Reference number : GC-2017-Q1-02455, amendment number : , agreement type : G, recipient legal name : Bouchard, Kévin (Université du Québec à Chicoutimi), recipient country : CA, recipient province : nan, recipient city : Quebec|Québec, recipient postal code : nan, program name english : Discovery Grants Program - Individual, program name french : Programme de subventions à la découverte - individuelles, program purpose english : Depuis quelques ann&eacute;es, la discipline de l&rsquo;intelligence ambiante connait un essor grandissant en informatique et en g&eacute;nie. Celle-ci se d&eacute;finit comme une combinaison entre la domotique, soit la distribution dissimul&eacute;e de capteurs et d&rsquo;effecteurs dans un habitat, et l&rsquo;intelligence artificielle, le programme analysant les donn&eacute;es. De nombreuses applications peuvent d&eacute;coul&eacute;es de l&rsquo;intelligence ambiante, notamment plusieurs li&eacute;es au probl&egrave;me du vieillissement de la population. En effet, elle s&rsquo;av&egrave;re &ecirc;tre une solution prometteuse pour le maintien &agrave; domicile des populations &agrave; profil g&eacute;riatrique, tout en maximisant leur qualit&eacute; de vie. Dans ce contexte, l&rsquo;un des principaux d&eacute;fis se compose par l&rsquo;&eacute;laboration des algorithmes capables de reconna&icirc;tre les activit&eacute;s de la vie quotidienne (AVQ) d&rsquo;un r&eacute;sident. La reconnaissance d&rsquo;activit&eacute;s consiste &agrave; recueillir les donn&eacute;es en provenance de ces capteurs, &agrave; les interpr&eacute;ter sous forme de mod&egrave;les abstraits simples et de les associer &agrave; un mod&egrave;le d&rsquo;AVQ pr&eacute;existant dans une base de connaissances. Deux approches nous permettent de nous attaquer au probl&egrave;me de la reconnaissance d&rsquo;activit&eacute;s. Le principal inconv&eacute;nient de la premi&egrave;re, soit l&rsquo;approche symbolique, est qu&rsquo;elle d&eacute;finit les AVQ en langage formel et n&eacute;cessite la construction fastidieuse d&rsquo;une base de connaissances exhaustive. En revanche, l&rsquo;approche du forage, telle que nous l&rsquo;utilisons, construit automatiquement celle-ci. Le forage de donn&eacute;es peut se d&eacute;finir comme le processus non trivial d&rsquo;extraction d&rsquo;informations implicites, nouvelles, et potentiellement utiles, &agrave; partir de grands volumes de donn&eacute;es. Le pr&eacute;sent programme s&rsquo;organisera donc autour de deux volets de recherche. Le premier volet visera &agrave; am&eacute;liorer en amont le forage de donn&eacute;es par l&rsquo;exploration de caract&eacute;ristiques spatiotemporelles. Le principal d&eacute;fi scientifique est de parvenir &agrave; exploiter celles-ci tout en conservant la g&eacute;n&eacute;ralit&eacute; des solutions. L&rsquo;avantage qui en r&eacute;sulte sera de parvenir &agrave; d&eacute;finir les AVQ avec une granularit&eacute; plus fine et d&rsquo;ainsi am&eacute;liorer la pr&eacute;cision de la reconnaissance. Le second volet traitera d&rsquo;une probl&eacute;matique en aval du forage : la d&eacute;rive conceptuelle. Ce probl&egrave;me apparait lorsque les propri&eacute;t&eacute;s statistiques des variables, que les mod&egrave;les essaient de pr&eacute;dire, &eacute;voluent au fil du temps. Afin d&rsquo;&eacute;viter que ceux-ci d&eacute;rivent trop des mod&egrave;les appris, nous explorerons les techniques de forage pr&eacute;dictif et de forage incr&eacute;mental de donn&eacute;es. 
En plus des avantages socio&eacute;conomiques &eacute;nonc&eacute;s en introduction, le financement de ces travaux de recherche permettra la cr&eacute;ation de propri&eacute;t&eacute; intellectuelle et de nouvelles connaissances scientifiques dans un domaine en plein essor. Ainsi, le transfert technologique permettra aux entreprises canadiennes d&rsquo;innover et de se d&eacute;marquer face l&rsquo;&eacute;conomie comp&eacute;titive des technologies de l&rsquo;information et des communications., program purpose french : Depuis quelques ann&eacute;es, la discipline de l&rsquo;intelligence ambiante connait un essor grandissant en informatique et en g&eacute;nie. Celle-ci se d&eacute;finit comme une combinaison entre la domotique, soit la distribution dissimul&eacute;e de capteurs et d&rsquo;effecteurs dans un habitat, et l&rsquo;intelligence artificielle, le programme analysant les donn&eacute;es. De nombreuses applications peuvent d&eacute;coul&eacute;es de l&rsquo;intelligence ambiante, notamment plusieurs li&eacute;es au probl&egrave;me du vieillissement de la population. En effet, elle s&rsquo;av&egrave;re &ecirc;tre une solution prometteuse pour le maintien &agrave; domicile des populations &agrave; profil g&eacute;riatrique, tout en maximisant leur qualit&eacute; de vie. Dans ce contexte, l&rsquo;un des principaux d&eacute;fis se compose par l&rsquo;&eacute;laboration des algorithmes capables de reconna&icirc;tre les activit&eacute;s de la vie quotidienne (AVQ) d&rsquo;un r&eacute;sident. La reconnaissance d&rsquo;activit&eacute;s consiste &agrave; recueillir les donn&eacute;es en provenance de ces capteurs, &agrave; les interpr&eacute;ter sous forme de mod&egrave;les abstraits simples et de les associer &agrave; un mod&egrave;le d&rsquo;AVQ pr&eacute;existant dans une base de connaissances. Deux approches nous permettent de nous attaquer au probl&egrave;me de la reconnaissance d&rsquo;activit&eacute;s. Le principal inconv&eacute;nient de la premi&egrave;re, soit l&rsquo;approche symbolique, est qu&rsquo;elle d&eacute;finit les AVQ en langage formel et n&eacute;cessite la construction fastidieuse d&rsquo;une base de connaissances exhaustive. En revanche, l&rsquo;approche du forage, telle que nous l&rsquo;utilisons, construit automatiquement celle-ci. Le forage de donn&eacute;es peut se d&eacute;finir comme le processus non trivial d&rsquo;extraction d&rsquo;informations implicites, nouvelles, et potentiellement utiles, &agrave; partir de grands volumes de donn&eacute;es. Le pr&eacute;sent programme s&rsquo;organisera donc autour de deux volets de recherche. Le premier volet visera &agrave; am&eacute;liorer en amont le forage de donn&eacute;es par l&rsquo;exploration de caract&eacute;ristiques spatiotemporelles. Le principal d&eacute;fi scientifique est de parvenir &agrave; exploiter celles-ci tout en conservant la g&eacute;n&eacute;ralit&eacute; des solutions. L&rsquo;avantage qui en r&eacute;sulte sera de parvenir &agrave; d&eacute;finir les AVQ avec une granularit&eacute; plus fine et d&rsquo;ainsi am&eacute;liorer la pr&eacute;cision de la reconnaissance. Le second volet traitera d&rsquo;une probl&eacute;matique en aval du forage : la d&eacute;rive conceptuelle. Ce probl&egrave;me apparait lorsque les propri&eacute;t&eacute;s statistiques des variables, que les mod&egrave;les essaient de pr&eacute;dire, &eacute;voluent au fil du temps. Afin d&rsquo;&eacute;viter que ceux-ci d&eacute;rivent trop des mod&egrave;les appris, nous explorerons les techniques de forage pr&eacute;dictif et de forage incr&eacute;mental de donn&eacute;es. 
En plus des avantages socio&eacute;conomiques &eacute;nonc&eacute;s en introduction, le financement de ces travaux de recherche permettra la cr&eacute;ation de propri&eacute;t&eacute; intellectuelle et de nouvelles connaissances scientifiques dans un domaine en plein essor. Ainsi, le transfert technologique permettra aux entreprises canadiennes d&rsquo;innover et de se d&eacute;marquer face l&rsquo;&eacute;conomie comp&eacute;titive des technologies de l&rsquo;information et des communications., agreement title english : Intelligence ambiante et domotique pour le maintien à domicile: une nouvelle approche non supervisée de forage de données spatiotemporelles, agreement title french : Intelligence ambiante et domotique pour le maintien à domicile: une nouvelle approche non supervisée de forage de données spatiotemporelles, agreement number : RGPIN, agreement value : 100000.0, agreement start date : 2017-05-10, agreement end date : nan, description english : nan, description french : nan, expected results english : nan, expected results french : nan, additional information english : Grant or Award spanning more than one fiscal year. (2017-2018 to 2022-2023), additional information french : Subvention ou bourse octroyée s'appliquant à plus d'un exercice financier. (2017-2018 à 2022-2023), owner organization : nserc-crsng, owner organization title : Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada | Conseil de recherches en sciences naturelles et en génie du Canada