L'objectif de cette thèse est de développer les méthodes nécessaires à une gestion ciblée et efficace de la mobilité des utilisateurs dans un réseau mobile hétérogène. Ces réseaux sont caractérisés par le déploiement de différents types de cellules (macro, micro, pico et/ou femto). Le déploiement massif des petites cellules (pico et femto) a permis d'offrir une capacité et une qualité de couverture accrue au réseau, notamment dans les zones à forte densité. Cependant, les contraintes temps réel engendrées limitent la QoS offerte aux utilisateurs. De plus, pour des raisons commerciales et/ou environnementales, la nécessité de réduire la consommation énergétique des réseaux mobiles est devenue une réalité. Ainsi, les opérateurs mobiles doivent trouver le bon compromis entre d'une part, la garantie de la QoS offerte aux utilisateurs et la vitesse de mobilité de ces derniers, et d'une autre part, le coût énergétique engendré pour le déploiement du réseau. Pour cela, dans le cadre de la gestion de la mobilité des utilisateurs, nous proposons des modèles pour la gestion des ressources des stations de base ainsi que pour la gestion de leur consommation énergétique. Le premier modèle proposé vise à gérer le partage des ressources entre les clients de l'opérateur mobile. Basé sur la prédiction de la mobilité des utilisateurs, ce modèle permet d'anticiper la gestion des ressources d'une station de base. Le deuxième modèle gère la consommation énergétique du réseau en se basant sur un contrôle d'affectation des utilisateurs mobiles. Cela permet de contrôler en continu la consommation énergétique des stations de base et la QoS qu'elles offrent aux utilisateurs mobiles. Par simulation, en utilisant une topologie réelle d'un réseau mobile, les performances des méthodes proposées sont évaluées en considérant différents scénarios possibles. Leurs performances sont comparées à celles de l'approche adoptée par des opérateurs mobiles actuels, ainsi qu'à celles de certaines approches proposées dans la littérature. / The objective of this thesis is to develop methods for a targeted and efficient management of users mobility in heterogeneous mobile networks. This network is characterized by the deployment of different types of cells (macro, micro, pico and/or femto). The massive deployment of small cells (pico and femto) provides a supplementary coverage and capacity to mobile networks, specially in dense areas. However, the resulting real-time constraints limit the offered QoS. Furthermore, for commercial and/or environmental reasons, the needs to reduce the energy consumed by mobile networks became reality. Thus, mobile operators have to find a good compromise between, on the one hand, the users velocity and the guaranteed QoS, and on the other hand, the cost of deployment of such networks. For that, in the context of users mobility management, we propose models for resource and energy consumption management of base stations. The first model aims at controlling resource sharing between clients of the mobile operators. Based on a mobility prediction of users, this model anticipates the resource management of a base station. The second model aims at reducing energy consumption of the network by managing mobile users assignment to detected cells. This allows a continuous control of consumed energy of base stations while offered QoS is guaranteed. Based on simulation of a real mobile network topology, the performances of proposed models are evaluated while considering different possible scenarios. They are compared to the performances of different strategies as the ones proposed in literature or adopted by current mobile operators.

L’Internet a été initialement conçu pour servir des usages fixes et sédentaires, cependant les projections montrent que les futurs utilisateurs d'Internet seront de plus en plus mobiles. A l'heure actuelle, la rapidité avec laquelle cette évolution se déroule et la gestion souvent insuffisante des réseaux d'accès représentent un obstacle majeur au développement de services avancés. Afin de résoudre ces problèmes et répondre aux besoins de l'Internet mobile, les fournisseurs de services ont besoin de maîtriser l'expansion de la capacité nécessaire dans leurs réseaux de collecte, sinon le trafic de donnés va pouvoir boucher leurs réseaux dans le futur. Le déploiement des nouvelles générations de réseaux fournit des hautes bandes passantes et débits mais implique souvent des grandes dépenses en capital et en exploitation. Une alternative économiquement et techniquement viable est représentée par les solutions de déchargement du trafic mobile. Ces solutions peuvent réduire la surcharge sur le spectre radio et sur les stations de base et sur le réseau de collecte. Les solutions de déchargement les plus couramment utilisées sont le déchargement sur les réseaux de femtocellules et les réseaux Wi-Fi. Dans le même contexte, pour résoudre le problème de congestion dans le réseau cellulaire, une nouvelle solution est récemment apparue: Information Centric networking permettant la mise en cache des contenus dans le réseau ce qui minimise le temps d'accès aux contenus. L'objectif de cette thèse est donc d'étudier ces nouvelles solutions de déchargement de trafic et de contenu dans les réseaux cellulaires en prenant en considération les schémas de mobilité et les comportements humains. / The Internet was initially conceived to serve fix and sedentary usages, while current socio-technological trends clearly show that future Internet users will be increasingly mobile and nomadic. At present, the speed at which this evolution takes place and the inadequate management of access networks represent a major obstacle in the development of advanced services. To solve these problems and to meet the needs of mobile Internet, service providers need to master the needed capacity expansion in their backhauling network, otherwise the data traffic will clog their networks in the future. Next-generation network deployments promise to deliver higher bandwidth and speed, but they often imply high capital and operational expenditures. An alternative economically and technically viable way is represented by mobile data offloading solutions. These solutions can reduce the load on radio spectrum, on base stations and on backhauling network. The most commonly used offloading solutions are over small-networks and over Wi-Fi networks. In the same context, and in order to solve the problem of congestion in the cellular network, a new solution has emerged recently : Information Centric Networking for in-network caching that permits to minimize content access latency. The objective of this thesis is to study these new traffic and content offloading solutions in cellular networks while taking into account the mobility patterns and human behavior.