Médiation sémantique pour la fusion dynamique d’observations humaines et de données senseurs

Cet article aborde le problème consistant à combiner des observations humaines et des données capteurs dans un but de suivi et identification d’entités dans des environnements dynamiques. Dans le cas d’applications réalistes, la complexité de la tâche consistant à suivre et à détecter demande une fusion dynamique des données capteurs et des observations. Une approche de médiation sémantique est adoptée. Les cibles mobiles sont détectées et classifiées sur la base des données capteurs. Les données qualitatives et subjectives, sous forme de courts messages, sont traitées automatiquement de manière à identifier l’information pertinente à associer aux entités détectées par les capteurs. Alors que les données capteurs ont des caractéristiques numériques, les observations transportent des descriptions plus fines des entités ainsi que de l’information contextuelle qui est intuitivement ajoutée par les sources humaines quand elle  font un rapport. Un système de fusion, qui s’adapte à la fois aux entrées des capteurs et aux données qualitatives et subjectives, fournit un cadre unifié pour leur intégration effective. Ce système d’une part repose sur une médiation sémantique pour combiner observations et données capteurs et d’autre part utilise des ontologies pour créer un pont entre deux représentations complémentaires de la même situation.