Thèses en cours

Direction de thèse : Rami Langar (UGE, LIGM) 

Encadrement : Léo Mendiboure (UGE, COSYS-ERENA) et Sylvain Cherrier (UGE, LIGM)

Doctorant : David Kule Mukuhi

Objectifs : La thèse proposée cherchera principalement à mettre au point des techniques innovantes permettant d’assurer une gestion fine et intelligente des tranches réseaux dans le contexte ferroviaire. On cherchera en particulier :

• A définir le lien entre les différents services/micro-services 5G et les contraintes du système ferroviaire permettant ainsi de définir les VNFs (Virtual Network Functions) spécifiques aux réseaux ferroviaires.
• Développer des algorithmes de gestion intelligente des tranches réseaux en adoptant deux approches :
  • Approche proactive dans laquelle nous développerons des modèles prédictifs et d'estimation basés sur l'apprentissage automatique (ML) pour déduire les conditions futures du réseau (par exemple, l'estimation du volume de trafic avec des considérations temporelles et spatiales). Cela permet une allocation préemptive des ressources pour répondre aux exigences de QoS et améliorer la QoE (qualité d'expérience) des utilisateurs. Cela sera guidé par l’exploitation des données générées à travers la plateforme expérimentale 5G du LIGM, où 3 types de services 5G peuvent être créés : eMBB (généré avec des smartphones), mMTC (avec des objets IoT) et URLLC (avec jetson nano robot cars) en intégrant l’aspect mobilité.
  • Les modèles ML développés seront également utilisés pour prédire la congestion du réseau et les défaillances d'équipement réseau (par exemple, liaison/dispositif) qui peuvent entraîner des dégradations des performances (par exemple, violations de la QoS). Dans ce cas, nous proposerons des algorithmes proactifs prenant des mesures préventives (par exemple, isoler le trafic dans une tranche réseau particulière, migrer des machines virtuelles (VM)/conteneurs) afin d'optimiser l'allocation des ressources.
  • Comparez l'approche proactive avec l'approche réactive dans laquelle une fois une dégradation des performances est identifiée, des actions seront mises en place dans le réseau pour y remédier.
• Tester et implémenter les algorithmes proposés dans la plateforme expérimentale 5G du LIGM pour valider le fonctionnement dans le système ferroviaire.

Direction de thèse : Virginie Deniau (UGE, COSYS-Leost)

Encadrement : Léo Mendiboure (UGE, COSYS-ERENA) 

Doctorant : Yannis Formery

Objectifs : L’objectif de cette thèse sera de concevoir et de mettre à œuvre une architecture Blockchain performante pour la sécurité des objets connectés. Pour parvenir à cet objectif, différentes directions pourront être considérées telles que : 1) l’optimisation de l’architecture Blockchain et la mise en œuvre d’algorithmes de consensus performants pour améliorer le processus d’ajout de données à la Blockchain 2) la conception de nouvelles solutions susceptibles de permettre une fusion et une analyse de données au sein de la Blockchain 3) la définition de nouveaux mécanismes de sécurité, directement intégré à la Blockchain, notamment pour l’authentification, qui permettront de garantir un accès sécurisé pour les objets connectés. On peut noter que l’utilisation d’outils de l’Intelligent Artificielle pourra apparaître comme une solution potentielle pour répondre aux défis listés ci-dessus (optimisation de l’architecture, fusion de données performante, IA authentification).

Direction de thèse : Rami Langar (UGE, LIGM) et Marion Berbineau (UGE, COSYS-Leost)

Encadrement : Léo Mendiboure (UGE, COSYS-ERENA) et Hakim Badis (UGE, LIGM)

Doctorant : Massamaesso Narouwa

Objectifs : L’objectif de la thèse est de concevoir et d’implémenter une solution qui permet de créer un réseau maillé transparent entre les OBUs et les RSUs afin d’améliorer l’efficacité de la propagation/routage de données en termes de latence, débit, fiabilité des transmissions, couverture, etc. L’idée sera notamment de permettre aux véhicules autonomes Rail-Route d’utiliser l’ensemble des technologies d’accès radio à disposition, et des nœuds en place (relais), pour garantir la Qualité de Service des applications nécessaire au fonctionnement de ces véhicules. Pour ce faire nous pourrons nous appuyer sur la technologie SDN (Software-Defined Networking) pour créer et contrôler à la demande et de manière automatisée et centralisée le réseau maillé et ses liaisons radios (ITs-5G -V2V/V2I, LTE-V2V/V2I et NR-V2V/V2I). Nous pourrons également considérer l’utilisation de la technologie NFV (Network Functions Virtualization) pour déployer une couche de virtualisation susceptible d’abstraire le matériel et de permettre, à la demande, à un OBU de se comporter comme une RSU inversement.

Direction de thèse : Virginie Deniau (UGE, COSYS-Leost) et  Yannis Pousset (UP, XLIM)

Encadrement : Léo Mendiboure (UGE, COSYS-ERENA) 

Doctorant : Romain Dulout

Objectifs : L’objectif de la thèse sera de réfléchir à la définition de nouvelles solutions multi-couches qui permettraient de garantir un niveau de performance élevé pour les réseaux 5G ainsi qu’une Qualité de Service suffisante pour les objets connectés à forte mobilité. Pour ce faire, l’idée sera premièrement de réfléchir à la définition d’une architecture SDN susceptible de garantir une gestion efficace de la couche physique NOMA. Dans ce contexte, il pourra notamment être intéressant de réfléchir à l’utilisation d’approches distribuées susceptibles de garantir un passage à l’échelle important tout en maintenant une prise de décision cohérente et une gestion logique du comportement des éléments réseau. Une seconde idée intéressante pourra être de réfléchir à l’amélioration du fonctionnement de cette architecture via la définition de nouveaux mécanismes destinés à garantir une réduction globale de la consommation énergétique ainsi qu’une gestion optimale de l’allocation des ressources grâce au plan de contrôle SDN.