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Présentation de Brigitte Trousse (AxIS - Inria)

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Ecoffices AxIS Ecoffices AxIS Presentation Transcript

  • Brigitte TROUSSE,Inria AxIS,19 juin 2013, ParisAnalyser les données et lescomportements utilisateurs:le cas du Pacalabs ECOFFICES
  • Equipe-Projet AxISEquipe multidisciplinaire (SHS-TIC)Nouvelles méthodes et outils pour l’analyse des usages et del’expérience utilisateur tout au long de projets ICT d’innovationExemples: PREDIT TICTAC, Projet FP7 STREP ELLIOT,Pacalabs ECOFFICES, HOTEL-REF-PACA et ECOFAMILIESMarket launchDesign teamDesign processusagesINNOVATIONCo-creationBrigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées - 2
  • - 3Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  •  Consortium Durée : 16 mois (T0: août 2010) Budget 261 K€ Subvention Region / FEDER 191 K€Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées - 4Le projet ECOFFICES
  • Projet PACA Labs Axe 1• “Prototypage en grandeur nature”Challenge énergétique “TIC” en entreprise- Augmenter les comportements éco-responsables- Améliorer les usages des équipements- Diminuer les consommations énergétiques- Réduire la facture- 5Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis MéditerranéesLe projet ECOFFICES
  • Apports Inria : Axe Usages1. Elaboration du protocole expérimental,2. Spécification de l’interface challenger,3. Méthodologie d’analyse de données qualitatives etquantitatives,4. Application d’une méthode de classification nonsupervisée de type tableau de distance sur des donnéescomplexes et réelles en vue de réaliser des profils decomportemenst ecoresponsibles- 6Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • Conception duprotocole expérimental- 7Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  •  4 mois 49 joueurs 3 équipesBrigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées - 8
  • Photo - CSTB Sophia Antipolis- 9Environ10 capteurspar bureauInstrumentation(CSTB/Osmose)Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • - 10Spécification de l’interfacechallengerBrigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • - 11Elaboration d’une Méthodepluri-disciplinaired’analyse de donnéesBrigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • Des données complexes(hétérogènes, non vectorielles)Données qualitatives:2 questionnaires de profil (avant et après le challenge)Données quantitatives issues des logs de l’utilisation del’application intranet et des capteurs1. Les données des capteurs de température (ambiante, radiateur,ventiloconvecteur).2. Les données des capteurs de présence pour établir une présencejournalière dans les bureaux3. Les points de bonus et de malus journaliersexemple du bonus_05: Vous n’allumez pas votre radiateur si latempérature de votre bureau est supérieure à 20°/Radiateur éteint- 12Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • Apports AxIS au niveau del’analyse des donnéesPré-traitement des données:- Analyse de la qualité des données collectées,- Choix de Unité statistique: (bureau, jour)- Identification de 4 périodes: avant challenge (splittée en deux:chauffage et avant challenge), challenge, après challengeObjectif: identification de profils de comportements écoresponsables et% de ces profils par équipe et étude des changements decomportementsMise au point d’une méthode d’analyse en 3 étapes:- Analyse des mesures de température agrégées par (bureau, jour)- Analyse des comportements bonus/malus par (bureau, jour),- Analyse du lien entre ces deux analyses- 13Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • Deux exemplesde résultats d’analyseRésultats: www.ecoffices.com (rapport public)Deux exemples:1. Evolution des comportements écologiques au bureau:On a noté une évolution positive et significative des 3 équipes au niveaude leur comportementpendant la période challenge.2. Gestion des températuresUne équipe a eu une température ambiante plus élevée dans ses bureauxque la moyenne (beaucoup de malus pendant la période chauffage,par contre la meilleure équipe pendant le challenge été)- 14Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • Intérêts au niveau Recherchedu projet ECOFFICES• Energie: 2 publications scientifiques (ICCBE 2011, CIN W78-W1022011)– Expérimentation d’un challenge énergétique et Mise au pointd’une méthodologie d’analyse des comportements dans le cadre d’unchallenge énergétique• Clustering: 1 publication scientifique (SFC 2012) - Validation denouvelles méthodes de classification non supervisée de données detype tableaux de distance sur un jeu de données réelles etcomparaison avec une autre méthode AxIS de type intervalles• Constitution d’un jeu de données réelles permettant de menerdes recherches en fouille de données et de valider d’autres typesde méthodes AxIS pertinentes pour le secteur de l’Energie et issuesde la plateforme FocusLab (voir fiches suivantes)-- 15Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • FocusLab@SoftwareClusteringFocuslab@Clustering est un ensemble deméthodes de classification non superviséebasées sur des données complexes telles queles tableaux de dissimilarité ou les IntervallesQuatre types de méthodes de classification nonsupervisée sont proposées:a) Méthodes de partitionnement : génériques(MND), tableaux de distance (MRDCA-RWL,RWG, MND), données intervalles oudistributions (SCluster)b) Méthode hiérarchique: descendante (DIV),ascendante (2-3 CAH)Barrière technologique: classificationnon supervisée de données nonvectoriellesLanguage, environnement : C++ or Java,utilisation de SOL (“Symbolic ObjectLanguage”) issu du logiciel SODAS2 (ASSOproject)Mots clefs : classification non supervisée surdonnées complexesLicence : accord de licence possibleChamps possible d’applications: méthodesgénériques, Actuellement ces méthodes sontutilisées pour la classification des donnéesfonctionnelles (consommation énergétique,internet des objets, mobilité, expérienceutilisateur)URL:focuslab.inria.fr/clusteringAcademic partners : for a) and b)Contact: brigitte.trousse@inria.frBrigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées - 16
  • FocusLab@SoftwareATWUEDAATWUEDA propose une analyse des usagessur des périodes significatives de tempsdans le but:- D’identifier le changement decomportements des utilisateurs- Et d’étudier l’évolution temporelle desprofils de comportements de cesutilisateursLa méthode s’appuie sur des résumés pourreprésenter les profils de comportementsdes utilisateurs.Barrière technologique: a) Identifier deschangements dans un environnementdynamique b) Caractériser leschangements d’une classe d’utilisateurs.Language, environnement : Java, Utilisationde la bibliothèque JRI permettant d’utiliser R(logiciel libre pour la programmation d’analysestatistique de données)Licence: libreMots clefs : temporal clustering, évolutiond‘une classification, données évolutivesChamps possible d’applications: WebUsage Mining, Consommation énergétique,Analyse exploratoire de donnéesfonctionnelles, de données évolutives (internetdes objets, ..)URL:focuslab.inria.fr/atwuedaPartenaires Académiques :Contact: yves.lechevallier@inria.frBrigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées - 17
  • - 18Merci pour votre attentionBrigitte.Trousse@inria.frwww.ecoffices.comwww-sop.inria.fr/axis