Cette thèse explore le caching proactif, l'un des principaux paradigmes des réseaux cellulaires 5G utilisé en particulier le déploiement des réseaux à petites cellules (RPCs). Doté de capacités de prévisions en combinaison avec les récents développements dans le stockage, la sensibilité au contexte et les réseaux sociaux, le caching distribué permet de réduire considérablement les pics de trafic dans la demande des utilisateurs en servant de manière proactive ces derniers en fonction de leurs demandes potentielles, et en stockant les contenus à la fois dans les stations de base et dans les terminaux des utilisateurs. Pour montrer la faisabilité des techniques de caching proactif, nous abordons le problème sous deux angles différents, à savoir théorique et pratique.Dans la première partie de cette thèse, nous utiliserons des outils de géométrie stochastique pour modéliser et analyser les gains théoriques résultant du stockage dans les stations de base. Nous nous focalisons en particulier sur 1-) les réseaux ``niveau-simple" dans lesquels de petites stations de base ayant une capacité de stockage limitée, 2-) Réseaux ``niveau-multiples" avec un backbone à capacité limitée et 3-) Les réseaux ``niveau-multiples groupés" à deux topologies différentes: déploiements en fonction de la couverture et en fonction de la capacité. Nous y caractérisons les gains de stockage en termes de débit moyen fourni et de délai moyen, puis nous montrons différents compromis en fonction du nombre de stations de base, de la taille de stockage, du facteur de popularité des contenus et du débit des contenus ciblés. Dans la seconde partie de la thèse, nous nous focalisons à une approche pratique du caching proactif et nous focalisons sur l'estimation du facteur de popularité des contenus et les aspects algorithmiques. En particulier, 1-) nous établissons dans un premier lieu les gains du caching proactif à la fois au niveau des stations de base qu'au niveau des terminaux utilisateurs, en utilisant des outils récents d'apprentissage automatique exploitant le transfert des communications appareil-à-appareil (AàA); 2-) nous proposons une approche d'apprentissage sur la base de la richesse des informations transmises entre terminaux (que nous désignons par domaine source) dans le but d'avoir une meilleure estimation de la popularité des différents contenus et des contenus à stocker de manière stratégique dans les stations de base (que nous désignons par domaine cible); 3-) Enfin, pour l'estimation de la popularité des contenus en pratique, nous collectons des données de trafic d'usagers mobiles d'un opérateur de télécommunications sur plusieurs de ses stations de base pendant un certain nombre d'observations. Cette grande quantité de données entre dans le cadre du traitement ``Big Data" et nécessite l'utilisation de nouveaux mécanismes d'apprentissage automatique adaptés à ces grandes masses de données. A ce titre, nous proposons une architecture parallélisée dans laquelle l'estimation de la popularité des contenus et celle du stockage stratégique au niveau des stations de base sont faites simultanément. Nos résultats et analyses fournissent des visions clés pour le déploiement du stockage de contenus dans les petites stations de base, l'une des solutions les plus prometteuses des réseaux cellulaires mobiles hétérogènes 5G. / This thesis explores one of the key enablers of 5G wireless networks leveraging small cell network deployments, namely proactive caching. Endowed with predictive capabilities and harnessing recent developments in storage, context-awareness and social networks, peak traffic demands can be substantially reduced by proactively serving predictable user demands, via caching at base stations and users' devices. In order to show the effectiveness of proactive caching techniques, we tackle the problem from two different perspectives, namely theoretical and practical ones.In the first part of this thesis, we use tools from stochastic geometry to model and analyse the theoretical gains of caching at base stations. In particular, we focus on 1) single-tier networks where small base stations with limited storage are deployed, 2) multi-tier networks with limited backhaul, and) multi-tier clustered networks with two different topologies, namely coverage-aided and capacity-aided deployments. Therein, we characterize the gains of caching in terms of average delivery rate and mean delay, and show several trade-offs as a function of the number of base stations, storage size, content popularity behaviour and target content bitrate. In the second part of the thesis, we take a more practical approach of proactive caching and focus on content popularity estimation and algorithmic aspects. In particular: 1) We first investigate the gains of proactive caching both at base stations and user terminals, by exploiting recent tools from machine learning and enabling social-network aware device-to-device (D2D) communications; 2) we propose a transfer learning approach by exploiting the rich contextual information extracted from D2D interactions (referred to as source domain) in order to better estimate the content popularity and cache strategic contents at the base stations (referred to as target domain); 3) finally, to estimate the content popularity in practice, we collect users' real mobile traffic data from a telecom operator from several base stations in hours of time interval. This amount of large data falls into the framework of big data and requires novel machine learning mechanisms to handle. Therein, we propose a parallelized architecture in which content popularity estimation from this data and caching at the base stations are done simultaneously.Our results and analysis provide key insights into the deployment of cache-enabled small base stations, which are seen as a promising solution for 5G heterogeneous cellular networks.

Cette thèse porte sur plusieurs technologies de déchargement cellulaire pour les futurs réseaux sans fil avec l’amélioration envisagée sur la efficacité spatiale du spectre et l’efficacité énergétique. Notre recherche concerne deux directions principales, y compris la communication D2D underlaid dans les réseaux cellulaires et le caching proactif au bord de réseau.La première partie de cette thèse contient deux chapitres qui présentent nos résultats de recherche sur les réseaux cellulaire avec D2D underlaid. Notre recherche se focalise sur l’accès opportuniste distribué, dont la performance en termes du débit D2D est optimisé dans deux scénarios: 1) en supposant que l’utilisateur cellulaire avec un trafic saturé peut avoir une probabilité de couverture minimale; 2) en supposant que le trafic discontinu à l’utilisateur cellulaire, dont le délai moyen doit être maintenue au-dessous d’un certain seuil. La deuxième partie de cette thèse se focalise sur les méthodes de caching proactif au bord de réseau, y compris le caching aux petites cellules et aux appareils des utilisateurs. Tout d’abord, nous étudions le placement de contenu probabiliste dans différents types de réseaux et avec différents objectifs d’optimisation. Deuxièmement, pour le caching aux petites cellules, nous proposons un schéma coopérative parmi les petites stations de base, qui exploite le gain combiné du caching coopérative et les techniques de multipoint coordonnée. Les modèles de processus ponctuel nous permet de créer la connexion entre la diversité de transmission en couche PHY et la diversité de contenus stockés. / This thesis focuses on several emerging technologies towards future wireless networks with envisaged improvement on the area spectral efficiency and energy efficiency. The related research involves two major directions, including deviceto- device (D2D) communication underlaid cellular networks and proactive caching at network edge. The first part of this thesis starts with introducing D2D underlaid cellular network model and distributed access control methods for D2D users that reuse licensed cellular uplink spectrum. We aim at optimize the throughput of D2D network in the following two scenarios: 1) assuming always backlogged cellular users with coverage probability constraint, 2) assuming bursty packet arrivals at the cellular user, whose average delay must be kept below a certain threshold. The second part of this thesis focuses on proactive caching methods at network edge, including at small base stations (SBSs) and user devices. First, we study and compare the performance of probabilistic content placement in different types of wireless caching networks and with different optimization objectives. Second, we propose a cooperative caching and transmission strategy in a cluster-centric small cell networks (SCNs), which exploits the combined gain of cache-level cooperation and CoMP technique. Using spatial models from stochastic geometry, we build the connection between PHY transmission diversity and the content diversity in local caches.