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Brigitte TROUSSE,
Inria AxIS,19 juin 2013, Paris
Analyser les données et les
comportements utilisateurs:
le cas du Pacalabs ECOFFICES
Equipe-Projet AxIS
Equipe multidisciplinaire (SHS-TIC)
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Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées - 2
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1. Elaboration du protocole expérimental,
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Deux exemples
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• Energie: 2 publications scientifiques (ICCBE 2011, CIN W78-W102
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• Clustering: 1 publication scientifique (SFC 2012) - Validation de
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Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées - 16
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Contact: yves.lechevallier@inria.fr
Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées - 17
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Merci pour votre attention
Brigitte.Trousse@inria.fr
www.ecoffices.com
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  • 1. Brigitte TROUSSE, Inria AxIS,19 juin 2013, Paris Analyser les données et les comportements utilisateurs: le cas du Pacalabs ECOFFICES
  • 2. Equipe-Projet AxIS Equipe multidisciplinaire (SHS-TIC) Nouvelles méthodes et outils pour l’analyse des usages et de l’expérience utilisateur tout au long de projets ICT d’innovation Exemples: PREDIT TICTAC, Projet FP7 STREP ELLIOT, Pacalabs ECOFFICES, HOTEL-REF-PACA et ECOFAMILIES Market launch Design team Design process usages INNOVATION Co-creation Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées - 2
  • 3. - 3Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • 4.  Consortium  Durée : 16 mois (T0: août 2010)  Budget  261 K€  Subvention Region / FEDER  191 K€ Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées - 4 Le projet ECOFFICES
  • 5. 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 Méditerranées Le projet ECOFFICES
  • 6. Apports Inria : Axe Usages 1. Elaboration du protocole expérimental, 2. Spécification de l’interface challenger, 3. Méthodologie d’analyse de données qualitatives et quantitatives, 4. Application d’une méthode de classification non supervisée de type tableau de distance sur des données complexes et réelles en vue de réaliser des profils de comportemenst ecoresponsibles - 6Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • 7. Conception du protocole expérimental - 7Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • 8.  4 mois  49 joueurs  3 équipes Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées - 8
  • 9. Photo - CSTB Sophia Antipolis - 9 Environ 10 capteurs par bureau Instrumentation (CSTB/Osmose) Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • 10. - 10 Spécification de l’interface challenger Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • 11. - 11 Elaboration d’une Méthode pluri-disciplinaire d’analyse de données Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • 12. 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 de l’application intranet et des capteurs 1. Les données des capteurs de température (ambiante, radiateur, ventiloconvecteur). 2. Les données des capteurs de présence pour établir une présence journalière dans les bureaux 3. Les points de bonus et de malus journaliers exemple du bonus_05: Vous n’allumez pas votre radiateur si la température de votre bureau est supérieure à 20°/Radiateur éteint - 12Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • 13. Apports AxIS au niveau de l’analyse des données Pré-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 challenge Objectif: identification de profils de comportements écoresponsables et % de ces profils par équipe et étude des changements de comportements Mise 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
  • 14. Deux exemples de résultats d’analyse Résultats: 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 niveau de leur comportement pendant la période challenge. 2. Gestion des températures Une équipe a eu une température ambiante plus élevée dans ses bureaux que la moyenne (beaucoup de malus pendant la période chauffage, par contre la meilleure équipe pendant le challenge été) - 14Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • 15. Intérêts au niveau Recherche du projet ECOFFICES • Energie: 2 publications scientifiques (ICCBE 2011, CIN W78-W102 2011)– Expérimentation d’un challenge énergétique et Mise au point d’une méthodologie d’analyse des comportements dans le cadre d’un challenge énergétique • Clustering: 1 publication scientifique (SFC 2012) - Validation de nouvelles méthodes de classification non supervisée de données de type tableaux de distance sur un jeu de données réelles et comparaison avec une autre méthode AxIS de type intervalles • Constitution d’un jeu de données réelles permettant de mener des recherches en fouille de données et de valider d’autres types de méthodes AxIS pertinentes pour le secteur de l’Energie et issues de la plateforme FocusLab (voir fiches suivantes) - - 15Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées
  • 16. FocusLab@Software Clustering Focuslab@Clustering est un ensemble de méthodes de classification non supervisée basées sur des données complexes telles que les tableaux de dissimilarité ou les Intervalles Quatre types de méthodes de classification non supervisée sont proposées: a) Méthodes de partitionnement : génériques (MND), tableaux de distance (MRDCA-RWL, RWG, MND), données intervalles ou distributions (SCluster) b) Méthode hiérarchique: descendante (DIV), ascendante (2-3 CAH) Barrière technologique: classification non supervisée de données non vectorielles Language, environnement : C++ or Java, utilisation de SOL (“Symbolic Object Language”) issu du logiciel SODAS2 (ASSO project) Mots clefs : classification non supervisée sur données complexes Licence : accord de licence possible Champs possible d’applications: méthodes génériques, Actuellement ces méthodes sont utilisées pour la classification des données fonctionnelles (consommation énergétique, internet des objets, mobilité, expérience utilisateur) URL:focuslab.inria.fr/clustering Academic partners : for a) and b) Contact: brigitte.trousse@inria.fr Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées - 16
  • 17. FocusLab@Software ATWUEDA ATWUEDA propose une analyse des usages sur des périodes significatives de temps dans le but: - D’identifier le changement de comportements des utilisateurs - Et d’étudier l’évolution temporelle des profils de comportements de ces utilisateurs La méthode s’appuie sur des résumés pour représenter les profils de comportements des utilisateurs. Barrière technologique: a) Identifier des changements dans un environnement dynamique b) Caractériser les changements d’une classe d’utilisateurs. Language, environnement : Java, Utilisation de la bibliothèque JRI permettant d’utiliser R (logiciel libre pour la programmation d’analyse statistique de données) Licence: libre Mots clefs : temporal clustering, évolution d‘une classification, données évolutives Champs possible d’applications: Web Usage Mining, Consommation énergétique, Analyse exploratoire de données fonctionnelles, de données évolutives (internet des objets, ..) URL:focuslab.inria.fr/atwueda Partenaires Académiques : Contact: yves.lechevallier@inria.fr Brigitte TROUSSE - Inria Sophia Antipolis Méditerranées - 17
  • 18. - 18 Merci pour votre attention Brigitte.Trousse@inria.fr www.ecoffices.com www-sop.inria.fr/axis