Semantic Technologies for Vehicle Data

Les technologies sémantiques pour simplifer les interactions inter-domaines pour des véhicules connectés complexes Les véhicules automobiles sont en pleine évolution de machines purement mécaniques à des entités connectées et autonomes. Tandis que l'accès à cette nouvelle mine de données riches présage des opportunités techniques et économiques, l’interopérabilité entre véhicules reste un défi de taille au vu des nombreux standards sont en compétition, des milliers d'attributs et signaux automobiles dans des formats hétérogènes, et architectures électroniques variées. Afin d'assurer réplicabilité et interopérabilité nous proposons de nous baser sur le Web sémantique. Dans cette thèse nous proposons l'ontologie de signaux et attributs automobiles, VSSo, basée sur les standards VSS et SSN/SOSA. Cette ontologie nous permet de représenter de manière formelle et exhaustive des données produites ou consommées par des véhicules. Nous proposons aussi une ontologie décrivant un contexte de conduite plus général modélisant les évènements et les états des différents acteurs : conducteurs, passagers, véhicules, routes, trajectoires. Nous présentons outils et démonstrateurs mettant en lumière les avantages de cette ontologie dans la prédiction de conduite agressive et des recommandations contextuelles. Nous avons enfin contribué à la spécification W3C du Web des Objets en y alignant nos ontologies. Nous avons apporté des contraintes, usages et implémentations adaptées au domaine automobile.