Jérémy Wambecke - Visualisation de données temporelles personnelles

10:15
Lundi
22
Oct
2018
Organisé par : 
Jérémy Wambecke
Intervenant : 
Jérémy Wambecke
Équipes : 
Mots clés : 
Information détaillée : 

 

Jury :

  • Georges-Pierre Bonneau, professeur, Universite Grenoble Alpes, directeur de thèse
  • David Auber, professeur, Universite de Bordeaux, rapporteur
  • Stephane  Conversy, professeur, ENAC-Toulouse, rapporteur
  • Patrick Reignier, professeur, Grenoble INP, examinateur
Résumé : 

La production d’énergie, et en particulier la production d’électricité, est la principale responsable de l’émission de gaz à effet de serre au niveau mondial. Le secteur résidentiel étant le plus consommateur d’énergie, il est essentiel d’agir au niveau personnel afin de réduire ces émissions. Avec le développement de l’informatique ubiquitaire, il est désormais aisé de récolter des données de consommation d’électricité des appareils électriques d’un logement. Cette possibilité a permis le développement des technologies eco-feedback, dont l’objectif est de fournir aux consommateurs un retour sur leur consommation dans le but de la diminuer.

Dans cette thèse nous proposons une méthode de visualisation de données temporelles personnelles basée sur une interaction what if, qui signifie que les utilisateurs peuvent appliquer des changements de comportement de manière virtuelle. En particulier notre méthode permet de simuler une modification de l’utilisation des appareils électriques d’un logement, puis d’évaluer visuellement l’impact de ces modifications sur les données. Cette méthode a été implémentée dans le système Activelec, que nous avons évalué avec des utilisateurs sur des données réelles.  
Nous synthétisons les éléments de conception indispensables aux systèmes eco-feedback dans un état de l’art. Nous exposons également les limitations de ces technologies, la principale étant la difficulté rencontrée par les utilisateurs pour trouver des modifications de comportement pertinentes leur permettant de consommer moins d’énergie. 

Nous présentons ensuite trois contributions. La première contribution est la conception d’une méthode what if appliquée à l’eco-feedback ainsi que son implémentation dans le système Activelec. La seconde contribution est l’évaluation de notre méthode grâce à deux expérimentations menées en laboratoire. Dans ces expérimentations nous évaluons si des participants utilisant notre méthode trouvent des modifications qui économisent de l’énergie et qui nécessitent suffisamment peu d’efforts pour être appliquées en vrai. Enfin la troisième contribution est l’évaluation in-situ du système Activelec dans des logements personnels pour une durée d’environ un mois. Activelec a été déployé dans trois appartements privés afin de permettre l’évaluation de notre méthode en contexte domestique réel. Dans ces trois expérimentations, les participants ont pu trouver des modifications d’utilisation des appareils qui économiseraient une quantité d’énergie significative, et qui ont été jugées faciles à appliquer en réalité.
 
Nous discutons également de l’application de notre méthode what if au-delà des données de consommation électrique au domaine de la visualisation personnelle, qui est définie comme l’analyse visuelle des données personnelles. Nous présentons ainsi plusieurs applications possibles à d’autres données temporelles personnelles, par exemple concernant l’activité physique ou les transports. Cette thèse ouvre de nouvelles perspectives pour l’utilisation d’un paradigme d’interaction what if pour la visualisation personnelle.