Soutenance de thèse de Mohamed Senouci.
Mohamed Senouci, doctorant de l’équipe CIR soutiendra sa thèse le 7 décembre à 10:30 en Amphi RT, campus de Vitry-sur-Seine de l’UPEC-120 rue Paul Armangot, 94400 Vitry-sur-Seine.
Titre: Sélection adaptative de la technologie réseau pour le transport de données dépendant du contexte
Directeur de thèse : A. Mellouk
Résumé: Les travaux développés dans cette thèse ont pour cadre général la mise en oeuvre d’approches adaptatives permettant de faire évoluer la gestion du réseau en migrant d’une vue "centrée réseau" où l’on se contentait uniquement des paramètres issus du réseau lui-même, vers une vue "centrée utilisateur". Plus particulièrement, ces travaux se sont focalisés sur un des composants principaux de l’ensemble de la chaîne de traitement et de transport, celui de la sélection de la meilleure interface réseau embarquée dans le terminal mobile, l’objectif étant de répondre au mieux aux contraintes imposées par l’environnement. Ces travaux reposent sur une approche décisionnelle dynamique tenant compte de changements dans les paramètres réseaux et des besoins et préférences des utilisateurs au regard des services qui leur sont proposés. En effet, dans l’environnement actuel, se caractérisant par une multiplicité de technologies, d’applications et d’utilisateurs, les terminaux mobiles sont équipés de plusieurs interfaces réseaux. Ces derniers donnent ainsi la possibilité aux utilisateurs de pouvoir basculer dynamiquement d’une interface à une autre dans l’objectif d’assurer une connexion satisfaisant le mieux possible leurs besoins en termes de services en tout lieu, à tout moment et de la meilleure manière possible (ABC, Always Best Connected). Les approches mises en oeuvre dans le cadre de la thèse ont permis d’associer simultanément chaque flux d’application à l’interface la plus appropriée de manière à optimiser les performances globales du système. Ainsi, ces travaux ont mené à la proposition d’approches hybrides ayant pour cadre de départ la technique TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) et en y intégrant des modèles issus de la théorie des fonctions de croyance. Pour l’association flux/interface, une proposition basée sur des algorithmes bio-inspirés a été faite dans le cadre de ces travaux. Les résultats obtenus, à la fois par simulation et sur un cas d’usage réel en lien avec le domaine de la santé connectée, ont montré l’efficacité des approches proposées.
Jury:
F. Lepage, professeur, Université de Lorraine
J. Bourgeois, professeur, Université de Franche-Comté
J-M. Thiriet, Professeur, Université Grenoble Alpes
V. Loscri, Chargée de recherché, INRIA Lille
F. Zaidi, Maitre de conférences, Université Paris Saclay
S. Hoceini, maitre de conférences, Université Paris Est Créteil
A. Mellouk, professeur, Université Paris Est Créteil