC)

27 27 Pluridisciplinarité : un défi de plus et des opportunités ! Pluridisciplinarité : facile à énoncer, difficile à réaliser De nombreux axes de recherche (STIC)

28 28 Pluridisciplinarité : un défi de plus et des opportunités ! Pluridisciplinarité : facile à énoncer, difficile à réaliser De nombreux axes de recherche (STIC)

29 29 Pluridisciplinarité : un défi de plus et des opportunités ! Pluridisciplinarité : facile à énoncer, difficile à réaliser De nombreux axes de recherche (STIC)

30 30 Pluridisciplinarité : un défi de plus et des opportunités ! Pluridisciplinarité : facile à énoncer, difficile à réaliser De nombreux axes de recherche (STIC)

31 31 Pluridisciplinarité : un défi de plus et des opportunités ! Pluridisciplinarité : facile à énoncer, difficile à réaliser De nombreux axes de recherche (STIC)

32 32 Pluridisciplinarité : un défi de plus et des opportunités ! Pluridisciplinarité : facile à énoncer, difficile à réaliser De nombreux axes de recherche (STIC)

33 33 Constats Absence dintégration des préoccupations : la Recherche est organisée en de trop nombreuses communautés (ou spécialités) qui ne se comprennent pas ou qui signorent –Chacun décline lintelligence ambiante comme une contrainte de plus dans son propre domaine –Témoin : multitude des workshops adossés aux grandes conférences de référence de chaque domaine, les appels à projets Simulation, évaluation, validation en milieu contrôlé

34 34 Conséquences Manque de généricité des solutions : hypothèses fortes implicites qui limitent la portée scientifique des résultats sous prétexte que cest de lingénierie ! Progrès par rustines successives très ciblées

35 35 Proposition : Objectifs Définir de nouveaux concepts, modèles et réalisations techniques qui soient –Génériques (applicables à plusieurs enjeux sociétaux) –Facilitants (utilisables par des spécialistes pour la création de nouveautés) –Façonnables (transformables par lutilisateur final) Pour des services et dispositifs –Evoluant correctement dans des environnements hétérogènes, dynamiques, fortement contraints et multi-échelle –Sûrs, fiables et sécurisés –Autonomes, voire émergents, mais maîtrisés et maîtrisables –Interagissant avec l'utilisateur de manière adaptée –Respectant des valeurs éthiques

36 36 Proposition : Objectifs Définir de nouveaux concepts, modèles et réalisations techniques qui soient –Génériques (applicables à plusieurs enjeux sociétaux) –Facilitants (utilisables par des spécialistes pour la création de nouveautés) –Façonnables (transformables par lutilisateur final) Pour des services et dispositifs –Evoluant correctement dans des environnements hétérogènes, dynamiques, fortement contraints et multi-échelle –Sûrs, fiables et sécurisés –Autonomes, voire émergents, mais maîtrisés et maîtrisables –Interagissant avec l'utilisateur de manière adaptée –Respectant des valeurs éthiques

37 37 Comment ? Une approche systémique –avec des expérimentations in vivo –sur la durée –pour des questions sociétales denvergure (cf. recommandations SNRI) Par des alliances multidisciplinaires effectives –Les précurseurs : télécom, informatique, robotique, micro-électronique –Nanotechnologies –Sciences Humaines et Sociales (psychologie, sociologie, droit, philosophie, design, art, architecture) Avec des organismes de recherche finalisée –Bâtiment, Ville (CSTB) –Transports (INRETS) –Infrastructures (LCPC) –Santé, etc.

38 38 Comment ? Une approche systémique –avec des expérimentations in vivo –sur la durée –pour des questions sociétales denvergure (cf. recommandations SNRI) Par des alliances multidisciplinaires effectives –Les précurseurs : télécom, informatique, robotique, micro-électronique –Nanotechnologies –Sciences Humaines et Sociales (psychologie, sociologie, droit, philosophie, design, art, architecture) Avec des organismes de recherche finalisée –Bâtiment, Ville (CSTB) –Transports (INRETS) –Infrastructures (LCPC) –Santé, etc.

39 39 Comment ? Une approche systémique –avec des expérimentations in vivo –sur la durée –pour des questions sociétales denvergure (cf. recommandations SNRI) Par des alliances multidisciplinaires effectives –Les précurseurs : télécom, informatique, robotique, micro-électronique –Nanotechnologies –Sciences Humaines et Sociales (psychologie, sociologie, droit, philosophie, design, art, architecture) Avec des organismes de recherche finalisée –Bâtiment, Ville (CSTB) –Transports (INRETS) –Infrastructures (LCPC) –Santé, etc.

40 40 3 programmes dactions complémentaires 1.Création dune structure danimation de la recherche en intelligence ambiante comparable à un GdR : le lieu ouvert déchanges 2.Création dun réseau de laboratoires ou déquipes répartis sur le territoire national : le noyau dur fertilisant 3.Dotation pour le réseau dun grand instrument dexpérimentations : laccélérateur de la recherche concentré sur des chantiers phares à finalités sociétales

41 41 Instrument dexpérimentation ouvert

42 42 Cohérence et efficacité : les consortiums-projets –se connaissent en amont (avant financement) –se constituent sur le terrain «régional» Développement incrémental en termes de : –problèmes scientifiques traités (nombre de consortiums) –échelle (nombre de Living Labs) –défi sociétal (nature des Living Labs - énergie, santé, formation, famille, tertiaire, commerce) –Ouverture à linternational Généricité des solutions –transfert de solutions entre Living Labs –passage progressif de lexpérimentation contrôlée à lexpérimentation in vivo Une nouvelle façon de collaborer au niveau national

43 43 Cohérence et efficacité : les consortiums-projets –se connaissent en amont (avant financement) –se constituent sur le terrain «régional» Développement incrémental en termes de : –problèmes scientifiques traités (nombre de consortiums) –échelle (nombre de Living Labs) –défi sociétal (nature des Living Labs - énergie, santé, formation, famille, tertiaire, commerce) –Ouverture à linternational Généricité des solutions –transfert de solutions entre Living Labs –passage progressif de lexpérimentation contrôlée à lexpérimentation in vivo Une nouvelle façon de collaborer au niveau national

44 44 Cohérence et efficacité : les consortiums-projets –se connaissent en amont (avant financement) –se constituent sur le terrain «régional» Développement incrémental en termes de : –problèmes scientifiques traités (nombre de consortiums) –échelle (nombre de Living Labs) –défi sociétal (nature des Living Labs - énergie, santé, formation, famille, tertiaire, commerce) –Ouverture à linternational Généricité des solutions –transfert de solutions entre Living Labs –passage progressif de lexpérimentation contrôlée à lexpérimentation in vivo Une nouvelle façon de collaborer au niveau national

45 45 En résumé : Intelligence ambiante Pluridisciplinaire par essence (pas seulement au sein des STIC) Nombreux défis scientifiques : en quête de solutions génériques, facilitantes et façonnables Approche systémique Confrontation au réel incontournable : observer (mesurer) et évaluer sur la durée et en situation Un nouveau modèle de recherche coopérative pour passer de linnovation locale à linnovation ancrée dans le monde réel dans des conditions réalistes dusage

46 46 En résumé : Intelligence ambiante Pluridisciplinaire par essence (pas seulement au sein des STIC)

47 47 En résumé : Intelligence ambiante Pluridisciplinaire par essence (pas seulement au sein des STIC)

48 48 En résumé : Intelligence ambiante Pluridisciplinaire par essence (pas seulement au sein des STIC) Nombreux défis scientifiques : en quête de solutions génériques, facilitantes et façonnables Approche systémique Confrontation au réel incontournable : observer (mesurer) et évaluer sur la durée et en situation Un nouveau modèle de recherche coopérative pour passer de linnovation locale à linnovation ancrée dans le monde réel dans des conditions réalistes dusage

49 49 En résumé : Intelligence ambiante Pluridisciplinaire par essence (pas seulement au sein des STIC) Nombreux défis scientifiques : en quête de solutions génériques, facilitantes et façonnables Approche systémique Confrontation au réel incontournable : observer (mesurer) et évaluer sur la durée et en situation Un nouveau modèle de recherche coopérative pour passer de linnovation locale à linnovation ancrée dans le monde réel dans des conditions réalistes dusage

50 50 En résumé : Intelligence ambiante Pluridisciplinaire par essence (pas seulement au sein des STIC) Nombreux défis scientifiques : en quête de solutions génériques, facilitantes et façonnables Approche systémique Confrontation au réel incontournable : observer (mesurer) et évaluer sur la durée et en situation Un nouveau modèle de recherche coopérative pour passer de linnovation locale à linnovation ancrée dans le monde réel dans des conditions réalistes dusage

51 51 Comité dexperts CNRS (J. Coutaz, JL Crowley) Michel Banâtre / Paul Couderc, IRISA, systemes embarques Joëlle Coutaz, LIG, IHM James Crowley, LIG, perception artificielle Bruno Defude, Institut Télécom Sud-Paris, Données mobiles Yvon Haradji ergonome, EDF, membre du gpe OFTA sur informatique diffuse&multi-agent Marie-Pierre Gleizes, IRIT, Multi-agents J-C Laprie, LAAS, dependability, sécurité Michel Riveill, Univ. Nice, intergiciel Carole Rossi, LAAS, micro-nanotech, matériaux nano-énergétique MC Rousset, LIG, IA, ontologie, médiation semantique, CS ST2I Pascal Salembier, IRIT-Troyes, ergonomie et activités coopératives situées David Sanz, SNCF, membre du gpe OFTA sur informatique ubiquitaire, réseau adhoc capteurs David Simplot-Ryl, LIFL, ad-hoc networks Les 23 membres GT MESR (Pascal Estrailler) Jacques Blanc-Talon, DGA Bertrand Braunschweig (resp. pg ANR) Alain Brenac (MESR, Europe) Françoise Charbit, CEA, Prospective Tech. CEA Joëlle Coutaz, LIG, IHM JM Cornu/Daniel Kaplan, Dir. Sc./Dél. géné. FING Jim Crowley, LIG, perception artificielle Pascal Estrailler, DGRI A3 Jean-Jacques Lavenue, Lille2, juriste (sécu info) Valérie Issarny/G. Georgantas INRIA, intergiciel,syst.distribué, responsable du gpe de travail OFTA sur informatique ubiquitaire Hugues Metras, CEA/LETI, resp. pg. applicatifs Michel Riguidel, Institut Télécom Paristech, sécurité des syst&réseaux Pierre Temple, LAAS, microtechno et capteurs chimiques


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