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-====== Hemis ======
+====== Titre ======
-===== 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}}
-A partir de ces agents et de leurs intéractions, le système sera capable
-d'isoler des évènements récurents. Les agents "découper" récupérant les
-variations des états des actionneurs et capteurs à partir des données
-brutes fournies, ensuite les agents "similarité" vont évaluer la
-similarité entre plusieurs variations récurrentes et créer des évènements
-correspond.
-{{wiki:hemis_exp.png}}
-Ces évènements fournis par les agents "similarité" sont ensuite récupéré
-en partie par les agents "associer" qui vont créer des motifs d'évènements
-récurrents qui semble lié entrer eux. Ces motifs seront alors traité
-par les agents "similarité" pour valider leur viabilité.
-{{wiki:hemis_interaction.png}}
-Ainsi des motifs d'évènements sont appris par le système et celui-ci
-est capable de prédire un évènement en fonction d'un autre le précédant.
-====== Avatar Software Platform ======
-===== Aperçu Global =====
-L'un des objectifs de ce projet est d'adapter le modèle d'apprentissage
-et de prédiction du système HEMIS à l'architecture des avatars proposé
-par [Mrissa et al., 2015].
-{{wiki:avatar_architecture.png}}
-Un avatar est une représentation logiciel d'un objet connecté. C'est
-cet avatar qui gère la connection aux autres avatars et les services
-proposés à l'utilisateur.
-L'architecture d'un avatar est divisé en divers modules:
- - Application: Gère l'interface coté client.
- - Services: Gère la liste de services currements proposés à l'utilisateur.
- - Communication: Gère les protocoles de communications de l'objet.
- - Interopérabilité: Gère les outils nécessaires à l'utilisation de l'objet.
- - Collaboration: Gère les échanges avec les autres avatars.
- - Core: Module central de l'avatar, il est lui-même divisé en divers composant.
-  - Context Manager: Gère le stockage des données récoltés de l'environnement courant.
-  - Reasoner: Gère la base de connaissances/règles de l'avatar.
-  - Functionality Manager: Gère, en fonction du context et du reasoner, les fonctionnalités proposablent par l'avatar.
-  - Deployment Manager: Gère les déploiment des services proposés par l'avater (décidés par le Functionality Manager).
-===== 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.
-[Mrissa et al., 2015]  Mrissa, M., Medini, L., Jamont, J.-P., Le Sommer, N., and
-Laplace,  J.  (2015).   //An  avatar  architecture  for  the  web  of  things.//
-Internet Computing, IEEE, 19(2):30-38.

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