Projets 2014-2015

1. Application mobile de capture des besoins informatiques d'utilisateurs non-informaticiens

Encadrants : Pierre Crescenzo (pierre.crescenzo@unice.fr) et Isabelle Mirbel (isabelle.mirbel@unice.fr)
Contexte : L'Ingénierie des Besoins est enseignée en Master MIAGE 1 de l'UNS au semestre 2. Un de ses sous-domaines consiste à recueillir (on dit aussi capturer) les besoins des utilisateurs des actuelles ou futures applications informatiques (pour faire évoluer ou développer celles-ci). Pour cela, des modèles, à base de graphiques ou de scénarios, et des logiciels (1) ont été élaborés.
Travail attendu : Ce projet consiste à concevoir et développer une application mobile (pour tablettes voire smartphones, sous Android) qui permette à un spécialiste de recueillir les besoins sans être bloqué derrière un clavier d'ordinateur. Avec sa tablette ou son smartphone, il pourra interroger les utilisateurs (enregistrement audio ou vidéo, prise de notes libres, commencer à compléter des scénarios, à faire des diagrammes, etc. Le projet comportera obligatoirement une analyse de l'existant pour détecter les concurrents puis s'en inspirer. Le choix des langages, application internes (par exemple, on ne va évidemment pas redévelopper un enregistreur de son : on devra en choisir un existant et l'intégrer) et technologies Android sera réalisé sur propositions des étudiants et validations des encadrants. Des tablettes ont déjà été commandées par MIAGE pour ce projet (Samsung Galaxy Tab 4 10,1" 32 Go) : si elles sont livrées avant le début du projet, elles seront utilisées. Sinon, des tablettes d'étudiants ou des émulateurs Android seront mis à profit.
Pré-requis : Pas de prérequis technique mais un groupe travailleur,
motivé et prêt à apprendre pour progresser est attendu.

[1] http://istar.rwth-aachen.de/tiki-ind...?page=i*+Tools ou
http://www.troposproject.org/node/98
 

2. Collecte d'information via montres connectées et smartphone pour nourrir un réseau social géolocalisé / temporalisé

Encadrants :  Michel Buffa (buffa@unice.fr) et Amel Ben Othmane

Contexte : Les activités que nous pratiquons tous les jours ne sont pas réparties aléatoirement dans le temps et dans l’espace mais révèlent  des patterns spatio-temporels. Les lieux où vous aviez passé du temps (un site physique ou une page web) régulièrement ou occasionnellement signalent votre style de vie qui est généralement fortement associé à vos caractéristiques socio-économiques, tels que l'âge, le sexe, la profession, et ainsi de suite, pour peu que vous ayez accepté d’être géolocalisé (ce qui est souvent le cas lors de l’installation initiale des logiciels d’un SmartPhone). En d'autres termes, les empreintes spatio-temporelles révèlent une quantité importante d'informations sur les personnes qui les créent. Les réseaux sociaux en ligne et les services de partages d’informations ont générés des volumes importants d’empreintes spatio-temporelles. Ces dernières peuvent être exploitée pour de la publicité ciblée mais aussi, et c’est ce qui nous intéresse ici, pour recommander des activités dans le but d’atteindre un objectif précis.
Par exemple l’activité physique dans un parcours de traitement d’un diabétique peut  servir à faire baisser  la pression artérielle et aide à l’amélioration de l'insulino-sensibilité (et donc produit un effet sur l'équilibre glycémique), etc…Pour atteindre ses objectifs, et en fonction des plusieurs autres paramètres (âge, type de diabète, complication, etc..) le système pourra recommander certains exercices (type, fréquence et intensité). On peut imaginer d’autres scénarios avec des personnes âgées ayant besoin d’une rééducation après une fracture du fémur, avec des sportifs de haut niveau désirant optimiser leurs performances en ayant une préparation physique adaptée, etc.

Objectif : Il s’agit donc de réaliser une plateforme de collecte des données issues de capteurs (parcours géographique, vitesse, distance parcourue, fréquence cardiaque, température du corps, taux de glycémie, etc..) permettant de faire le suivi de l’activité spatio-temporelle et physiologique de la personne. Ces données seront stockées par la suite dans une base de données qui permettra de raisonner sur ces données pour pouvoir effectuer des recommandations. 
La partie collecte des données et visualisation utilisera le framework et les APIs de la plateforme open source SmartCampus (développée par l’équipe de recherche MODALIS localisée à l’EPU templiers).
Le projet devra participer à la création d’un modèle pour ces données et à leur stockage dans une base de données. Une autre tâche consistera à exploiter ces données pour effectuer des raisonnements dessus et donner des recommandations sur les activités à effectuer par la personne. Dans le cas d’un diabétique, d’un insuffisant cardiaque, d’un sportif de haut niveau, on pourra recommander certains parcours, certains objectifs, certains temps à atteindre lors d’un exercice physique, pour atteindre le but « améliorer santé », « améliorer ses performances », etc.