Alexis Brenon - Modèle profond pour le contrôle vocal adaptatif d’un habitat intelligent

14:15
Jeudi
14
Déc
2017
Intervenant : 
Alexis Brenon
Équipes : 
Mots clés : 
Information détaillée : 

 

Jury :

  • M. François Charpillet, directeur de recherche INRIA, LORIA, Nancy, rapporteur
  • M. Norbert Noury, professeur des universités, Université de Lyon, rapporteur
  • Mme Christine Verdier, professeur, Université Grenoble Alpes, examinatrice
  • M. Anthony Fleury, enseignant-chercheur, Institut Mines-Télécom Lille Douai, examinateur
  • M. Michel Vacher, ingénieur de recherche CNRS HDR, LIG, directeur de thèse
  • M. François Portet, maître de conférences, Grenoble INP, LIG, co-encadrant de thèse

 

Résumé : 

Les habitats intelligents, résultants de la convergence de la domotique, de l'informatique ubiquitaire et de l'intelligence artificielle, assistent leurs habitants dans les situations du quotidien pour améliorer leur qualité de vie. En  permettant aux personnes dépendantes et âgées de rester à domicile plus longtemps, ces habitats permettent de fournir une première réponse à des problèmes de société comme la dépendance due au vieillissement de la population.

En nous plaçant dans un habitat contrôlé par la voix, l'habitat doit répondre aux requêtes d’un utilisateur concernant un ensemble d’actions pouvant être automatisées (contrôle des lumières, des volets, des dispositifs multimédia, etc.). Pour atteindre cet objectif, le système de contrôle de l'habitat a besoin de prendre en compte le contexte dans lequel un ordre est donné mais également de connaître les habitudes et préférences de l’utilisateur. Pour cela, le système doit pouvoir agréger les informations issues du réseau de capteurs domotiques hétérogènes et prendre en compte le comportement (variable) de l'utilisateur.

La mise au point de systèmes de contrôle intelligent d'un habitat est particulièrement ardue du fait de la grande variabilité concernant aussi bien la topologie des habitats que les habitudes des utilisateurs. Par ailleurs, l'ensemble des informations contextuelles doivent être représentées dans un référentiel commun dans un objectif de raisonnement et de prise de décision. Pour répondre à ces problématiques, nous proposons de développer un système qui d'une part modifie continuellement son modèle de manière à s'adapter à l'utilisateur, et qui d'autre part utilise directement les données issues des capteurs à travers une représentation graphique. L'intérêt et l'originalité de cette méthode sont de ne pas nécessiter d'inférence pour déterminer le contexte. Notre système repose ainsi sur une méthode d'apprentissage par renforcement profond qui couple un réseau de neurones profond du type convolutif permettant l'extraction de données contextuelles, avec un mécanisme d'apprentissage par renforcement pour la prise de décision.

Ce mémoire présente alors deux systèmes, un premier reposant uniquement sur l'apprentissage par renforcement et montrant les limites de cette approche sur des environnements réels pouvant comporter plusieurs milliers d'états possibles. L'introduction de l'apprentissage profond a permis la mise au point du second système, ARCADES, dont les bonnes performances montrent la pertinence d'une telle approche, tout en ouvrant de nombreuses voies d'améliorations.