SMART & SEAMLESS COLLABORATION Bringing Pervasive Computing to the Computer Supported Collaborative Work Collaboration intelligente et transparente. Apports de l'informatique ubiquitaire au travail collaboratif assisté par ordinateur. En Fr

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30 novembre 2011

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Kahina Hamadache, « Collaboration intelligente et transparente. Apports de l'informatique ubiquitaire au travail collaboratif assisté par ordinateur. », HAL-SHS : sciences de l'éducation, ID : 10670/1.1o4snj


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Résumé En Fr

This thesis work contributes both in the pervasive computing and computer supported collaborative work domains. We explore these domains by an extended presentation of related works concerning models, designs and evaluation methods. Our main contribution for these areas is the PCSCW model, which proposes an original approach to the integration of the pervasive aspect inside the collaboration. By relying on an ontological model representing users' context and a set of devices collaboration rules, our work enables smart devices to analyse their context and find the best way to behave and collaborate with other devices of the environment in order to seamlessly and efficiently channel and facilitate the collaboration of humans. We also propose a methodology allowing collaborative systems' developers to build their own evaluation strategies.

Ces travaux de thèse apportent une contribution aux domaines de l'informatique pervasive et du travail collaboratif assisté par ordinateur. Nous explorons ces domaines par une présentation étendue de différents travaux se rapportant aux modèles de collaboration, aux différentes conceptions ainsi qu'aux méthodes d'évaluation. Notre principale contribution pour ces domaines est le modèle PCSCW, qui propose une approche original pour l'intégration de l'aspect pervasif au sein de la collaboration. En se basant sur un modèle ontologique représentant le contexte des utilisateurs ainsi que sur un ensemble de règles de collaborations entres machines, notre travail permet aux dispositifs intelligents d'analyser et de trouver la meilleure façon de se comporter et de collaborer avec les autres machines de l'environnement afin de canaliser et de faciliter de manière transparente et efficace la collaboration entres les humains. Nous proposons également une méthodologie permettant aux développeurs de systèmes collaboratifs pervasifs de construire leurs propres stratégies d'évaluations.

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