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Grâce à l'évolution des outils d'automatisation et d'intelligence artificielle, les réseauxmobiles sont devenus de plus en plus dépendants de la machine. De nos jours, une grandepartie des tâches de gestion de réseaux est exécutée d'une façon autonome, sans interventionhumaine. Dans cette thèse, nous avons focalisé sur l'utilisation des techniques d'analyse dedonnées dans le but d'automatiser et de consolider le processus de résolution de défaillancesdans les réseaux. Pour ce faire, nous avons défini deux objectifs principaux : la détectiond'anomalies et le diagnostic des causes racines de ces anomalies. Le premier objectif consiste àdétecter automatiquement les anomalies dans les réseaux sans faire appel aux connaissancesdes experts. Pour atteindre cet objectif, nous avons proposé un algorithme, Watchmen AnomalyDetection (WAD), basé sur le concept de la reconnaissance de formes (pattern recognition). Cetalgorithme apprend le modèle du trafic réseau à partir de séries temporelles périodiques etdétecte des distorsions par rapport à ce modèle dans le flux de nouvelles données. Le secondobjectif a pour objet la détermination des causes racines des problèmes réseau sans aucuneconnaissance préalable sur l'architecture du réseau et des différents services. Pour ceci, nousavons conçu un algorithme, Automatic Root Cause Diagnosis (ARCD), qui permet de localiser lessources d'inefficacité dans le réseau. ARCD est composé de deux processus indépendants :l'identification des contributeurs majeurs à l'inefficacité globale du réseau et la détection desincompatibilités. WAD et ARCD ont fait preuve d'efficacité. Cependant, il est possible d'améliorerces algorithmes sur plusieurs aspects. / With the evolution of automation and artificial intelligence tools, mobile networks havebecome more and more machine reliant. Today, a large part of their management tasks runs inan autonomous way, without human intervention. In this thesis, we have focused on takingadvantage of the data analysis tools to automate the troubleshooting task and carry it to a deeperlevel. To do so, we have defined two main objectives: anomaly detection and root causediagnosis. The first objective is about detecting issues in the network automatically withoutincluding expert knowledge. To meet this objective, we have proposed an algorithm, WatchmenAnomaly Detection (WAD), based on pattern recognition. It learns patterns from periodic timeseries and detect distortions in the flow of new data. The second objective aims at identifying theroot cause of issues without any prior knowledge about the network topology and services. Toaddress this question, we have designed an algorithm, Automatic Root Cause Diagnosis (ARCD)that identifies the roots of network issues. ARCD is composed of two independent threads: MajorContributor identification and Incompatibility detection. WAD and ARCD have been proven to beeffective. However, many improvements of these algorithms are possible.

Cette thèse aborde le problème de la résolution des problèmes combinatoires à l'aide d'algorithmes génétiques. Ce type d'algorithme présente en effet nombres d'avantages. Cependant, ils sont généralement relativement lents. Cette thèse est donc centrée sur les algorithmes hybrides, c'est-à-dire des algorithmes construits à l'aide de plusieurs méthodes différentes. Dans notre cas, nous étudions les algorithmes qui réunissent algorithmes génétiques et heuristiques. Il existe deux méthodes pour générer de tels algorithmes qui sont la représentation directe et la représentation indirecte. Ces deux méthodes sont étudiés au travers de trois problèmes distincts : l'ordonnancement statique de programmes parallèles, le placement de composants électroniques et la planification de réseaux cellulaires. Pour chacun des trois problèmes, les algorithmes hybrides ont montrés leur efficacité. Pour le problème de la planification de réseaux cellulaires, une nouvelle modélisation a été faite. Cette modélisation permet d'effectuer en même temps le placement des émetteurs et l'allocation de fréquences.

En cancérologie, les puces à ADN mesurant le transcriptome sont devenues un outil commun pour chercher à caractériser plus finement les pathologies, dans l'espoir de trouver au travers des expressions géniques : des mécanismes,des classes, des associations entre molécules, des réseaux d'interactions cellulaires. Ces réseaux d'interactions sont très intéressants d'un point de vue biologique car ils concentrent un grand nombre de connaissances sur le fonctionnement cellulaire. Ce travail de thèse a pour but, à partir de ces mêmes données d'expression, d'extraire des structures pouvant s'apparenter à des réseaux d'interactions génétiques. Le cadre méthodologique choisi pour appréhender cette problématique est les " Réseaux Bayésiens ", c'est-à-dire une méthode à la fois graphique et probabiliste permettant de modéliser des systèmes pourtant statiques (ici le réseau d'expression génétique) à l'aide d'indépendances conditionnelles sous forme d'un réseau. L'adaptation de cette méthode à des données dont la dimension des variables (ici l'expression des gènes, dont l'ordre de grandeur est 105) est très supérieure à la dimension des échantillons (ordre102 en cancérologie) pose des problèmes statistiques (de faux positifs et négatifs) et combinatoires (avec seulement 10gènes on a 4×1018 graphes orientés sans circuit possibles). A partir de plusieurs problématiques de cancers (leucémies et cancers du sein), ce projet propose une stratégie d'accélération de recherche de réseaux d'expression à l'aide de Réseaux Bayésiens, ainsi que des mises en œuvre de cette méthode pour classer des tumeurs, sélectionner un ensemble de gènes d'intérêt reliés à une condition biologique particulière, rechercher des réseaux locaux autour d'un gène d'intérêt.On propose parallèlement de modéliser un Réseau Bayésien à partir d'un réseau biologique connu, utile pour simuler des échantillons et tester des méthodes de reconstruction de graphes à partir de données contrôlées.

Dans cette thèse, nous proposons différents mécanismes de gestion de la mobilité et de support de qualité de service (QoS) dans les réseaux cellulaires tout-IP. Avant d'entamer nos travaux de recherche, nous examinons et analysons tout d'abord l'architecture des réseaux mobiles tout-IP ainsi que la complexité et les problèmes liés aux performances des protocoles de macro- et micro-mobilité existants. Les résultats de cette analyse seront ensuite exploités pour présenter et discuter nos propositions. L'objectif recherché est d'assurer, au moindre coût, le meilleur support de la mobilité et d'offrir les garanties de QoS exigées par les applications temps réel. Notre solution de base, intitulée ``Micro Mobile MPLS'', repose sur l'intégration du protocole Mobile IP hiérarchique avec le protocole de commutation de labels (MPLS). Outre le support de la QoS, notre architecture est flexible, scalable (résiste au passage à l'échelle) et supporte les modèles Diffserv et Intserv. En effet, les chemins ou LSPs (Label witched Paths) peuvent être établis soit à l'avance par provisioning (on parle dans ce cas de LSPs statiques), soit dynamiquement sur demande (on parle dans ce cas de LSPs dynamiques). Dans un second temps, nous exposons trois variantes protocolaires proposées pour compléter notre solution de base ``Micro Mobile MPLS''. La première variante, intitulée ``FH-Micro Mobile MPLS'', supporte le fast handover pour réduire les perturbations des communications en cours en minimisant le temps de handover. La deuxième variante, intitulée ``FC-Micro Mobile MPLS'', est basée sur une suite de chemins construits dynamiquement pour réduire le coût de signalisation lors des mises à jour de localisation. En effet, en utilisant ce mécanisme, le terminal mobile a la capacité de s'enregistrer auprès de son ancien sous-réseau au lieu du noeud d'entrée du domaine formant ainsi une suite de chemins de tous les sous-réseaux visités. Enfin, la troisième variante protocolaire, intitulée ``MFC-Micro Mobile MPLS'', propose de réduire la charge de signalisation au sein du réseau d'accès en contrôlant dynamiquement le nombre des mises à jour de localisation auprès du noeud d'entrée du domaine. Ceci permet d'assurer une flexibilité et une adaptabilité optimales, en tenant compte des caractéristiques du réseau et de la mobilité des utilisateurs. Tout au long de ce travail, des études de performances, basée sur des analyses théoriques et également sur des simulations ont été réalisées afin d'évaluer l'efficacité de nos propositions. Des modèles de mobilité basés sur des chaînes de Markov sont développés en adoptant des configurations cellulaires à une dimension (1-D) et à deux dimensions (2-D). Les critères de performances utilisés correspondent au coût d'utilisation des liens, au coût de signalisation lors des mises à jour de localisation ou encore coût d'enregistrement, à la latence d'un handover et au taux de perte des paquets. Les résultats de cette analyse ont montré une nette amélioration du délai de handover et du taux de perte des paquets ainsi qu'une réduction importante du coût de signalisation permettant par ailleurs de garantir une bonne qualité de service pour les applications temps réel.

L’émergence des utilisateurs mobiles et la popularité croissante des services multimédias linéaires ont entrainé, ces dernières années, une augmentation impressionnante du trafic de données au sein des réseaux mobiles. En effet, le principal moteur de cette croissance est lié à la consommation de contenus vidéo de façon linéaire (télévision) ou non (vidéo à la demande) par de nombreux utilisateurs sur des appareils mobiles (tablettes, smartphones, ordinateurs portables, etc.) connectés aux réseaux cellulaires. Cependant, l’acheminement de ce trafic via le mode de transmission unicast traditionnel des réseaux cellulaires risque de générer un engorgement rapide du réseau au détriment de la qualité du service rendu. Ainsi, pour faire face cette demande continuellement croissante en débit des utilisateurs mobiles et devant la raréfaction croissante du spectre radioélectrique, les opérateurs n’ont d’autre choix que de densifier leurs infrastructures d’accès au réseau radio (RAN) et déployer des réseaux d’accès hétérogènes et hybrides exploitant plusieurs technologies (WiFi/small cells (3G/4G)) permettant le délestage du trafic de données mobiles. Dans cette optique, cette thèse porte sur la modélisation et l’optimisation d’un réseau hybride de diffusion de contenus multimédias pouvant exploiter de façon complémentaire deux infrastructures réseaux existantes et radicalement différentes, à savoir les réseaux cellulaires (LTE) et les réseaux de diffusion (DVB-T2 Lite, DVB-NGH ou éventuellement le mode broadcast LTE-eMBMS).Dans un premier temps nous nous consacrons à la modélisation et à la simulation du réseau hybride en considérant un scénario d’extension de couverture, où les deux réseaux coopèrent pour distribuer des services linéaires aux utilisateurs mobiles. A l’aide d'un simulateur système, nous évaluons les performances du réseau hybride en termes de capacité, consommation de puissance et efficacité énergétique.Dans un second temps, nous nous intéressons à l’optimisation de la capacité, de la consommation énergétique et de l’efficacité énergétique du réseau hybride pour la diffusion de ces services linéaires. Sur la base du modèle hybride, nous proposons une approche théorique, basée sur la distribution des utilisateurs, pour trouver une expression analytique de la zone de couverture optimale du réseau de diffusion tout en tenant compte de la qualité du service rendu aux utilisateurs. Les résultats théoriques et ceux obtenus à l’aide du simulateur système sont très proches. Nous étudions également l’impact de la popularité du service (en termes de nombre d’utilisateurs demandant le service) sur cette zone de couverture optimale.Enfin, nous proposons une extension au modèle de réseau hybride pour la diffusion des services non linéaires comme la vidéo à la demande, le téléchargement de fichiers, etc. Nous proposons une formalisation du problème d’optimisation en tenant compte des contraintes liées à ces services non-linéaires, en particulier le temps d’attente et de téléchargement ainsi que la fiabilité des transmissions radios.L’approche analytique proposée dans cette thèse constitue un atout précieux pour l’hybridation des réseaux cellulaires et des réseaux de diffusion. Ce modèle pourrait également permettre, d’une part d’évaluer le gain de telles approches hybrides, et d’autre part, de mettre en évidence les scénarios et stratégies de transmission de contenus multimédias les plus avantageux en fonction de critères donnés dans le contexte des réseaux « 4G avancés » voire « 5G ». / The increasing popularity of linear multimedia services such as mobile TV, broadcasting live and sports events to mobile and portable devices, has led to a dramatic growth of the mobile data traffic. Indeed, the reason of this growth is related to the consumption of video content either as a linear service (live TV) or as a non-linear service (time-shifted or on demand), by many users on different devices (tablets, smartphones, laptops, etc.) connected to a cellular network. In cellular networks, these types of services are usually delivered over unicast connections, i.e. as many times as the number of users. This strategy is likely to lead to critical situations, e.g. network congestion at the expense of the quality of service. Thus, to deal with this mobile data traffic explosion and the lack of frequency bands, operators need to densify their radio access network infrastructure (RAN) and deploy heterogeneous and hybrid access networks using multiple technologies (WiFi / small cell (3G / 4G)), that enable data offloading.In this context, this thesis focuses on the definition and optimization of a hybrid network, where a unicast network (LTE) and a broadcast network (DVB-T2 Lite, DVB-NGH, LTE-eMBMS, etc.) cooperate to deliver multimedia content to mobile and portable devices.Firstly, we focus on the modeling and simulation of the hybrid unicast-broadcast network for the delivery of linear services. We consider a coverage extension scenario, where the coverage area of the broadcast network can be adjusted with respect to the distribution of the users and the number of users requesting the service. Using the TU-Wien system level simulator, we evaluate the performance of the hybrid network in terms of capacity, power consumption and energy efficiency.Secondly, with the proposed model, we provide a theoretical method to find an analytical expression of the broadcast coverage area that optimizes the service capacity, the power consumption and the energy efficiency of the hybrid network with respect to the quality of service requirements. Indeed, the theoretical results are in agreements with the simulation ones. Based on the proposed model, we analyze the impact of the number of users requesting the service on the optimal broadcast coverage area.Finally, we focus on the extension of the proposed hybrid network for the delivery of the non-linear services such as video on demand and file download services. We state an optimization problem regarding the constraints of these non-linear services, especially the waiting and downloading time and the transmission errors. This thesis provides great insights on the potential benefits that such hybrid approaches may bring in a context of “4G advanced” and “5G” networks where the UHF broadcasting spectrum is under pressure for being partly or completely attributed to mobile broadband operators due to the predicted explosion of the mobile data traffic.

Le trafic mobile global atteindra 24,3 exa-octets en 2019. Accueillir cette croissance dans les réseaux d’accès radio devient un véritable casse-tête. Nous porterons donc toute notre attention sur l'une des solutions à ce problème : le délestage (offloading) grâce à des communications de dispositif à dispositif (D2D). Notre première contribution est DROiD, une stratégie qui exploite la disponibilité de l'infrastructure cellulaire comme un canal de retour afin de suivre l'évolution de la diffusion d’un contenu. DROiD s’adapte au rythme de la diffusion, permettant d'économiser une quantité élevée de données cellulaires, même dans le cas de contraintes de réception très serrées. Ensuite, nous mettons l'accent sur les gains que les communications D2D pourraient apporter si elles étaient couplées avec les transmissions multicast. Par l’utilisation équilibrée d'un mix de multicast, et de communications D2D, nous pouvons améliorer, à la fois, l'efficacité spectrale ainsi que la charge du réseau. Afin de permettre l’adaptation aux conditions réelles, nous élaborons une stratégie d'apprentissage basée sur l'algorithme dit ‘’bandit manchot’’ pour identifier la meilleure combinaison de communications multicast et D2D. Enfin, nous mettrons en avant des modèles de coûts pour les opérateurs, désireux de récompenser les utilisateurs qui coopèrent dans le délestage D2D. Nous proposons, pour cela, de séparer la notion de seeders (utilisateurs qui transportent contenu, mais ne le distribuent pas) et de forwarders (utilisateurs qui sont chargés de distribuer le contenu). Avec l'aide d’un outil analytique basée sur le principe maximal de Pontryagin, nous développons une stratégie optimale de délestage. / Mobile data traffic is expected to reach 24.3 exabytes by 2019. Accommodating this growth in a traditional way would require major investments in the radio access network. In this thesis, we turn our attention to an unconventional solution: mobile data offloading through device-to-device (D2D) communications. Our first contribution is DROiD, an offloading strategy that exploits the availability of the cellular infrastructure as a feedback channel. DROiD adapts the injection strategy to the pace of the dissemination, resulting at the same time reactive and relatively simple, allowing to save a relevant amount of data traffic even in the case of tight delivery delay constraints.Then, we shift the focus to the gains that D2D communications could bring if coupled with multicast wireless networks. We demonstrate that by employing a wise balance of multicast and D2D communications we can improve both the spectral efficiency and the load in cellular networks. In order to let the network adapt to current conditions, we devise a learning strategy based on the multi-armed bandit algorithm to identify the best mix of multicast and D2D communications. Finally, we investigate the cost models for operators wanting to reward users who cooperate in D2D offloading. We propose separating the notion of seeders (users that carry content but do not distribute it) and forwarders (users that are tasked to distribute content). With the aid of the analytic framework based on Pontryagin's Maximum Principle, we develop an optimal offloading strategy. Results provide us with an insight on the interactions between seeders, forwarders, and the evolution of data dissemination.

La tâche de répondre à une demande croissante pour une meilleure qualité de l'expérience utilisateur dans les communications sans fil, est contestée par la quantité d'énergie consommée par les technologies concernées et les méthodes employées. Sans surprise, le problème de la réduction de la consommation d'énergie doit être abordé à diverses couches de l'architecture de réseau et de diverses directions. Cette thèse traite de certains aspects cruciaux de la couche physique de l'architecture de réseau sans fil afin de trouver des solutions efficaces d'énergie. Dans la première partie de cette thèse, nous explorons l'idée de l'efficacité énergétique à un niveau fondamental. A commencer par répondre aux questions telles que: - Qu'est-ce que la forme physique d'information ?, nous construisons un dispositif de communication simple afin d'isoler certaines étapes clés dans le processus physique de la communication et nous dire comment elles affectent l'efficacité énergétique d'une communication système. Dans la deuxième partie, nous utilisons des outils de la géométrie stochastique pour modéliser théoriquement réseaux cellulaires afin d'analyser l'efficacité énergétique du système. L'exploitation de la traçabilité d'une telle modélisation mathématique, nous explorons les conditions dans lesquelles la consommation d'énergie peut être réduite. En outre, dans cette partie, nous introduisons le concept de la mise en cache des données des utilisateurs à la périphérie du réseau (à savoir le final ac BS qui est en contact avec l'utilisateur) et de montrer quantitativement comment la mise en cache peut aider à améliorer l'efficacité énergétique d'un cellulaire réseau. Nous tenons également à ce traitement à un ac Hetnet scénario (à savoir quand il y a plus d'un type de glspl déployé BS) et étudions divers indicateurs de performance clés. Nous explorons également les conditions où l'efficacité énergétique d'un tel système peut être améliorée. Les résultats de thèse fournissent quelques idées clés pour améliorer l'efficacité énergétique dans un réseau cellulaire sans fil contribuant ainsi à l'avancement vers la prochaine génération (5 G) des réseaux cellulaires. / The task of meeting an ever growing demand for better quality of user experience in wireless communications, is challenged by the amount of energy consumed by the technologies involved and the methods employed. Not surprisingly, the problem of reducing energy consumption needs to be addressed at various layers of the network architecture and from various directions. This thesis addresses some crucial aspects of the physical layer of wireless network architecture in order to find energy efficient solutions.In the first part of this thesis, we explore the idea of energy efficiency at a fundamental level. Starting with answering questions such as - emph{What is the physical form of `information'?}, we build a simple communication device in order to isolate certain key steps in the physical process of communication and we comment on how these affect the energy efficiency of a communication system.In the second part, we use tools from stochastic geometry to theoretically model cellular networks so as to analyze the energy efficiency of the system. Exploiting the tractability of such a mathematical modeling, we explore the conditions under which the consumption of energy can be reduced. Further in this part, we introduce the concept of caching users' data at the edge of the network (namely the final ac{BS} that is contact with the user) and show quantitatively how caching can help improve the energy efficiency of a cellular network. We also extend this treatment to a ac{HetNet} scenario (namely when there are more than one type of glspl{BS} deployed) and study various key performance metrics. We also explore the conditions where energy efficiency of such a system can be improved.The results in thesis provide some key ideas to improve energy efficiency in a wireless cellular network thereby contributing to the advancement towards the next generation (5G) cellular networks.

En cancérologie, les puces à ADN mesurant le transcriptome sont devenues un outil commun pour chercher à caractériser plus finement les pathologies, dans l’espoir de trouver au travers des expressions géniques : des mécanismes,des classes, des associations entre molécules, des réseaux d’interactions cellulaires. Ces réseaux d’interactions sont très intéressants d’un point de vue biologique car ils concentrent un grand nombre de connaissances sur le fonctionnement cellulaire. Ce travail de thèse a pour but, à partir de ces mêmes données d’expression, d’extraire des structures pouvant s’apparenter à des réseaux d’interactions génétiques. Le cadre méthodologique choisi pour appréhender cette problématique est les « Réseaux Bayésiens », c’est-à-dire une méthode à la fois graphique et probabiliste permettant de modéliser des systèmes pourtant statiques (ici le réseau d’expression génétique) à l’aide d’indépendances conditionnelles sous forme d’un réseau. L’adaptation de cette méthode à des données dont la dimension des variables (ici l’expression des gènes, dont l’ordre de grandeur est 105) est très supérieure à la dimension des échantillons (ordre102 en cancérologie) pose des problèmes statistiques (de faux positifs et négatifs) et combinatoires (avec seulement 10gènes on a 4×1018 graphes orientés sans circuit possibles). A partir de plusieurs problématiques de cancers (leucémies et cancers du sein), ce projet propose une stratégie d’accélération de recherche de réseaux d’expression à l’aide de Réseaux Bayésiens, ainsi que des mises en œuvre de cette méthode pour classer des tumeurs, sélectionner un ensemble de gènes d’intérêt reliés à une condition biologique particulière, rechercher des réseaux locaux autour d’un gène d’intérêt.On propose parallèlement de modéliser un Réseau Bayésien à partir d’un réseau biologique connu, utile pour simuler des échantillons et tester des méthodes de reconstruction de graphes à partir de données contrôlées. / In oncology, microarrays have become a classical tool to search and characterize pathologies at a deeper level than previous methods, using genetic expression to find the mechanisms, classes, molecular associations, and cellular interaction networks of different cancers. From a biological point of view, these cellular networks are interesting because they concentrate a large amount of knowledge about cellular processes. The goal of this PhD thesis project is to extract structures that could correspond to genetic interaction networks from the expression data. "Bayesian Networks", i.e. a graphic and probabilistic method that models even static systems (like the expression network) with conditional independences, are used as the framework to investigate this problem. The adaptation of this method to data where the dimension of the variables (about 105 for gene expression) is much greater than the dimension of the samples (about 102 in oncology) aggravates some statistical and combinatorial problems. For several cancer problematics, this project proposes an acceleration strategy for capturing expression networks with Bayesian Networks and some methods to classify tumors, finding gene signatures of particular biological conditions by searching for local networks in the neighborhood of a gene of interest. In parallel, we propose to model a Bayesian Network from a known biological network, which is useful to simulate samples and to test these methods to reconstruct graphs from

Ces dernières années, les services basés sur la position (Location Based Services, LBS) ont attiré l'attention des opérateurs mobiles et autres acteurs des télécommunications. L'un des intérêts des opérateurs mobiles dans le contexte de LBS est d'offrir aux abonnés une localisation précise, durable et d'un coût peu élevé. Une méthode éventuelle qui peut répondre à ces besoins, est la méthode de "localisation basée sur les empreintes radios " (Location Fingerprinting, LFP). La méthode LFP exploite les réseaux radios existants, comme les réseaux cellulaires, ou les WLANs. La méthode profite des mesures génériques qui sont disponibles à partir des interfaces radios, et permet donc une localisation à bas coûts.La méthode n'exige pas une grande consommation d'énergie, car elle profite des mesures radios génériques qui se font régulièrement au sein du terminal. La première partie principale de cette thèse concerne la compression de la base de données radio, dans les systèmes de LFP. Nous avons proposé d'effectuer cette compression en appliquant une technique de Clustering pendant la phase d'apprentissage. A cette égard, nous avons développé un algorithme de clustering, bien adapté à la structure des empreintes radios dans la base. Dans la deuxième partie principale de cette thèse, nous avons abordé le sujet du traitement des données manquantes dans les bases de données radio. Une approche systématique a été développée, où on distingue le modèle pour les données complètes, et le modèle pour le mécanisme d'effacement. Ainsi, un algorithme de localisation basé sur le Maximum de Vraisemblance, et une technique de Multiple Imputation sont développés, qui traitent les données manquantes pendant la phase de localisation et la phase d'apprentissage.