Tirant parti de notre expérience avec une approche traditionnelle des environnements d'assistance ambiante (AAL) qui repose sur l'utilisation de nombreuses technologies hétérogènes dans les déploiements, cette thèse étudie la possibilité d'une approche simplifiée et complémentaire, ou seul un sous-ensemble hardware réduit est déployé, initiant un transfert de complexité vers le côté logiciel. Axé sur les aspects de raisonnement dans les systèmes AAL, ce travail a permis à la proposition d'un moteur d'inférence sémantique adapté à l'utilisation particulière à ces systèmes, répondant ainsi à un besoin de la communauté scientifique. Prenant en compte la grossière granularité des données situationnelles disponible avec une telle approche, un ensemble de règles dédiées avec des stratégies d'inférence adaptées est proposé, implémenté et validé en utilisant ce moteur. Un mécanisme de raisonnement sémantique novateur est proposé sur la base d'une architecture de raisonnement inspiré du système cognitif. Enfin, le système de raisonnement est intégré dans un framework de provision de services sensible au contexte, se chargeant de l'intelligence vis-à-vis des données contextuelles en effectuant un traitement des événements en direct par des manipulations ontologiques complexes. L’ensemble du système est validé par des déploiements in-situ dans une maison de retraite ainsi que dans des maisons privées, ce qui en soi est remarquable dans un domaine de recherche principalement cantonné aux laboratoires