Afin de répondre aux besoins de la 5G, nous évaluons plusieurs visions du cœur de réseau. Nous comparons les performances des visions en mesurant le temps nécessaire pour établir le service pour l’utilisateur. De plus, nous proposons dans cette thèse un algorithme basé sur la théorie du contrôle permettant d’équilibrer la charge entre les instances AMF, et d’augmenter ou de diminuer le nombre d’instances AMF en fonction de la charge du réseau. En outre, nous proposons un nouveau mécanisme pour adapter les ressources du réseau cœur 5G en anticipant les évolutions, de la charge de trafic, grâce à des prédictions via des approches de machine learning. Enfin, nous proposons une solution pour généraliser les réseaux de neurones tout en accélérant le processus. / In order to fulfil the needs of 5G, we evaluate, using a testbed, multiple visions of core networks. We compare the performances of the visions in terms of the time needed to create the user data plane. In addition, we provide an algorithm based on Control Theory allowing to equilibrate the load on the AMF instances, and to scale out or in the AMF instances depending on the network load. Also, we propose a novel mechanism to scale 5G core network resources by anticipating traffic load changes through forecasting via deep learning approaches. Finally, we propose a novel solution to generalize neural networks while accelerating the learning process.

La thèse s'intéresse à la réalisation d'une architecture de Qualité de Service en rupture avec les approches classiques, permettant d'offrir des garanties de bout en bout pour le trafic. L'approche Flow-Aware Networking considère le trafic au niveau des flux applicatifs, pour lesquels des modèles de trafic simples mais robustes conduisent à une relation fondamentale entre ressources offertes par le réseau, la demande générée, et la performance obtenue. En particulier, l'architecture de routeur Cross-Protect propose la combinaison d'un ordonnancement fair queueing et d'un contrôle d'admission afin d'assurer de manière implicite la performance des flots streaming et élastique, sans nécessiter ni marquage ni procotole de signalisation. Dans un tel contexte, nous considérons le dimensionnement des buffers au sein des routeurs, l'introduction d'un ordonnancement de type fair queueing dans le réseau et son impact sur la performance des protocoles TCP, ainsi que la réalisation d'un algorithme de contrôle d'admission approprié. Pour terminer, une déclinaison de cette architecture pour le réseau d'accès est proposée. / The thesis deals with the realization of a Quality of Service architecture that breaks with traditional approaches, and allows end-to-end performance guarantees for the traffic. The Flow-Aware Networking approach considers the traffic at the flow level, for which simple but robust traffic models lead to a fundamental relationship between the resources offered by the network, the demand and the obtained performance. In particular, the Cross-Protect router architecture proposes the combination of a fair queueing scheduler, and an admission control so as to implicitly ensure the performance of both streaming and elastic flows, without the need for any marking nor signalization protocol. In such a context, we consider the sizing of router buffers, the introduction of fair queueing scheduling inside the network and its impact on the performance of TCP protocols, as well as the realization of a suitable admission control algorithm. Finally, a declination of this architecture for the access network is proposed.