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Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante Point de vue technologique Christophe Cerisara

Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

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Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante. Point de vue technologique. Christophe Cerisara. La place des interfaces en AmI. « One of the most significant challenges in AmI/pervasive computing technologies is to create user-friendly interfaces. » - PowerPoint PPT Presentation

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Page 1: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Point de vue technologique

Christophe Cerisara

Page 2: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

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]

Page 3: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Besoin de nouvelles interfaces

Caractéristiques AmI Interfaces traditionnelles

Multiplicité des capteurs/terminaux

capteurs/terminaux prédéfinis

Nombreuses applications une, au mieux quelques applications

Mobilité peu d’adaptation au contexte (changements de capteurs, interruption, …)

Utilisateur quelconque Utilisateur moyen (vs. handicapé / très âgé / enfant /…)

Interfaces transparentes/discrètes

accapare l’attention de l’utilisateur

Multi-utilisateurs un seul utilisateur à la fois s’adresse au système

Page 4: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

PlanComment adapter ces interfaces aux

besoins de l’AmI ?

Multiplicité des capteurs/terminauxMultiplicité des applicationsEnvironnements multi-utilisateursPrise en compte du contexteInteractions implicites

Page 5: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Problèmes de l’IHM classique: capteurs prédéfinisSolutions technologiques :

Découvrir les terminaux Sélection du meilleur terminal Fusion séquentielle des flux d’information Normalisation des données

Défi 1: gérer la multiplicité des terminaux

Plate-forme d’AmI

Protocoles UPnP, JXTA …

Page 6: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Problèmes de l’IHM classique: capteurs prédéfinisSolutions technologiques :

Découvrir les terminaux Sélection du meilleur terminal Fusion séquentielle des flux d’information Normalisation des données

Plate-forme d’AmI

Sélection à base de règles (éventuellement apprises)

• Proximité:

• GPS, détecteurs IR…

• Détection de l’utilisateur

• Standard supporté

• Contexte, préférences…

Défi 1: gérer la multiplicité des terminaux

Page 7: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Problèmes de l’IHM classique: capteurs prédéfinisSolutions technologiques :

Découvrir les terminaux Sélection du meilleur terminal Fusion séquentielle des flux d’information Normalisation des données

Plate-forme d’AmI

Programmation Dynamique:

Minimisation de distances

Défi 1: gérer la multiplicité des terminaux

Page 8: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Problèmes de l’IHM classique: capteurs prédéfinisSolutions technologiques :

Découvrir les terminaux Sélection du meilleur terminal Fusion séquentielle des flux d’information Normalisation des données

Plate-forme d’AmI

Ex: Flux audio: réduction du bruit convolutif

• Normalisation par histogrammes

• CMN, CVN, …

Défi 1: gérer la multiplicité des terminaux

Page 9: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

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 »

Page 10: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

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…

Page 11: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

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 d’AmI

Défi 1: gérer la multiplicité des terminaux

Page 12: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Problèmes:- Unicité des interfaces pour/adaptées à l’utilisateur- 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 : IBMUniversal Information Appliance : Un seul PDA qui accède à tous les

services / appareilsMobile Document Application Language (MoDAL): basé sur XML, décrit les

interfaces et applications. Il implémente 4 actions:1. Afficher un GUI2. Réaliser des calculs locaux3. Lire / écrire sur une base de données locale4. Envoyer / recevoir des messages sur le réseau

Défi 2 : Multiplicité des applications

Page 13: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Exemple 2 : EMBASSI projectLangage de description des interfaces basé sur XML:

Multiplicité des interfaces

<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>

<input id="field1" lang="DE" … >

<caption>

<text>Name:</text>

</caption>

<hint>Please enter your name. Up to 50

characters

</hint>

<help>http://www.embassi.de</help>

Page 14: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

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 d’utilisateurs N’accapare pas l’attention

Page 15: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Le contexte peut être pris en compte sous différentes formes dans les interfaces:

Réagir à des changements contextuelsAdapter les interfaces au contexteInterrompre l’utilisateurGestion des ressourcesGénérer des méta-données

Défi 4 : Prise en compte du contexte

Page 16: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Applications proactives: Démarrer une application: alarmes, … Choisir une appli: position => PDA Paramétriser une appli: position, vitesse => système

de navigation

Démarrer un service Choisir un service Paramétriser un service

Ex. Alarmes Ex. PDA dans un centre commercial Ex. navigation

Prise en compte du contexte

Page 17: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Interfaces adaptables

Hardware

Choix des interfaces

- Bruit / lumière

- Préférences

- …

Prise en compte du contexte

Adaptation aux interfaces

Page 18: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Interruptions de l’utilisateur par le système Pré-définies: réunions prévues dans l’agenda. Déclenchées: appel téléphonique Choix du mode d’interruption selon le contexte (Interfaces

attentives) Jean travaille : faire clignoter une icône en bas de l’écran 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 l’utilisateur

• Habitude / routine: augmenter les objets usuels.

• ubicomp / unremarkable computing

• Retarder / Annuler l’interruption

• Proactive computing

Special Issue « Attentive User Interfaces », Communication ACM 2003.

Page 19: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Gestion des ressources Choix de l’imprimante 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) 31-68. Online: http://iclserver.ucsd.edu/~kirsh/Articles/Space/AIJ1.html]

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) 508-530]

Prise en compte du contexte

Page 20: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Défi 5 : Interfaces discrètes- Ne pas accaparer l’attention de l’utilisateur !

Alternative:

Interactions implicites, transparentes, calmes, …

Interfaces très opaques…

Implicit input: Acte de l’utilisateur interprétable par le système mais qui ne lui est pas destiné

Implicit output: Réponse du système « intégrée » à l’environnement et à la tâche de la personne

Page 21: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Exemple: Jean jette l’emballage d’un 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

Page 22: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Interactions implicites

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

Page 23: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Interactions implicites: défis Interpréter les actes complexes d’une 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

Page 24: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Interactions implicites: défis Interfaces traditionnelles:

SCC réduit à peau de chagrin (vocabulaire limité, quelques concepts liés à l’application)…

… Mais ça marche, car l’utilisateur est coopératif / connaît les limites du système

Interfaces implicites: L’utilisateur n’explique pas au système:

le SCC est indispensable !

Page 25: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

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 d’un mot = coordonnées dans un espace à grandes dimensions

« Un chien aboie » : )()( xaboiexchienx

Concepts

Mots / phrases

Interactions implicites: défis

Page 26: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Interactions implicites: défis

Comment modéliser le contexte ?Langages de description d’ontologie:

XML(SGML)-familyOWL, Topic Maps, XCL

Common Logic-familyKIF, CGIF, XCL

Description Logic-familySNOMED-CT, OWLALC(D), SHOQ(D), SHIF(D), SHOIN(D) etc.

OthersUML, Entity-relationship model

In OMG ODM (Ontology Definition Metamodel)

Page 27: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

S’interposer dans la communication entre personnes: En réunion / Dans une salle de classe

Afin d’expliquer pourquoi et comment telle décision… Pour aider pendant la réunion

Détecter incohérences Rappel de « patterns » d’interaction similaires passés …

Techno de base: NIST Meeting Room evaluation

Interactions implicites: Mediated Space (IBM)

Page 28: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Analyser le contexte d’apprentissage de l’utilisateur Écouter la radio / TV …

… en même temps que l’utilisateur: 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

Page 29: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

De nombreuses briques de base…

… mais il reste à bâtir l’édifice !

Conclusions

Page 30: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Interactions implicites: en sortie

Exemples…

Développé par BT’s Research Labs:

Interaction device qui utilise la lumière et des sons pour attirer l’attention de l’utilisateur, et la détection de mouvements (de la main) en entrée.

Page 31: Les interfaces Homme-Machine dans les plate-formes d’Intelligence Ambiante

Génère des odeurs en réponse aux emails/sms/…

Développé par Violet:

Lampe connecté à Internet par WiFi, sensible aux sons et au toucher, 9 zones de couleurs pour afficher des infos.