La comparaison de réseaux biologiques est actuellement l'une des approches les plus prometteuses pour aider à la compréhension du fonctionnement des organismes vivants. Elle apparaît comme la suite attendue de la comparaison de séquences biologiques dont l'étude ne représente en réalité que l'aspect génomique des informations manipulées par les biologistes. Dans cette thèse, nous proposons une approche innovante permettant de comparer deux réseaux biologiques modélisés respectivement par un graphe orienté D et un graphe non-orienté G, et dotés d'une fonction f établissant la correspondance entre les sommets des deux graphes. L'approche consiste à extraire automatiquement une structure dans D, biologiquement significative, dont les sommets induisent dans G, par f, une structure qui soit aussi biologiquement significative. Nous réalisons une étude algorithmique du problème issu de notre approche en commençant par sa version dans laquelle D est acyclique (DAG). Nous proposons des algorithmes polynomiaux pour certains cas, et nous montrons que d'autres cas sont algorithmiquement difficiles (NP-complets). Pour résoudre les instances difficiles, nous proposons une bonne heuristique et un algorithme exact basé sur la méthode branch-and-bound. Pour traiter le cas où D est cyclique, nous introduisons une méthode motivée par des hypothèses biologiques et consistant à décomposer D en DAGs tels que les sommets de chaque DAG induisent dans G un sous-graphe connexe. Nous étudions également dans cette thèse, l'inférence des voies de signalisation en combinant les informations sur les causes et sur les effets des événements extra-cellulaires. Nous modélisons ce problème par un problème d'orientation de graphes mixtes et nous effectuons une étude de complexité permettant d'identifier les instances faciles et celles difficiles.

Les réseaux mobiles de la cinquième génération (5G) sont conçus pour introduire de nouveaux services nécessitant des débits de données extrêmement hauts et une faible latence. 5G sera un changement de paradigme qui comprend des réseaux hétérogènes densifiés, des réseaux d'accès radio virtualisés, des fréquences porteuses à ondes millimétrées et des densités de périphériques très élevées. Cependant, contrairement aux générations précédentes, 5G sera un réseau holistique, intégrant n'importe quelle nouvelle technologie radio avec les technologies LTE et WiFi existant. Dans ce contexte, on se concentre sur de nouvelles stratégies d'allocation de ressources capables de bénéficier du multihoming dans le cas d'accès double au réseau. On modélise ces algorithmes au niveau du flux et analyse leurs performances en termes de débit, de stabilité du système et d'équité entre différentes catégories d'utilisateurs. On se concentre tout d'abord sur le multihoming dans les réseaux hétérogènes LTE/WiFi. On considère les allocations centrées sur le réseau où un planificateur central effectue des allocations d'équité proportionnelle (PF) locale et globale pour différentes classes d'utilisateurs, utilisateurs individuels (single-homed) et multi-domiciliés (multihomed). Par rapport à un modèle de référence sans multihoming, on montre que les deux stratégies améliorent la performance et la stabilité du système, au détriment d'une plus grande complexité pour la stratégie PF globale. On étudie également les stratégies d'allocation centrées sur l'utilisateur, dans lesquelles les utilisateurs multihomed décident la partition de la demande d'un fichier en utilisant soit la maximisation du débit crête, soit la stratégie assistée par réseau. On montre que cette dernière stratégie maximise le débit moyen dans l'ensemble du réseau. On montre également que les stratégies centrées sur le réseau permettent d'obtenir des débits de données plus élevés que ceux centrés sur l'utilisateur. Ensuite, on se concentre sur les réseaux d'accès radio virtuels (V-RAN) et en particulier sur l'allocation de multi-ressources. On étudie la faisabilité de la virtualisation sans diminuer ni la performance des utilisateurs, ni la stabilité du système. On considère un réseau hétérogène 5G composé de cellules LTE et mm-wave afin d'étudier comment les réseaux hauts fréquence peuvent augmenter la capacité du système. On montre que la virtualisation du réseau est réalisable sans perte de performance lors de l'utilisation de la stratégie « dominant resource fairness » (DRF). On propose une stratégie d'allocation en deux phases (TPA) qui montre un indice d'équité plus élevé que DRF et une stabilité du système plus élevée que PF. On montre également des gains importants apportés par l'adoption des fréquences mm-wave au lieu de WiFi. Finalement, on considère l'efficacité énergétique et compare les stratégies DRF et TPA avec une stratégie éconergétique basée sur l'algorithme de Dinklebach. Les résultats montrent que la stratégie éconergétique dépasse légèrement DRF et TPA à charge faible ou moyenne en termes de débit moyen plus élevé avec une consommation d'énergie comparable, alors qu'elle les surpasse à une charge élevée en termes de consommation d'énergie moins élevée. Dans ce cas de charge élevée, DRF surpasse TPA et la stratégie éconergétique en termes de débit moyen. En ce qui concerne l'indice d'équité de Jain, TPA réalise l'indice d'équité le plus élevé parmi d'autres stratégies / Fifth generation mobile networks (5G) are being designed to introduce new services that require extreme broadband data rates and utlra-reliable latency. 5G will be a paradigm shift that includes heterogeneous networks with densification, virtualized radio access networks, mm-wave carrier frequencies, and very high device densities. However, unlike the previous generations, it will be a holistic network, tying any new 5G air interface and spectrum with the currently existing LTE and WiFi. In this context, we focus on new resource allocation strategies that are able to take advantage of multihoming in dual access settings. We model such algorithms at the flow level and analyze their performance in terms of flow throughput, system stability and fairness between different classes of users. We first focus on multihoming in LTE/WiFi heterogeneous networks. We consider network centric allocations where a central scheduler performs local and global proportional fairness (PF) allocations for different classes of users, single-homed and multihomed users. By comparison with a reference model without multihoming, we show that both strategies improve system performance and stability, at the expense of more complexity for the global PF. We also investigate user centric allocation strategies where multihomed users decide the split of a file using either peak rate maximization or network assisted strategy. We show that the latter strategy maximizes the average throughput in the whole network. We also show that network centric strategies achieve higher data rates than the user centric ones. Then, we focus on Virtual Radio Access Networks (V-RAN) and particularly on multi-resource allocation therein. We investigate the feasibility of virtualization without decreasing neither users performance, nor system's stability. We consider a 5G heterogeneous network composed of LTE and mm-wave cells in order to study how high frequency networks can increase system's capacity. We show that network virtualization is feasible without performance loss when using the dominant resource fairness strategy (DRF). We propose a two-phase allocation (TPA) strategy which achieves a higher fairness index than DRF and a higher system stability than PF. We also show significant gains brought by mm-wave instead of WiFi. Eventually, we consider energy efficiency and compare DRF and TPA strategies with a Dinklebach based energy efficient strategy. Our results show that the energy efficient strategy slightly outperforms DRF and TPA at low to medium load in terms of higher average throughput with comparable power consumption, while it outperforms them at high load in terms of power consumption. In this case of high load, DRF outperforms TPA and the energy efficient strategy in terms of average throughput. As for Jain's fairness index, TPA achieves the highest one

Le réseau mobile d’Orange France comprend plus de 100 000 antennes 2G, 3G et 4G sur plusieurs bandes de fréquences sans compter les nombreuses femto-cells fournies aux clients pour résoudre les problèmes de couverture. Ces chiffres ne feront que s’accroître pour répondre à la demande sans cesse croissante des clients pour les données mobiles. Cela illustre le défi énorme que rencontrent les opérateurs de téléphonie mobile en général à savoir gérer un réseau aussi complexe tout en limitant les coûts d’opération pour rester compétitifs. Cette thèse s’attache à utiliser le concept SON (réseaux auto-organisants) pour réduire cette complexité en automatisant les tâches répétitives ou complexes. Plus spécifiquement, nous proposons des algorithmes d’optimisation automatique pour des scénarios liés à la densification par les small cells ou les antennes actives. Nous abordons les problèmes classiques d’équilibrage de charge mais avec un lien backhaul à capacité limitée et de coordination d’interférence que ce soit dans le domaine temporel (notamment avec le eICIC) ou le domaine fréquentiel. Nous proposons aussi des algorithmes d’activation optimale de certaines fonctionnalités lorsque cette activation n’est pas toujours bénéfique. Pour la formulation mathématique et la résolution de tous ces algorithmes, nous nous appuyons sur les résultats de l’approximation stochastique et de l’optimisation convexe. Nous proposons aussi une méthodologie systématique pour la coordination de multiples fonctionnalités SON qui seraient exécutées en parallèle. Cette méthodologie est basée sur les jeux concaves et l’optimisation convexe avec comme contraintes des inégalités matricielles linéaires. / The mobile network of Orange in France comprises more than 100 000 2G, 3G and 4G antennas with severalfrequency bands, not to mention many femto-cells for deep-indoor coverage. These numbers will continue toincrease in order to address the customers’ exponentially increasing need for mobile data. This is an illustrationof the challenge faced by the mobile operators for operating such a complex network with low OperationalExpenditures (OPEX) in order to stay competitive. This thesis is about leveraging the Self-Organizing Network(SON) concept to reduce this complexity by automating repetitive or complex tasks. We specifically proposeautomatic optimization algorithms for scenarios related to network densification using either small cells orActive Antenna Systems (AASs) used for Vertical Sectorization (VeSn), Virtual Sectorization (ViSn) and multilevelbeamforming. Problems such as load balancing with limited-capacity backhaul and interference coordination eitherin time-domain (eICIC) or in frequency-domain are tackled. We also propose optimal activation algorithms forVeSn and ViSn when their activation is not always beneficial. We make use of results from stochastic approximationand convex optimization for the mathematical formulation of the problems and their solutions. We also proposea generic methodology for the coordination of multiple SON algorithms running in parallel using results fromconcave game theory and Linear Matrix Inequality (LMI)-constrained optimization.