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.

Direction de thèse : Virginie Deniau (UGE, COSYS-Leost) et Anthony Fleury (IMT Nord Europe)

Encadrement : Léo Mendiboure (UGE, COSYS-ERENA) et Christophe Gransart (UGE, COSYS-Leost)

Doctorant : Nathan Chopinet

Objectifs : Aujourd’hui, certains attaquants visent précisément ces chemins de transmission sans fil pour pénétrer les systèmes. Or, l’utilisation de la blockchain n’a jusqu’ici pas été considérée pour protéger de ces formes d’attaques. Dans le cadre de cette thèse, on se propose alors de travailler sur la surveillance de ces liaisons sans fil et sur l’identification de grandeurs caractéristiques de l’état des liaisons, pouvant être stockées et vérifiées dans la blockchain. Il s’agit de travailler sur les couches basses des protocoles de communication (couches physique et liaison de données) et d’envisager des indicateurs d’état pertinent selon les protocoles radio à sécuriser (ITS-G5, Wi-Fi, cellulaire 2G-3G-4G et 5G à venir, protocole IoT, …). Ceci permettrait ainsi d’accompagner les données issues des liaisons sans fil d’un facteur de confiance lié à l’observation et l’analyse de paramètres caractéristiques de l’état de la liaison. Le travail proposé dans cette thèse s’inscrit dans les besoins sécuritaires pour les véhicules routiers et ferroviaires, connectés et autonomes, et l’ensemble des capteurs sous-jacents qui font fonctionner ces infrastructures, avec une ouverture vers l’IoT et la smart-city.

Direction de thèse :   Nour-Eddin El Faouzi (UGE-COSYS) et Hacène Fouchal (URCA)

Encadrement : Hasnâa Aniss (UGE-COSYS-ERENA)

Doctorant : Mohamed Benzagouta 

Objectifs : Le but de cette thèse est de proposer une plateforme d’une architecture souple et performante capable de respecter les exigences des services des systèmes de transport intelligent coopératifs en particulier latence faible (quelques millisecondes), absence de déconnexion même avec une très grande mobilité, supporter ponctuellement de grandes charges réseau.  De nos jours, deux technologies sont utilisées : L’ITS-G5 (à base de IEEE 802.11p) et LTE-V2X. Les réseaux 5G arrivent à grands pas et sont censés apporter des performances élevées en termes de latence et de fiabilité.   Cette thèse visera les réseaux 5G mais une complémentarité avec les autres technologies sera étudiée également. Nous tirerons profit des nouveaux paradigmes développés dans les nouveaux réseaux tels que le NFV Network Functions Virtualisation (NFV), le SDN Software Defined-Networking (SDN) et le Edge-computing (EC). Ces concepts ont pour but de simplifier le développement de modules de communications en introduisant des fonctions virtuelles qui peuvent être installées sur des serveurs distants (dans un data-center par exemple). Toutes ces fonctions sont sous forme logicielle contrairement à des solutions embarquées sur des plateformes matérielles. De plus, cette architecture devra permettre une itinérance (roaming) transparente pour le véhicule qui pourra traverser la frontière d’un pays vers un autre et continuer à recevoir les informations de sécurité routière en se connectant directement à l’opérateur routier à l’étranger. Des mécanismes de découvertes de services seront proposés dans cette architecture. Par ailleurs, les méthodes d’allocation de ressources et d’ordonnancement dans les réseaux 5G seront approfondies. Ceci permettra d’avoir tous les éléments nécessaires à la conception d’un slice réseau pour des échanges ITS dans un réseau 5G tout en garantissant une qualité de service (QoS) maximale pour respecter les exigences des cas d’usages orientés sécurité ou exploitation des réseaux de transport (Traffic Management).

Direction de thèse :   Marion Berbineau (UGE-COSYS) et Mohamed Mosbah (Labri-Bordeaux)

Encadrement : Hasnâa Aniss (UGE-COSYS-ERENA) et Toufik Ahmed (Labri-Bordeaux)

Doctorant : Imed Ghnaya

L’objectif de cette thèse est d'étudier différents services de communication V2X pour les C-ITS et les nouveaux paradigmes technologiques introduits dans les standards ITS G5 et la 5G (SDN, NFV, virtualisation, slicing, Mobile Edge Computing, ...) et de proposer une architecture résiliente pour assurer une bonne qualité de perception collective et augmentée pour les véhicules autonomes connectés. Cette architecture sera utilisée pour fiabiliser les informations traitées par les véhicules et les infrastructures. En agrégeant l’ensemble des données et en utilisant des algorithmes adaptés, on pourra détecter des mesures erronées, par exemple si un capteur renvoie une fausse valeur (mauvaise mesure). De plus, il serait possible de faire face aux tentative d’intrusions dans le cas ou un véhicule ou un équipement malveillant envoie délibérément des fausses informations.  Cette thèse s’inscrit dans le contexte du projet de recherche RITS-5G (veRs des ITS compatibles 5G) co-financé par la région Nouvelle Aquitaine et qui  s'intéresse plus particulièrement au support des systèmes de transports intelligents par les réseaux 5G et de l’apport de la 5G pour les voitures connectées et autonomes.