Intelligence ambiante et domotique pour le maintien à domicile: une nouvelle approche non supervisée de forage de données spatiotemporelles

近年来，环境智能学科在信息学和遗传学方面都取得了重大进展。Celle-ci se definit comme combinaison entre la domotique，so it la distribution dissimulée de captured d'effectiveness dans un habitat，et l'intelligence artificielle，le programme analysant les données.在许多环境智能应用中，人们注意到许多人面临着人口老龄化的Au问题。实际上，她提出了一个解决方案，保证人口居住在具有地理特征的地方，同时最大限度地提高生活质量。在这种情况下，l'un des principaux défis se compose par l'étérémes des algorithms capables de recognaustrre les activités de la vie désident（AVQ）d'un résident.活动侦察包括从这些捕获者的来源中检索données，通过简单模式和关联模式的解释来检索AVQ存在于一个知识基础中的模式。两个接近我们允许我们解决Au problème de la reception d 'activités。第一个主要的不方便之处在于，它采用了象征性的方法，这使得AVQ在语言形式上得到了定义，并需要详尽地使用一个基础知识来构建。在复仇中，我们得到了饲料，因为我们使用了自动化的细胞。数据库的搜寻可以像数据库的大容量数据库那样，对隐含信息、新信息和潜在有用信息进行非平凡的提取。目前的计划是组织两个研究小组。Le premier volet visera à amélién amont le forge de données par l'exploration de caractéristiques spatiotemporelles.主要的科学防御是开发细胞的暴发户-这完全是保守的一般解决办法。L'avantage qui en résulte sera de parvenir à définir les AVQ avec une granularité plus fine et d'ainsi amélibrary la précision de la reconsideration.第二次尝试解决饲料中的一个问题：概念的形成。这个问题主要表现为变量的统计特性，即预测的模式，对时间的影响Au。当我们开始尝试使用多种方式时，我们将探索预防性饲料和增加饲料供应的技术。此外，由于社会经济学的先进性，这项研究工作的最后一部分是在一个领域内创造知识产权和新的科学知识。因此，向加拿大创新和开拓企业转让技术将面临信息和通信技术的经济竞争。

Depuis quelques années, la discipline de l'intelligence ambiante connait un essor grandissant en informatique et en génie. Celle-ci se définit comme une combinaison entre la domotique, soit la distribution dissimulée de capteurs et d'effecteurs dans un habitat, et l'intelligence artificielle, le programme analysant les données. De nombreuses applications peuvent découlées de l'intelligence ambiante, notamment plusieurs liées au problème du vieillissement de la population. En effet, elle s'avère être une solution prometteuse pour le maintien à domicile des populations à profil gériatrique, tout en maximisant leur qualité de vie. Dans ce contexte, l'un des principaux défis se compose par l'élaboration des algorithmes capables de reconnaître les activités de la vie quotidienne (AVQ) d'un résident. La reconnaissance d'activités consiste à recueillir les données en provenance de ces capteurs, à les interpréter sous forme de modèles abstraits simples et de les associer à un modèle d'AVQ préexistant dans une base de connaissances. Deux approches nous permettent de nous attaquer au problème de la reconnaissance d'activités. Le principal inconvénient de la première, soit l'approche symbolique, est qu'elle définit les AVQ en langage formel et nécessite la construction fastidieuse d'une base de connaissances exhaustive. En revanche, l'approche du forage, telle que nous l'utilisons, construit automatiquement celle-ci. Le forage de données peut se définir comme le processus non trivial d'extraction d'informations implicites, nouvelles, et potentiellement utiles, à partir de grands volumes de données. Le présent programme s'organisera donc autour de deux volets de recherche. Le premier volet visera à améliorer en amont le forage de données par l'exploration de caractéristiques spatiotemporelles. Le principal défi scientifique est de parvenir à exploiter celles-ci tout en conservant la généralité des solutions. L'avantage qui en résulte sera de parvenir à définir les AVQ avec une granularité plus fine et d'ainsi améliorer la précision de la reconnaissance. Le second volet traitera d'une problématique en aval du forage : la dérive conceptuelle. Ce problème apparait lorsque les propriétés statistiques des variables, que les modèles essaient de prédire, évoluent au fil du temps. Afin d'éviter que ceux-ci dérivent trop des modèles appris, nous explorerons les techniques de forage prédictif et de forage incrémental de données.***En plus des avantages socioéconomiques énoncés en introduction, le financement de ces travaux de recherche permettra la création de propriété intellectuelle et de nouvelles connaissances scientifiques dans un domaine en plein essor. Ainsi, le transfert technologique permettra aux entreprises canadiennes d'innover et de se démarquer face l'économie compétitive des technologies de l'information et des communications.