Proxy d'interface Homme-Machine : apport des algorithmes génétiques pour l'adaptation automatique de la présentation de documents Web

• Auteur / Autrice : Jérémy Lardon
• Direction : Jacques Fayolle, Christophe Gravier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Image Vision Signal
• Date : Soutenance le 29/11/2010
• Etablissement(s) : Saint-Etienne
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences Ingénierie Santé (Saint-Etienne)
• Jury : Président / Présidente : Pierre Maret
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Cyril Concolato
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Amel Bouzeghoub, Frédérique Laforest

Mots clés

Mots clés contrôlés

Logiciels -- Réingénierie

Web

Informatique omniprésente

Transcodage

Algorithmes génétiques

Mots clés libres

Hypermédia adaptatifs

Web

DOM

Algorithmes génétiques

Transcodage

Réingénierie

Résumé

L’informatique pervasive, paradigme fer de lance des services “anytime/anywhere”, appelle de plus en plus à des travaux de ré-ingénierie de sites Web. L’approche contemporaine de l’informatique dans les nuages va d’ailleurs générer de nouveaux besoins en ce sens. Aujourd’hui, les sites Web sont toujours pensés pour l’affichage sur un ordinateur traditionnel (comprendre desktop). Des versions alternatives sont cependant de plus en plus proposées pour l’accès via des smartphones, ou encore des dispositifs de visionnage jadis passifs, comme la télévision (interactive IPTV). Ces travaux de développement sont souvent relégués à des tâches ad hoc dans la gestion de projet du développement d’un site Web. Les algorithmes génétiques nous permettent d’approximer le problème d’optimisation de cette composition et son séquencement. En effet, les différentes compositions possibles sont mises en concurrence, croisées, et évaluées, de sorte qu’une solution proche d’un optimum puisse se dégager en un temps fini. Cet algorithme est au cœur du moteur d’adaptation proposé. La thèse fait état de l’implémentation de ce modèle complet, des résultats obtenus expérimentalement, et propose une interprétation de la performance du système. Le premier chapitre de ce mémoire est consacré au contexte de notre étude et l’étude bibliographique. Tout d’abord, nous présentons les généralités sur le domaine de l’adaptation automatique de documents Web. Par la suite, nous donnons un aperçu des contributions scientifiques ainsi que des systèmes déjà développés pour l’adaptation automatique. L’étude comparative de ces travaux nous a permis de dégager les pistes de travail de l’approche proposée dans la thèse. Le second chapitre propose notre modèle et plus particulièrement son découpage architectural. Nous présentons les concepts d’estimation de valeurs caractéristiques et de simulation de transformations permettant de construire l’algorithme génétique au centre de notre moteur d’hypermédia adaptatifs. L’implémentation de notre algorithme génétique y est également explicitée. Enfin, le chapitre 3 sert à présenter l’observation des résultats obtenus, ainsi que dresser les conclusions liées à notre implémentation. Cette présentation est associée à une étude des conséquences de la variation des paramètres de notre modèle et des ressources computationnelles. De cette analyse, nous soulevons les perspectives qu’offrent nos travaux

Pervasive computing calls for more and more re-engineering on Web sites. Nowadays, Web sites are often designed to be displayed on a personal computer. However, alternative versions are proposed more and more often. Zoom, focus, and thumbnail systems make the browsing easier but are not generally applicable to other devices. In our opinion, it is necessary to be able to adapt a Web document according to the constraints of the browsing device. This thesis proves that a meta-heuristic approach allows to make the re-engineering of a Web site automatic for a device whose charactéristics are not known in advance. In order to do so, we propose an architecture coupled with a module able to provide browsing session in the case where the Web document has to be split in chuncks. Device characteristics being not known in advance, we also introduce a system able to gather passively the device information. The work relies on an adapting model inspired by the transcoding. Our model appeals to techniques called transformations. Transformations are multiple, so it is necessary to determin, for each context, which ones must be applied and in which order. This sequencing of transformations is named composition. A genetic algorithm allows us to find an approximate solution for the problem of the best composition. Finally, the thesis presents the implemetation of this model, the results of our experimentations and proposes an interpretation of the performance of the system