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-====== Titre ======+====== Hemis ====== 
 + 
 +===== Aperçu Global ===== 
 + 
 +Le système HEMIS est basé sur un design pattern en couches, 
 +quatre couches ayant chacune son rôle bien défini, et 
 +trois d'entre elles sont reliées à une base de données 
 +permettant de récupérer et de mettre à jour les services 
 +proposé par le système. 
 + 
 +{{wiki:hemis_architecture.png}} 
 + 
 +La couche Matériel représente l'ensemble des objets connectés 
 +entre au système HEMIS.  
 + 
 +La couche API permet à l'utilisateur d'accéder aux services 
 +offert par le système et les objets qui le composent, et  
 +ainsi de lui donner des directives telles que: "fait en 
 +sorte que la température de la pièce soit toujours à 20°C."
 + 
 +La couche SMA Cognitif est la représentation logiciel des 
 +objets connectés formant la couche Matèriel. 
 + 
 +La couche SMA Cognitif charge la couche SMA Réactif d'agents 
 +liés aux actionneurs et capteurs des objets de la couche 
 +Matériel.  
 + 
 +C'est cette couche SMA Réactif qui implémente le système 
 +d'apprentissage et de prédiction. 
 + 
 +===== Système d'apprentissage et de prédiction ===== 
 + 
 +L'agent cognitif, représentant un objet de la couche matèriel, charge 
 +la couche SMA Réactif d'un certain nombre d'agents par capteur 
 +et actionneur de l'objet. 
 + 
 +Dans le modèle proposé par [Mazac et al., 2015], les agents chargés 
 +dans la couche SMA Réactif se divisent en deux rôles principaux : 
 +  
 + - Les agents "producteurs" qui, comme leurs noms l'indique, produisent des évènements. Ils se divisent en deux sous-rôles : 
 +  - Les agents "découper" qui découpent les données brutes en des évènements identifiables. 
 +  - Les agents "associer" qui associent des évènements qui paraissent et liés, et créé des évènements associés. 
 + - Les agents "Similarité" qui comparent les évènements récoltés pour évaluer la viabilité d'un motif. 
 + 
 +Les relations entre ces deux types d'agents sont décrits dans le diagramme Agent-Groupe-Rôle  
 +ci-dessous : 
 + 
 +{{wiki:hemis_organistation.png}}  
 + 
 +====== Avatar Software Platform ====== 
 + 
 +===== Aperçu Global ===== 
 + 
 +{{wiki:avatar_architecture.png}} 
 + 
 +===== Adaptation possible du système d'apprentissage ===== 
 + 
 +====== Références ====== 
 + 
 +[Mazac et al., 2015]  Mazac,  S.,  Armetta,  F.,  and  Hassas,  S.  (2015).    
 +//Approche décentralisée pour un apprentissage constructiviste en environnement 
 + continu  :  application  à  l'intelligence  ambiante.//   In 
 +Journées  Francophones sur   les   Systèmes   Multi-Agents   (JFSMA),   
 +Rennes,   France. 
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