L'intelligence ambiante est un terme assimilant l'évolution de l'informatique, des ordinateurs aux objets du quotidien. On désigne également cette évolution sous les termes d'informatique ubiquitaire, traduisant ainsi son omniprésence au sein de l'environnement. Waldner illustre l'évolution de l'informatique vers l'intelligence ambiante en quatre étapes-clés :
-La naissance de l'informatique (1960).
-La naissance des réseaux de communication informatiques (comme Internet 1970)
-La mobilité des dispositifs informatiques, par la gestion des sources d'énergie portables (systèmes mobiles 1990/2000) ;
-La multiplication des dispositifs informatiques au sein de l'environnement (systèmes ubiquitaires), jusqu'à ce que leur densité soit suffisamment importante pour développer des fonctions qualifiées «d'intelligentes» (intelligence ambiante 2000/2010).
Evolution temporelle de l'informatique, depuis sa naissance jusqu'à l'informatique ambiante
L'intelligence ambiante résulte de la proposition en 1991 de Mark Weiser. Dans ses travaux, l'auteur explique que les ordinateurs ont tendance à se miniaturiser et à se diffuser, en illustrant le passage des «main frames» (un ordinateur partagé par plusieurs personnes) aux ordinateurs personnels (un ordinateur par personne). Il entre voit ainsi ce que pourrait être l'informatique du futur, par la miniaturisation et la mise en réseau des dispositifs informatiques. Weiser illustre ce concept par les «tabs», alors en développement au sein de son laboratoire, qui sont l'équivalent des tablettes numériques aujourd'hui industrialisées.
Dans sa vision, devenant ainsi de plus en plus nombreux et miniaturisés, les ordinateurs se fondront dans notre quotidien, que ce soit physiquement ou par l'usage, jusqu'à devenir invisibles. Pour développer particulièrement cette dernière étape afin de pouvoir ensuite formaliser le concept d'habitat intelligent.
L'accroissement de la densité des moyens informatique sa pour corollaire d'augmenter la densité d'information sur l'environnement. L'intelligence ambiante correspond à la prise en compte des données de l'environnement (perception) dans l'informatique ubiquitaire. Les données de l'environnement permettent de déterminer le contexte dans lequel le système évolue.
Ambiance; ambiant: Atmosphère matérielle ou morale qui environne une personne, une réunion de
personnes; qui entoure de tous côtés, constitue le milieu où l'on se trouve [Le Petit Robert].
Intelligence:(a) Faculté de percevoir, de raisonner et d'agir sur son environnement afin d'atteindre ou de maintenir un état(ou objectif). (b) Faculté d'interagir avec son environnement afin d'atteindre ou de maintenir un état (ou objectif).
Pyramide de contexte proposée par Coutaz, Crowley et Rey
Cette structure pyramidale montre que l'intelligence ambiante ne résulte pas uniquement de l'instrumentation de l'environnement par un certain nombre de capteurs. L'exploitation de ces données de capteurs passe par des d'étapes, faisant intervenir différents domaines de recherche, que nous proposons de détailler ci-après.
L'intelligence ambiante fait intervenir la notion d'environnement. Il s'agit en effet de doter un environnement donné (espace urbain, bureau, espaces commerciaux.) de capacités numériques: capacités de perception (par différents capteurs), capacités de traitement et capacités de réaction (par différents effecteurs). L'intelligence ambiante fait donc intervenir de nombreux domaines, en particulier le domaine des réseaux de capteurs (et implicitement les réseaux d'actionneurs), le domaine des interactions homme-machine et le domaine de l'intelligence artificielle
La mise en réseau et la miniaturisation de l'informatique sont les évolutions qui appuient l'intelligence ambiante. Cependant, ces évolutions impliquent une augmentation importante du nombre de points réseaux utilisant les infrastructures, (les projections convergent vers plusieurs dizaines de milliards d'objets connectés d'ici 2020). La mise en réseau de systèmes de plus en plus miniaturisés pose plusieurs problématiques comme la mobilité, la dépendance énergétique ainsi que l'évolution des infrastructures de communication. En conséquence, une thématique est dédiée à des protocoles de télécommunications satisfaisant ces problématiques. Ainsi, des spécialistes des télécommunications et réseaux ont fait des réseaux sans fils ad hoc (mobiles) et à faible consommation énergétique une thématique de recherche importante, conduisant aujourd'hui à de nouvelles technologies de réseau comme ZigBee et 6LoWPAN.
Evolution du nombre d'objets connectés à l'horizon 2020 Source:CiscoIBSG
Cette thématique s'illustre également avec un domaine de recherche appelé «L'internet des objets». Dans ce paradigme, chaque objet est identifié, connecté et intégré au sein d'un système, formant ainsi un réseau de données. Ce réseau de données permet de créer un environnement intelligent. Pour ce faire, des technologies en champ proche permettent d'identifier les objets (RFID, Bluetooth, QRCodes, NFC.), objets pouvant aussi communiquer (6LoWPAN). Ces objets sont ensuite intégrés au sein d'un intergiciel (ou middleware), permettant d'abstraire les données et de fournir des interfaces d'application. Un tel exemple d'intergiciel est illustré par la communauté OSGi.
Le domaine de l'interaction homme-machine (IHM) consiste à étudier les moyens d'interactions entre les technologies développées et les humains. Elle tend vers une vision naturelle de l'interaction Homme-Machine en opposition aux interfaces de type «WIMP». Cet objectif s'illustre par le développement des interfaces gestuelles, tactiles et tangibles (multimodales) qui effacent peu à peules traditionnels claviers et souris. L'intelligence ambiante apporte des éléments supplémentaires pour améliorer les critères d'utilisabilité de ces interfaces, comme par exemple la génération d'interfaces contextuelles. Ces interfaces s'adaptent en fonction du contexte auxquelles elles sont soumises. Par exemple, une interface de service météo présente à l'utilisateur la météo de l'endroit où il se trouve, en le localisant de manière automatique et transparente.
Un exemple d'interaction homme machine, en informatique calme, est le «LiveWire» développé à Xerox par Jeremijenko, rapporté dans (Ishiietal., 1997; Reignier, 2010). C'est un moteur pas à pas, relié à une ficelle qui, à chaque paquet réseau transitant, émet une information visuelle et sonore. Ce moteur permet donc de propager l'état du trafic réseau au sein de l'environnement proche de l'utilisateur. Ce dernier détecte alors de façon plus naturelle tout comportement anormal du moteur, et donc du réseau.
Un autre exemple concerne les interfaces tangibles, où l'utilisateur manipule des objets physiques du quotidien afin d'établir un dialogue avec une machine. Ishii(Ishiietal.,1997) illustra ce concept par plusieurs exemples, dont le «metaDESK» et le «trans BOARD», soit un bureau et un tableau blanc qui constituent tous deux une surface d'interaction. L'utilisateur peut alors utiliser ces surfaces, au moyen d'objets physiques: des lentilles ou formes géographiques pour le« metaDesk», ou alors un feutre pour le «metaBOARD». Dans le cas du «metaDesk», les informations sont redirigées graphiquement sur une lentille équipée d'un écran LCD, en fonction de la position ou alors du mouvement des objets (déplacement, rotation, etc.). Dans le cas du «metaBOARD», le tableau détecte tout contact avec le feutre ce qui le rend alors capable de stocker les formes et textes sous forme numérique, dématérialisant ainsi l'information.
L'intelligence artificielle (IA) est un domaine qui a pour but de reproduire l'intelligence humaine en informatique. Ce domaine est connu du grand public, car il alimente régulièrement des oeuvres de science-fiction, comme les films« 2001, l'Odyssée de l'espace» de Stanley Kubrick(1968), «WarGames» de John Badhamen 1983 ou encore plus récemment «I.A.Intelligence Artificielle» de Steven Spielberg (2001). John McCarthy et Marvin Minsky sont considérés comme les pères de cette discipline qui s'est formée peu après la naissance de l'informatique.
Des travaux issus de ce domaine ont eu des avancées majeures, qui sont aujourd'hui de plus en plus utilisées. Par exemple, de nombreux algorithmes utilisent l'apprentissage machine, sous diverses formes. Ainsi, une machine peut s'adapter en fonction de données apprises au cours de son utilisation, comme le montrent les approches basées sur l'apprentissage statistique et le raisonnement probabiliste.
Les travaux en intelligence artificielle ont été en particulier développés dans le domaine de la robotique. Un des exemples les plus connus de mise en oeuvre est la programmation Bayésienne de robots mobiles. La problématique de Lebeltel est, dans cet exemple, de diriger un robot (contrôles des moteurs entraînant les roues) avec un nombre restreint de capteurs (capteurs de luminosité). La complexité du problème réside dans l'incertitude de l'environnement (type de sol, obstacles éventuels), des capteurs ainsi que des effecteurs (patinage des roues). Il propose alors une approche probabiliste, où les capteurs sont associés à des distributions de probabilité, dont la fusion permet de quantifier les actions à destination des effecteurs. Ces distributions peuvent être spécifiées par un expert.
L'intelligence ambiante et la domotique se sont développées parallèlement, et convergent vers l'habitat intelligent. “i l'habitat intelligent peut être considéré comme un domaine d'application de l'intelligence ambiante, il est difficile de le situer par rapport à la domotique. Les définitions précédentes font émerger le point suivant: la domotique est «désirée». Elle n'est pas indispensable à l'habitant, en témoigne ses échecs et ses descriptions imaginaires, mais apporte un supplément de confort par la gestion technologique de l'habitat. L'intelligence ambiante est, quant à elle, plus «subie», elle résulte d'une évolution quasiment naturelle de la technologie, évolution dirigée par la miniaturisation de l'électronique, et s'introduisant de manière disparate dans l'habitat.
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