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-====== Titre ======
+====== Hemis ======
+===== Aperçu Global =====
+Le système HEMIS est basé sur un design pattern en couches,
+quatre couches ayant chacune son rôle bien défini, et
+trois d'entre elles sont reliées à une base de données
+permettant de récupérer et de mettre à jour les services
+proposé par le système.
+{{wiki:hemis_architecture.png}}
+La couche Matériel représente l'ensemble des objets connectés
+entre au système HEMIS.
+La couche API permet à l'utilisateur d'accéder aux services
+offert par le système et les objets qui le composent, et
+ainsi de lui donner des directives telles que: "fait en
+sorte que la température de la pièce soit toujours à 20°C.".
+La couche SMA Cognitif est la représentation logiciel des
+objets connectés formant la couche Matèriel.
+La couche SMA Cognitif charge la couche SMA Réactif d'agents
+liés aux actionneurs et capteurs des objets de la couche
+Matériel.
+C'est cette couche SMA Réactif qui implémente le système
+d'apprentissage et de prédiction.
+===== Système d'apprentissage et de prédiction =====
+L'agent cognitif, représentant un objet de la couche matèriel, charge
+la couche SMA Réactif d'un certain nombre d'agents par capteur
+et actionneur de l'objet.
+Dans le modèle proposé par [Mazac et al., 2015], les agents chargés
+dans la couche SMA Réactif se divisent en deux rôles principaux :
+ - Les agents "producteurs" qui, comme leurs noms l'indique, produisent des évènements. Ils se divisent en deux sous-rôles :
+  - Les agents "découper" qui découpent les données brutes en des évènements identifiables.
+  - Les agents "associer" qui associent des évènements qui paraissent et liés, et créé des évènements associés.
+ - Les agents "Similarité" qui comparent les évènements récoltés pour évaluer la viabilité d'un motif.
+Les relations entre ces deux types d'agents sont décrits dans le diagramme Agent-Groupe-Rôle
+ci-dessous :
+{{wiki:hemis_organistation.png}}
+A partir de ces agents et de leurs intéractions, le système sera capable
+d'isoler des évènements récurents. Les agents "découper" récupérant les
+variations des états des actionneurs et capteurs à partir des données
+brutes fournies, ensuite les agents "similarité" vont évaluer la
+similarité entre plusieurs variations récurrentes et créer des évènements
+correspond.
+{{wiki:hemis_exp.png}}
+Ces évènements fournis par les agents "similarité" sont ensuite récupéré
+en partie par les agents "associer" qui vont créer des motifs d'évènements
+récurrents qui semble lié entrer eux. Ces motifs seront alors traité
+par les agents "similarité" pour valider leur viabilité.
+{{wiki:hemis_interaction.png}}
+Ainsi des motifs d'évènements sont appris par le système et celui-ci
+est capable de prédire un évènement en fonction d'un autre le précédant.
+====== Avatar Software Platform ======
+===== Aperçu Global =====
+L'un des objectifs de ce projet est d'adapter le modèle d'apprentissage
+et de prédiction du système HEMIS à l'architecture des avatars proposé
+par [Mrissa et al., 2015].
+{{wiki:avatar_architecture.png}}
+Un avatar est une représentation logiciel d'un objet connecté. C'est
+cet avatar qui gère la connection aux autres avatars et les services
+proposés à l'utilisateur.
+L'architecture d'un avatar est divisé en divers modules:
+ - Application: Gère l'interface coté client.
+ - Services: Gère la liste de services currements proposés à l'utilisateur.
+ - Communication: Gère les protocoles de communications de l'objet.
+ - Interopérabilité: Gère les outils nécessaires à l'utilisation de l'objet.
+ - Collaboration: Gère les échanges avec les autres avatars.
+ - Core: Module central de l'avatar, il est lui-même divisé en divers composant.
+  - Context Manager: Gère le stockage des données récoltés de l'environnement courant.
+  - Reasoner: Gère la base de connaissances/règles de l'avatar.
+  - Functionality Manager: Gère, en fonction du context et du reasoner, les fonctionnalités proposablent par l'avatar.
+  - Deployment Manager: Gère les déploiment des services proposés par l'avater (décidés par le Functionality Manager).
+===== Adaptation possible du système d'apprentissage =====
+====== Références ======
+[Mazac et al., 2015]  Mazac,  S.,  Armetta,  F.,  and  Hassas,  S.  (2015).
+//Approche décentralisée pour un apprentissage constructiviste en environnement
+ continu  :  application  à  l'intelligence  ambiante.//   In
+Journées  Francophones sur   les   Systèmes   Multi-Agents   (JFSMA),
+Rennes,   France.
+[Mrissa et al., 2015]  Mrissa, M., Medini, L., Jamont, J.-P., Le Sommer, N., and
+Laplace,  J.  (2015).   //An  avatar  architecture  for  the  web  of  things.//
+Internet Computing, IEEE, 19(2):30-38.

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