Modèle profond pour le contrôle vocal adaptatif d'un habitat intelligent

par Alexis Brenon

Thèse de doctorat en Informatique

Sous la direction de Michel Vacher.

Le président du jury était Christine Verdier.

Le jury était composé de François Portet, Anthony Fleury.

Les rapporteurs étaient François Charpillet, Norbert Noury.


  • 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 connaitre 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.

  • Titre traduit

    Deep model for adaptive vocal control of a smart home


  • Résumé

    Smart-homes, resulting of the merger of home-automation, ubiquitous computing and artificial intelligence, support inhabitants in their activity of daily living to improve their quality of life.Allowing dependent and aged people to live at home longer, these homes provide a first answer to society problems as the dependency tied to the aging population.In voice controlled home, the home has to answer to user's requests covering a range of automated actions (lights, blinds, multimedia control, etc.).To achieve this, the control system of the home need to be aware of the context in which a request has been done, but also to know user habits and preferences.Thus, the system must be able to aggregate information from a heterogeneous home-automation sensors network and take the (variable) user behavior into account.The development of smart home control systems is hard due to the huge variability regarding the home topology and the user habits.Furthermore, the whole set of contextual information need to be represented in a common space in order to be able to reason about them and make decisions.To address these problems, we propose to develop a system which updates continuously its model to adapt itself to the user and which uses raw data from the sensors through a graphical representation.This new method is particularly interesting because it does not require any prior inference step to extract the context.Thus, our system uses deep reinforcement learning; a convolutional neural network allowing to extract contextual information and reinforcement learning used for decision-making.Then, this memoir presents two systems, a first one only based on reinforcement learning showing limits of this approach against real environment with thousands of possible states.Introduction of deep learning allowed to develop the second one, ARCADES, which gives good performances proving that this approach is relevant and opening many ways to improve it.


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