Les travaux réalisés dans cette thèse traitent de l'optimisation des échanges dans les réseaux véhiculaires sans fil en mode sans infrastructure Ad Hoc (VANETs). Les VANETs sont une partie des systèmes de transports intelligents (STIs).Ces derniers essaient de répondre à la question de comment équiper les véhicules de systèmes de communications sans fil pour éviter les accidents, mieux gérer les embouteillages et avoir des.impacts économiques, énergétiques et environnementaux positifs. Les VANETs utilisent les équipements mis en place dans les véhicules par les STI pour assurer des communications sans fil autonomes (IEEE 802.11p, 3G, LTE, etc) entre les véhicules ou entre les véhicules et les infrastructures fixes. Avec de tels mécanismes de communication, un véhicule peut échanger des informations avec ses voisins proches à un saut ou loin à deux sauts et plus grâce à la technique de relayage des messages de la source à la destination à travers les véhicules intermédiaires. Afin d'assurer un cheminement optimal de ces messages, des protocoles de routage existent. Dans ce travail, nous proposons un nouveau concept de routage de type géocast pour lequel la littérature ne répond pas. Le routage géocast dans la littérature permettant d'acheminer un message d'un véhicule source unique vers tous les véhicules situés dans une zone de destination géographique bien définie, nous avons proposée de scinder cette zone de destination en plusieurs sous-zones géographiques. La solution que nous avons proposé est le protocole GeoSUZ qui permet d'optimiser les échanges dans le contexte de routage géocast multi-zones de destination. / Vehicular ad hoc networks (VANETs) are a part of intelligent transportation systems (ITS). These letter attempt to answer the question of how to equip vehicles with wireless communication means to avoid accidents, better manage congestion and have positive impact on economics, energy and environment. Indeed, with wireless communication mechanisms such as IEEE 802.11p, a vehicle may exchange information with its near neighbors at one hop or at two furthur hops trhough relaying messages technique across intermediate vehicles. Some of these messages may cover vehicles wich are in a defined geographical area and spread throughout the network will consume bandwidth and penalize other vehicles. This is the case for information on the road trafic, for example. In the latter case, routing protocols said Geocast are used for the dissemination of these messages. The protocols are used to route a message from a unique source to multiple destination vehicles locked in the same geographic area. In this thesis, we considered the case where we have several geographic areas of interest and have proposed a new Geocast routing mechanism, called GeoSUZ, for conveying a message optimally between a source and multiple destination areas. An optimized broadcasting mechanism within an area is also combined with GeoSUZ algorithm to ensure end-to-end routing with minimal overhead.

Les systèmes pair-à-pair (P2P) sont aujourd'hui très populaires. Leur utilisation va de la messagerie instantanée au partage de fichiers, en passant par la sauvegarde et le stockage distribué ou encore le streaming video. Parmi les protocoles P2P, les protocoles basés sur le "gossip" sont une famille de protocoles qui a fait l'objet de nombreux travaux de recherche durant la dernière décennie. Les raisons de l'engouement pour les protocoles basés sur le "gossip" sont qu'ils sont considérés robustes, faciles à mettre en oeuvre et qu'ils ont des propriétés de passage à l'échelle intéressantes. Ce sont donc des candidats intéressants dès lors qu'il s'agit de réaliser des systèmes distribués dynamiques à large échelle. Cette thèse considère deux problématiques rencontrées lorsque l'on déploie des protocoles basé sur le "gossip" dans un environnement réel comme l'Internet. La première problématique est la prise en compte des pare-feux (NAT) dans le cadre des protocoles d'échantillonnage basés sur le "gossip". Ces protocoles font l'hypothèse que, a tout moment, chaque noeud est capable de communiquer avec n'importe quel noeud du réseau. Cette hypothèse est fausse dès lors que certains noeuds utilisent des NAT. Nous présentons Nylon, un protocole d'échantillonnage qui fonctionne malgré la présence de NAT. Nylon introduit un faible surcoût pour gérer les NAT et partage équitablement ce surcoût entre les noeuds possédant un NAT et les autres noeuds. La deuxième problématique que nous étudions est la possibilité de limiter la dissémination de messages de type "spam" dans les protocoles de dissémination basés sur le "gossip". Ces protocoles sont en effet des vecteurs idéaux pour diffuser les messages de type "spam" du fait qu'il n'y a pas d'autorité de contrôle permettant de filtrer les messages basés sur leur contenu. Nous proposons FireSpam, un protocole de dissémination basé sur le "gossip" qui permet de limiter la diffusion des messages de type "spam". FireSpam fonctionne par filtrage décentralisé (chaque noeud participe au filtrage). Par ailleurs, il fonctionne malgré la présence d'une fraction de noeuds malicieux (aussi appelés "Byzantins") et malgré la présence de noeuds dits "rationnels" (aussi appelés "égoïstes"). Ces derniers sont prêts à dévier du protocole s'ils ont un intérêt à le faire.

La dissémination d'information explore les chemins pris par l'information qui est transmise dans un réseau social, afin de comprendre et modéliser les relations entre les utilisateurs de ce réseau, ce qui permet une meilleur compréhension des relations humaines et leurs dynamique. Même si la priorité de ce travail soit théorique, en envisageant des aspects psychologiques et sociologiques des réseaux sociaux, les modèles de dissémination d'information sont aussi à la base de plusieurs applications concrètes, comme la maximisation d'influence, la prédication de liens, la découverte des noeuds influents, la détection des communautés, la détection des tendances, etc. Cette thèse est donc basée sur ces deux facettes de la dissémination d'information: nous développons d'abord des cadres théoriques mathématiquement solides pour étudier les relations entre les personnes et l'information, et dans un deuxième moment nous créons des outils responsables pour une exploration plus cohérente des liens cachés dans ces relations. Les outils théoriques développés ici sont les modèles de dynamique d'opinions et de dissémination d'information, où nous étudions le flot d'informations des utilisateurs dans les réseaux sociaux, et les outils pratiques développés ici sont un nouveau algorithme de détection de communautés et un nouveau algorithme de détection de tendances dans les réseaux sociaux / Our aim in this Ph. D. thesis is to study the diffusion of information as well as the opinion dynamics of users in social networks. Information diffusion models explore the paths taken by information being transmitted through a social network in order to understand and analyze the relationships between users in such network, leading to a better comprehension of human relations and dynamics. This thesis is based on both sides of information diffusion: first by developing mathematical theories and models to study the relationships between people and information, and in a second time by creating tools to better exploit the hidden patterns in these relationships. The theoretical tools developed in this thesis are opinion dynamics models and information diffusion models, where we study the information flow from users in social networks, and the practical tools developed in this thesis are a novel community detection algorithm and a novel trend detection algorithm. We start by introducing an opinion dynamics model in which agents interact with each other about several distinct opinions/contents. In our framework, agents do not exchange all their opinions with each other, they communicate about randomly chosen opinions at each time. We show, using stochastic approximation algorithms, that under mild assumptions this opinion dynamics algorithm converges as time increases, whose behavior is ruled by how users choose the opinions to broadcast at each time. We develop next a community detection algorithm which is a direct application of this opinion dynamics model: when agents broadcast the content they appreciate the most. Communities are thus formed, where they are defined as groups of users that appreciate mostly the same content. This algorithm, which is distributed by nature, has the remarkable property that the discovered communities can be studied from a solid mathematical standpoint. In addition to the theoretical advantage over heuristic community detection methods, the presented algorithm is able to accommodate weighted networks, parametric and nonparametric versions, with the discovery of overlapping communities a byproduct with no mathematical overhead. In a second part, we define a general framework to model information diffusion in social networks. The proposed framework takes into consideration not only the hidden interactions between users, but as well the interactions between contents and multiple social networks. It also accommodates dynamic networks and various temporal effects of the diffusion. This framework can be combined with topic modeling, for which several estimation techniques are derived, which are based on nonnegative tensor factorization techniques. Together with a dimensionality reduction argument, this techniques discover, in addition, the latent community structure of the users in the social networks. At last, we use one instance of the previous framework to develop a trend detection algorithm designed to find trendy topics in a social network. We take into consideration the interaction between users and topics, we formally define trendiness and derive trend indices for each topic being disseminated in the social network. These indices take into consideration the distance between the real broadcast intensity and the maximum expected broadcast intensity and the social network topology. The proposed trend detection algorithm uses stochastic control techniques in order calculate the trend indices, is fast and aggregates all the information of the broadcasts into a simple one-dimensional process, thus reducing its complexity and the quantity of necessary data to the detection. To the best of our knowledge, this is the first trend detection algorithm that is based solely on the individual performances of topics

La dissémination d'informations (broadcast) est essentielle pour de nombreuses applications réparties. Celle-ci doit être efficace, c'est à dire limiter la redondance des messages, et assurer forte fiabilité et faible latence. Nous considérons ici les algorithmes répartis profitant des propriétés des topologies sous-jacentes. Cependant, ces propriétés et les paramètres dans les algorithmes sont hétérogènes. Ainsi, nous devons trouver une manière pour les comparer équitablement. D'abord, nous étudions les protocoles probabilistes de dissémination d'informations (gossip) exécutées sur trois graphes aléatoires. Les trois graphes représentent les topologies typiques des réseaux à grande-échelle : le graphe de Bernoulli, le graphe géométrique aléatoire et le graphe scale-free. Afin de comparer équitablement leurs performances, nous proposons un nouveau paramètre générique : le fanout effectif. Pour une topologie et un algorithme donnés, le fanout effectif caractérise la puissance moyenne de la dissémination des sites infectés. De plus, il simplifie la comparaison théorique des différents algorithmes sur une topologie. Après avoir compris l'impact des topologies et les algorithmes sur les performances , nous proposons un algorithme fiable et efficace pour la topologie scale-free.