Dans les systèmes de communications sans fils, l'allocation de ressources reste toujours un défi considérable afin de satisfaire les demandes des utilisateurs et de fournir de bonnes performances avec une perpétuelle demande en applications gourmandes en ressources. Les techniques multiporteuses essentiellement les techniques dérivant de l'OFDM sont généralement utilisées pour transmettre les données dans des sous-porteuses orthogonales. De plus, de nouvelles stratégies de relayage sont proposées pour améliorer les performances en bordures de cellules. Plusieurs types de relais peuvent être sollicités comme les relais fixes faisant partie de l'infrastructure du système ou les relais mobiles qui ne nécessitent pas un coût additionnel de déploiement.Dans cette thèse, nous étudions principalement l'allocation des ressources pour le sens montant d'un système cellulaire OFDMA assurant les exigences de qualité de service et l'équité entre les utilisateurs. Les algorithmes d'allocation de ressources les plus utilisés sont présentés et un nouvel algorithme se basant sur l'équité proportionnelle pondérée (WPF) est proposé afin d'approcher les bornes supérieures de débit et d'équité. L'algorithme WPF propose un poids variable par utilisateur permettant d'allouer un nombre plus élevé de sous-porteuses au centre de la cellule qu'en bordure tout en gardant une bonne équité entre les utilisateurs. Nous établissons une étude théorique afin de comparer l'algorithme proposé à l'algorithme classique d'équité proportionnelle (PF). Nous étendons ensuite l'algorithme WPF à un système multi-cellulaire où l'interférence inter-cellulaire (ICI) dégrade les performances du système. Enfin, nous étudions les stratégies d'annulation de l'ICI et proposons une nouvelle méthode pour réduire l'ICI en se basant sur la coopération entre les stations de base (BSs) et sur les indicateurs d'interférence. Nous proposons un nouvel indicateur d'interférence (EII) à valeurs entières échangé par les BSs pour indiquer les niveaux d'interférence des sous-porteuses. En prenant en compte les valeurs de EII échangées, chaque BS alloue dynamiquement les sous-porteuses de manière à éviter de fortes valeurs d'ICI.Dans un deuxième temps, nous étudions la communication coopérative en utilisant des relais mobiles. Pour cela, de simples utilisateurs mobiles ayant des positions avantageuses peuvent relayer d'autres utilisateurs en bordure de cellule en plus de transmettre leurs propres données. Un relai utilisant le protocole DF multiplexe ainsi ses propres données aux données relayées avant de transmettre à la BS. L'allocation de ressource est formulée sous forme d'un problème d'optimisation dont le but est de minimiser la puissance totale d'émission du système tout en assurant un débit cible par utilisateur. Dans un premier temps, nous proposons une méthode de sélection des relais comme phase d'initialisation et offrons une heuristique itérative pour optimiser l'allocation de puissance et des blocs de ressources radio (RBs). Dans un second temps, nous traitons la sélection des relais comme une variable d'optimisation additionnelle. Pour la résolution, la décomposition de Lagrange et la méthode duale sont utilisées et le problème global est divisé en sous problèmes résolus de manière itérative afin d'approcher la solution optimale. Enfin, nous étendons ce modèle coopératif à un modèle à antennes multiples (MIMO) afin d'étudier l'influence des antennes multiples sur la puissance totale de transmission. Les paramètres à optimiser sont la sélection des relais, l'allocation des puissances et l'allocation des RBs. Afin d'allouer la puissance sur les antennes d'un utilisateur, nous avons étudié la répartition égale des puissance (EPA) et le beamforming. Les expressions théoriques correspondantes sont établies et les résultats de simulation sont présentés pour comparer le modèle avec EPA et le modèle avec beamforming au modèle non coopératif. / In wireless systems, resource allocation is still an important challenge to satisfy user requirements and to ensure good system performances with always greedy data applications. Multicarrier techniques especially the Orthogonal Frequency Division Multiplexing (OFDM) techniques are generally used to carry data into orthogonal subcarriers. Furthermore, relaying strategies are used to enhance cell edge performances. Many types of relays can be investigated as fix relays being part of the network infrastructure or mobile relays without additional deployment cost.In this thesis, we mainly consider the resource allocation for an uplink Orthogonal Frequency Division Multiple Access (OFDMA) system for a cellular system model ensuring Quality of Service (QoS) requirements and fairness between users. The most used resource allocation algorithms are presented and a novel Weighted Proportional Fair (WPF) algorithm is proposed to approach upper bounds of both throughput and fairness. The WPF algorithm considers user weights to allocate more subcarriers in the cell center than in the cell edge keeping sufficient fairness between users. We establish a theoretical analysis to compare the behavior of the proposed WPF algorithm to the classical Proportional Fair (PF) algorithm. Then, we extend this WPF algorithm to a multi-cell system model where the Inter-Cell Interference (ICI) limits the system performance. Moreover, we study ICI mitigation strategies and propose a novel method to reduce the ICI based on Base Station (BS) cooperation and interference indicators. We propose the Enhanced Interference Indicator (EII) with integer values to be exchanged by the BSs indicating interference levels for the subcarriers. Function of these communicated EII values, each BS allocates dynamically subcarriers in order to reduce the ICI. Our contributions in the multi-cell system model are the WPF and the EII.Moreover, we investigate in this dissertation the cooperative communication using mobile relays and propose multiple contributions. For this, simple mobile users with advantageous positions can relay cell edge users to carry data to the BS in addition to their own data. A Decode and Forward (DF) relay multiplex then its own data and relayed data before transmitting to the BS. The resource allocation is formulated as an optimization problem aiming to minimize the system transmit power and respecting a required target data rate per user constraint. In a first time, we propose an initialization method for the paring step to associate source-relay pairs and propose an iterative heuristic to optimize both power and Resource Blocks (RB) allocations. In a second time, we consider the relay selection as an optimization variable in addition of power and RB allocations. For resolution, Lagrangian decomposition and Dual method are used and the global problem is divided into subproblems iterativelly resolved to approach the optimal solution. Finally, we extend this cooperative system model to a Multiple Input Multiple Output (MIMO) system model to study the influence of multiple antennas on the system transmit power. The features to optimize are relay selection, power and RBs allocation. Moreover, to allocate power in the different antennas for each user, both Equal Power Allocation (EPA) and beamforming are studied. Theoretical expressions are established and simulations results are presented to compare EPA, beamforming and non-cooperative system.

L'informatique en nuage (Cloud Computing) a émergé comme un nouveau paradigme pour offrir des ressources informatiques à la demande et pour externaliser des infrastructures logicielles et matérielles. Le Cloud Computing est rapidement et fondamentalement en train de révolutionner la façon dont les services informatiques sont mis à disposition et gérés. Ces services peuvent être demandés à partir d'un ou plusieurs fournisseurs de Cloud d'où le besoin de la mise en réseau entre les composants des services informatiques distribués dans des emplacements géographiquement répartis. Les utilisateurs du Cloud veulent aussi déployer et instancier facilement leurs ressources entre les différentes plateformes hétérogènes de Cloud Computing. Les fournisseurs de Cloud assurent la mise à disposition des ressources de calcul sous forme des machines virtuelles à leurs utilisateurs. Par contre, ces clients veulent aussi la mise en réseau entre leurs ressources virtuelles. En plus, ils veulent non seulement contrôler et gérer leurs applications, mais aussi contrôler la connectivité réseau et déployer des fonctions et des services de réseaux complexes dans leurs infrastructures virtuelles dédiées. Les besoins des utilisateurs avaient évolué au-delà d'avoir une simple machine virtuelle à l'acquisition de ressources et de services virtuels complexes, flexibles, élastiques et intelligents. L'objectif de cette thèse est de permettre le placement et l'instanciation des ressources complexes dans des infrastructures de Cloud distribués tout en permettant aux utilisateurs le contrôle et la gestion de leurs ressources. En plus, notre objectif est d'assurer la convergence entre les services de cloud et de réseau. Pour atteindre ces objectifs, cette thèse propose des algorithmes de mapping d'infrastructures virtuelles dans les centres de données et dans le réseau tout en respectant les exigences des utilisateurs. Avec l'apparition du Cloud Computing, les réseaux traditionnels sont étendus et renforcés avec des réseaux logiciels reposant sur la virtualisation des ressources et des fonctions réseaux. En plus, le nouveau paradigme d'architecture réseau (SDN : Software Defined Networks) est particulièrement pertinent car il vise à offrir la programmation du réseau et à découpler, dans un équipement réseau, la partie plan de données de la partie plan de contrôle. Dans ce contexte, la première partie de la thèse propose des algorithmes optimaux (exacts) et heuristiques de placement pour trouver le meilleur mapping entre les demandes des utilisateurs et les infrastructures sous-jacentes, tout en respectant les exigences exprimées dans les demandes. Cela inclut des contraintes de localisation permettant de placer une partie des ressources virtuelles dans le même nœud physique. Ces contraintes assurent aussi le placement des ressources dans des nœuds distincts. Les algorithmes proposés assurent le placement simultané des nœuds et des liens virtuels sur l'infrastructure physique. Nous avons proposé aussi un algorithme heuristique afin d'accélérer le temps de résolution et de réduire la complexité du problème. L'approche proposée se base sur la technique de décomposition des graphes et la technique de couplage des graphes bipartis. Dans la troisième partie de la thèse, nous proposons un cadriciel open source (framework) permettant d'assurer la mise en réseau dynamique entre des ressources Cloud distribués et l'instanciation des fonctions réseau dans l'infrastructure virtuelle de l'utilisateur. Ce cadriciel permettra de déployer et d'activer les composants réseaux afin de mettre en place les demandes des utilisateurs. Cette solution se base sur un gestionnaire des ressources réseaux "Cloud Network Gateway Manager" et des passerelles logicielles permettant d'établir la connectivité dynamique et à la demande entre des ressources cloud et réseau [...] / Cloud computing has rapidly emerged as a successful paradigm for providing IT infrastructure, resources and services on a pay-per-use basis over the past few years. As, the wider adoption of Cloud and virtualization technologies has led to the establishment of large scale data centers that consume excessive energy and have significant carbon footprints, energy efficiency is becoming increasingly important for data centers and Cloud. Today data centers energy consumption represents 3 percent of all global electricity production and is estimated to further rise in the future. This thesis presents new models and algorithms for energy efficient resource allocation in Cloud data centers. The first goal of this work is to propose, develop and evaluate optimization algorithms of resource allocation for traditional Infrastructutre as a Service (IaaS) architectures. The approach is Virtual Machine (VM) based and enables on-demand and dynamic resource scheduling while reducing power consumption of the data center. This initial objective is extended to deal with the new trends in Cloud services through a new model and optimization algorithms of energy efficient resource allocation for hybrid IaaS-PaaS Cloud providers. The solution is generic enough to support different type of virtualization technologies, enables both on-demand and advanced resource provisioning to deal with dynamic resource scheduling and fill the gap between IaaS and PaaS services and create a single continuum of services for Cloud users. Consequently, in the thesis, we first present a survey of the state of the art on energy efficient resource allocation in cloud environments. Next, we propose a bin packing based approach for energy efficient resource allocation for classical IaaS. We formulate the problem of energy efficient resource allocation as a bin-packing model and propose an exact energy aware algorithm based on integer linear program (ILP) for initial resource allocation. To deal with dynamic resource consolidation, an exact ILP algorithm for dynamic VM reallocation is also proposed. This algorithm is based on VM migration and aims at constantly optimizing energy efficiency at service departures. A heuristic method based on the best-fit algorithm has also been adapted to the problem. Finally, we present a graph-coloring based approach for energy efficient resource allocation in the hybrid IaaS-PaaS providers context. This approach relies on a new graph coloring based model that supports both VM and container virtualization and provides on-demand as well as advanced resource reservation. We propose and develop an exact Pre-coloring algorithm for initial/static resource allocation while maximizing energy efficiency. A heuristic Pre-coloring algorithm for initial resource allocation is also proposed to scale with problem size. To adapt reservations over time and improve further energy efficiency, we introduce two heuristic Re-coloring algorithms for dynamic resource reallocation. Our solutions are generic, robust and flexible and the experimental evaluation shows that both proposed approaches lead to significant energy savings while meeting the users' requirements

Cette thèse traite des mécanismes de gouvernance d’une fédération de réseaux, lorsque la prise de décision est partagée entre plusieurs partenaires formant de multiples coalitions indépendantes. Notre interrogation se justifie au regard de la théorie, en raison du nombre réduit de travaux qui abordent la question de la gouvernance des fédérations de réseaux. Nous combinons une approche théorique avec une étude du terrain, dans l’objectif de répondre à notre interrogation. Nous choisissons comme terrain d’étude et comme étude de cas, la Fédération des réseaux de santé gérontologique Ile-de-France (FREGIF) et ses réseaux-membres. Parmi les pistes de recherche théorique, nous explorons l’impact de la dépendance aux ressources entre partenaires, les jeux de pouvoir entre acteurs, et leurs coalitions. L’interprétation des résultats empiriques à la lumière du cadre théorique dans une démarche abductive, nous permet de comprendre comment et pour quelles raisons la structure réseau évolue dans une forme simple (réseau) et dans une forme complexe (fédération de réseaux), et ce qui peut déterminer en parallèle les mécanismes de gouvernances. Nous constatons que pour la gouvernance d’une fédération de réseaux, l’analyse des configurations du pouvoir et de leurs transitions semble être déterminante quelle que soit la situation de l’environnement externe ; la construction d’un environnent négocié, comme celui du réseau, ne semble pas être suffisante pour surmonter durablement la dépendance aux ressources, en l’absence d’un changement de modèle économique ; la prise en compte et la maitrise de jeux politiques et leur bonne mobilisation semblent être déterminantes, quelle que soit la situation de l’environnement externe. / This thesis deals with the mechanisms of governance of a federation of networks, where decision making is shared among several partners forming multiple independent coalitions. Our question is justified on the theoretical level, because of the small number of works that analyses the issue of governance of networks federations. We combine our theoretical approach with an empirical study, in order to answer our question. We choose as a case study, the Fédération des réseaux de santé gérontologique Ile-de-France (FREGIF) and its networks members. Among the theoretical fields of research, we explore the impact of dependence to ressources between partners, of power games between players and their coalitions. The interpretation of the empirical results in light of the theoretical framework in an abductive approach, allows us to understand how and why the network structure evolves in a simple form (network) and in a complex form (federation of networks), and how can be determined in parallel the governance mechanisms. We note that the analysis of configurations of power and related transitions seem to be decisive regardless of the situation in the external environment; the construction of a “negotiated environment”, as the network organisation, does not appear to be sufficient to permanently overcome dependance to resources, in the absence of a change in the economic model; mastery of political games and its good mobilization appear to be decisive for the governance of a federation of networks, regardless of the situation in the external environment.

La communication mobile est considérée comme l'un des piliers des villes intelligentes, où les citoyens devraient pouvoir bénéficier des services de télécommunications partout et quand ils les souhaitent, d'une manière sûre et peu coûteuse. Cela est possible grâce à un déploiement dense des réseaux mobiles à large bande de dernière génération. Ce déploiement dense entraînera une consommation énergétique plus élevée et donc plus d'émissions de gaz et de pollution. Par conséquent, il est crucial d'un point de vue environnemental de réduire la consommation d'énergie. Dans le cadre de cette thèse, nous introduisons des méthodes dynamiques de gestion de ressources permettant d'augmenter le débit et l'efficacité énergétique, et réduisant ainsi la pollution. Ainsi, nous ciblons les réseaux multicellulaires verts où l'augmentation de l'efficacité énergétique doit tenir en compte de l'accroissement de la demande de débit par les utilisateurs mobiles. Cette augmentation, exponentielle en terme de débit, a poussé les opérateurs à utiliser la totalité du spectre fréquentiel dans toutes les cellules des réseaux mobiles de dernière génération. Par conséquence, l'interférence intercellulaire (ICI : Inter-Cell Interference) devient prépondérante et dégrade la performance des utilisateurs, en particulier ceux ayant de mauvaises conditions radios. Dans cette thèse, nous nous focalisons sur la technique du contrôle de puissance considérée comme une des méthodes clé de la coordination d'interférence Intercellulaire (ICIC : Inter-Cell Interference Coordination), tout en mettant l'accent sur des méthodes efficaces énergétiquement. Nous formulons ce problème d'allocation de la puissance, sur le lien descendant en mettant en œuvre des méthodes centralisées et décentralisées: les méthodes centralisées ayant recours à l'optimisation convexe alors que les méthodes décentralisées se basant sur la théorie des jeux non-coopératifs. Par ailleurs nous proposons ensuite une heuristique de contrôle de puissance qui a l'avantage d'être stable et basée sur des messages de signalisation déjà existant dans le système. Cette heuristique permet d'éviter le gaspillage de la bande passante par des signalisations intercellulaires et de réduire le ICI. De plus, le problème de contrôle de puissance a un impact important sur l'allocation des ressources radios et sur l'association des utilisateurs mobiles à une station de base. Ainsi, dans la deuxième partie de la thèse, nous avons formulé un problème globale englobant le contrôle de puissance, le contrôle d'allocation de ressources radios, et le contrôle de l'association des utilisateurs à une station de base, cela afin d'obtenir une solution globalement efficace. Ces trois sous problèmes sont traités itérativement jusqu'à convergence de la solution globale. En particulier nous proposons pour la problématique d'association des utilisateurs trois algorithmes: un algorithme centralisé, un algorithme semi-distribué et finalement un algorithme complètement distribué se basant sur l'apprentissage par renforcement. Par ailleurs, pour l'allocation de puissance, nous implémentons des solutions centralisées et des solutions distribuées. Les preuves de convergence des algorithmes ont été établies et les simulations approfondies ont permis d'évaluer et de comparer quantitativement les performances, l'efficacité énergétique et le temps de convergence des algorithmes proposés. / Mobile communication is considered as one of the building blocks of smart cities, where citizens should be able to benefit from telecommunications services, wherever they are, whenever they want, and in a secure and non-costly way. This can be done by dense deployment of the latest generation of mobile broadband networks. However, this dense deployment will lead to higher energy consumption, and thus more gas emission and pollution. Therefore, it is crucial from environmental point of view to propose solution reducing energy consumption. In this thesis, we introduce dynamic resource management methods that increase throughput and energy efficiency, and thus reduce pollution. In this framework, we are targeting green multi-cell networks where increased energy efficiency must take into account the increased demand of data by mobile users. This increase, which is exponential in terms of throughput, pushed operators to use the entire frequency spectrum in all cells of the latest generation of mobile networks. As a result, Inter-Cellular Interference (ICI) became preponderant and degraded the performance of users, particularly those with poor radio conditions. In this thesis, we focus on the techniques of power control on the downlink direction, which is considered as one of the key methods of Inter-Cell Interference Coordination (ICIC) while focusing on energy efficient methods. We propose centralized and decentralized methods for this problem of power allocation: centralized methods through convex optimization, and decentralized methods based on non-cooperative game theory. Furthermore, we propose a power control heuristic which has the advantage of being stable and based on signaling messages already existing in the system. The power control problem has a relevant impact on the allocation of radio resources and on the association of mobile users with their servicing Base Station. Therefore, in the second part of the thesis, we formulated a global problem encompassing power control, radio resources allocation, and control of users’ association to a base station. These three sub-problems are treated iteratively until the convergence to the overall solution. In particular, we propose three algorithms for the user association problem: a centralized algorithm, a semi-distributed algorithm and finally a fully distributed algorithm based on reinforcement learning. In addition, for power allocation we implement centralized solutions and distributed solutions. The proof of convergence for the various algorithms is established and the in-depth simulations allow us to evaluate and compare quantitatively the performance, the energy efficiency, and the convergence time of the proposed algorithms.

La personnalisation de l’apprentissage dans les environnements informatiques pour l’apprentissage humain (EIAH) est un sujet de recherche qui est traité depuis de nombreuses années. Avec l’arrivée des cours en ligne ouverts et massifs (MOOC), la question de la personnalisation se pose de façon encore plus cruciale et de nouveaux défis se présentent aux chercheurs. En effet, le même MOOC peut être suivi par des milliers d’apprenants ayant des profils hétérogènes (connaissances, niveaux éducatif, objectifs, etc). Il devient donc nécessaire de tenir compte de cette hétérogénéité en présentant aux apprenants des contenus éducatifs adaptés à leurs profils afin qu’ils tirent parti au mieux du MOOC.D’un autre côté, de plus en plus de ressources éducatives libres (REL) sont partagées sur le web. Il est important de pouvoir réutiliser ces REL dans un contexte différent de celui pour lequel elles ont été créées. En effet, produire des REL de qualité est une activité coûteuse en temps et la rentabilisation des REL passe par leur réutilisation.Pour faciliter la découverte des REL, des schémas de métadonnées sont utilisés pour décrire les REL.Cependant, l’utilisation de ces schémas a amené à des entrepôts isolés de descriptions hétérogènes et qui ne sont pas interopérables. Afin de régler ce problème, une solution adoptée dans la littérature consiste à appliquer les principes des données ouvertes et liées (LOD) aux descriptions des REL.Dans le cadre de cette thèse, nous nous intéressons à la personnalisation des MOOC et à la réutilisation des REL.Nous proposons un système de recommandation qui fournit à un apprenant en train de suivre un MOOC des ressources externes qui sont des REL adaptées à son profil, tout en respectant les spécificités du MOOC suivi.Pour sélectionner les REL, nous nous intéressons à celles qui possèdent des descriptions insérées dans les LOD, stockées dans des entrepôts accessibles sur le web et offrant des moyens d’accès standardisés. Notre système de recommandation est implémenté dans une plateforme de MOOC, Open edX et il est évalué en utilisant une plateforme de micro-tâches. / For many years now, personalization in TEL is a major subject of intensive research. With the spreading of Massive Open Online Courses (MOOC), the personalization issue becomes more acute. Actually, any MOOC can be followed by thousands of learners with different educational levels, learning styles, preferences, etc. So, it is necessary to present pedagogical contents taking into account their heterogeneous profiles so that they can maximize their benefit from following the MOOC.At the same time, the amount of Open Educational Resources (OER) available on the web is permanently growing. These OERs have to be reused in contexts different from the initial ones for which they were created.Indeed, producing quality OER is costly and requires a lot of time. Then, different metadata schemas are used to describe OER. However, the use of these schemas has led to isolated repositories of heterogeneous descriptions which are not interoperable. In order to address this problem, a solution adopted in the literature is to apply Linked Open Principles (LOD) to OER descriptions.In this thesis, we are interested in MOOC personalization and OER reuse. We design a recommendation technique which computes a set of OERs adapted to the profile of a learner attending some MOOC. The recommended OER are also adapted to the MOOC specificities. In order to find OER, we are interested in those who have metadata respecting LOD principles and stored in repositories available on the web and offering standardized means of access. Our recommender system is implemented in the MOOC platform Open edX and assessed using a micro jobs platform.

Cette thèse traite le problème de l’allocation des ressources physiques dans les réseaux ad hoc mobiles en contexte multi-utilisateurs. Nous considérons qu’un noeud du réseau, appelé gestionnaire des ressources (GR) a pour tâche d’effectuer cette allocation de ressources, et que pour ce faire, les autres noeuds lui communiquent des informations relatives aux canaux de propagations de leurs liens de communications. Ce modèle de réseaux induit un délai entre le moment où les noeuds envoient leurs informations au GR et le moment où le GR leur envoie leur allocation de ressource, ce qui rend impossible l’utilisation d’informations de canal instantanées pour effectuer l’allocation. Ainsi, nous considérons que le GR ne dispose que d’informations statistiques relatives aux canaux des différents liens de communications. De plus, nous supposons que chaque lien utilise le mécanisme de l’ARQ Hybride (HARQ). Dans ce contexte, la thèse comporte deux objectifs principaux: i) Proposer des procédures d’estimation de la statistique du canal de propagation, et plus particulièrement du facteur K du canal de Rice avec et sans effet de masquage. ii) Proposer et étudier des algorithmes d’allocation de ressources basés sur les statistiques du canal et prenant en compte l’utilisation de l’HARQ ainsi que de schéma de modulation et de codage pratique. En particulier, on cherche à maximiser des grandeurs relatives à l’efficacité énergétique du système. Les ressources à allouer à chaque lien sont une énergie de transmission et une proportion de la bande de fréquence. / This thesis addresses the Resource Allocation (RA) problem in multiuser mobile ad hoc networks. We assume that there is a node in the network, called the resource manager (RM), whose task is to allocate the resource and thus the other nodes send him there channel state information (CSI). This network model induces a delay between the time the nodes send the RM their CSI and the time the RM sends them their RA, which renders impossible the use of instantaneous CSI. Thus, we assume that only statistical CSI is available to perform the RA. Moreover, we assume that an Hybrid ARQ (HARQ) mechanism is used on all the links. In this context, the objective of the thesis is twofold: i) Propose procedures to estimate the statistical CSI, and more precisely to estimate the Rician K factor with and without shadowing. ii) Propose and analyse new RA algorithms using statistical CSI and taking into account the use of HARQ and practical modulation and coding schemes. We aim to maximize energy efficiency related metrics. The resource to allocate are per-link transmit energy and bandwidth proportion.

Les demandes de haut débit, faible latence et grande fiabilité augmentent dans les nouvelles générations de systèmes de radiocommunications. Par conséquent, on propose de combiner la transmission non orthogonale avec les retransmissions HARQ afin de combattre les fluctuations de canal de transmission à haut débit. Dans la première partie de la thèse, on propose des protocoles de retransmissions HARQ avec l'aide d'un relai afin d'améliorer le débit et la fiabilité du système. Une version renforcée du protocole HARQ qui prend en compte le délai de retour est proposée dans la seconde partie de la thèse. / HARQ has become an important research field in the wireless digital communications area during the last years. In this thesis, we improve the HARQ mechanisms in terms of throughput and/or latency which are the bottleneck of next generation wireless communication systems. More precisely, we improve the time-slotted HARQ systems by mimicking NOMA, which means using superposed packets in a single-user context. In the first part of the thesis, we propose HARQ protocols using the help of a relay to improve the transmission rate and reliability. An enhanced HARQ protocol adapted to delayed feedback is proposed in the second part. In this new multi-layer HARQ protocol, additional redundant packets are sent preemptively before receiving the acknowledgement, and in superposition to other HARQ processes.

La gestion des activités de distribution dans le secteur forestier pose un enjeu de taille en raison de la décentralisation de la prise de décision, l'incertitude sur les opérations de production et la quantité massive de données. Dans ce contexte, le but de ce mémoire est de concevoir un système d'aide à la décision pour l'allocation de la production et la planification du transport. Il vise également à évaluer une approche à flux poussé-tiré de gestion de la chaîne de valeur. Ce projet est réalisé en collaboration avec Produits forestiers Résolu, permettant l'évaluation des solutions dans un cadre réel de grande envergure. Pour atteindre ces objectifs, une analyse du contexte de l'organisation a d'abord mis en évidence les modes de fonctionnement de l'entreprise, les caractéristiques d'un réseau de distribution dans l'industrie forestière et les interactions interdépartementales. Une revue de la littérature a ensuite été réalisée afin d'établir un état de l'art sur les approches de résolution des problèmes d'allocation, les mécanismes de coordinations et les stratégies d'intégration. Suite à l'acquisition et le traitement des données de l'entreprise, deux outils d'aide à la décision ont été développés pour des activités critiques de l'entreprise, actuellement réalisées entièrement manuellement. Un premier outil permet de déterminer l'allocation optimale des commandes aux centres de production et de distribution. La mise en œuvre de cet outil pour l'entreprise permet de réduire les coûts de transport jusqu'à 7.2%. Ce modèle permet également d'évaluer l'effet d'une stratégie hybride de flux poussé-tiré sur la performance de l'entreprise. Le second outil permet d'optimiser la sélection de routes et de transporteurs ferroviaires pour la distribution de marchandises dans le réseau nord-américain, pouvant conduire à une réduction des coûts de l'ordre de 6.6%. Finalement, le projet a permis de démontrer qu'il est possible pour l'entreprise de déplacer son point de découplage en amont du rabotage. L'intégration des deux modèles dans une stratégie hybride de production et distribution permet des économies de 12.3%. Ces résultats ont stimulé une réflexion stratégique chez le partenaire afin de revoir sa gestion des opérations de production, de distribution et de ventes. Ce travail contribue ainsi au domaine en évaluant les effets d'une approche à flux poussé-tiré ainsi que des outils pour faciliter la prise de décision dans un cas d'études du secteur forestier tout en répondant aux besoins pratiques du partenaire industriel.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal.