Thèse : Planification optimale des réseaux mobiles F/H

Description de l'offre

about the role

Effectuer un travail de recherche sur la planification optimale des réseaux mobiles.

Vous trouverez ci-dessous la description du contexte de ce travail de recherche.

La mission et les principaux objectifs scientifiques seront précisés sous le titre "Entité".

Contexte global du sujet de thèse

Le management des réseaux mobiles et la planification de leurs évolutions représentent, pour un opérateur de télécommunications, une activité primordiale et particulièrement complexe. Primordiale d'une part au vu des enjeux financiers liés aux coûts d'investissements (Capital Expenditures) et aux coûts opérationnels récurrents (Operationnal Expenditures); primordiale également car d'une politique de management et planification d'un réseau dépend la qualité de celui-ci et en conséquence la future appétence des utilisateurs pour un opérateur (ou un de ses concurrents). Complexe, car une telle activité nécessite de prendre en considération un large ensemble de paramètres, souvent à anticiper : ruptures technologiques ou régulatoires, opportunités d'extension du spectre (ensemble des fréquences détenues par un opérateur) ou de réaffectation de certaines fréquences à de nouveaux services, possibilités techniques de distribuer le trafic sur différentes générations de réseaux (3G, 4G par exemple), etc.

Orange est un des leaders mondiaux des télécommunications et possède une trentaine de filiales à travers le monde. Chacune doit assurer une planification de son réseau mobile sur un horizon (glissant) de plusieurs années, ou plus exactement la planification de ses différentes générations de réseaux mobiles. Cette planification se doit d'être la plus efficace possible au regard des coûts et de la qualité des services proposés : la conception des plans schémas directeurs réseaux (souvent réalisée sur des horizons temporels de 5 à 10 ans) est dirigée par une volonté de contrôler les investissements réseaux, tout en respectant des ambitions stratégiques. Plus précisément, il s'agit, sur le court terme, de couvrir les besoins actuels des utilisateurs en termes de débit et de couverture, tout en anticipant, pour le long-terme, les ruptures technologiques et les réseaux de demain (réseaux programmables SDN/NFV, réseaux mobiles de 5ème génération), qui présenteront des spécificités et opportunités/risques en termes de couverture et dimensionnement.

Historiquement la planification des réseaux mobiles se faisait de manière indépendante pour chaque génération de réseau mobile (planification du réseau de 2ème génération réalisée indépendamment de la planification de réseau de 3ème génération par exemple), et les choix stratégiques et opérationnels étaient réalisés en considérant un futur supposé certain et connu. Aujourd'hui, ces fondements sont remis en question par l'évolution du monde des télécommunications. D'une part, la multiplication des technologies mobiles (aujourd'hui 2G, 3G, 4G ; demain 5G, Internet of Things, etc) et l'avènement des réseaux programmables imposent de considérer en même temps l'évolution des différentes générations de réseaux mobiles et la combinatoire de ces trajectoires possibles [3,4,5]. D'autre part, la nature de plus en plus incertaine du marché des télécommunications (compte tenu de l'accélération des mutations technologiques et de la compétition qui y règne) rend nécessaire la mise en place de stratégies de planification intégrant une gestion des risques pertinente [1,2].

about you

Vous êtes dîplomé(e) d''un Master 2 et/ou Ecole d'ingénieur dans le domaine des mathématiques appliquées.

Vous avez les compétences techniques suivantes :

oFortes compétences en mathématiques appliquées (recherche opérationnelle, probabilités, processus aléatoires) ;

oMaîtrise d'un langage de programmation orienté objet (Java, C++) et de traitement de données (R, Python) ;

oConnaissances de bases en télécom (réseaux mobiles) ;

oLa maîtrise d'un solver d'optimisation (type Cplex, CBC, …) est un plus.

Vous disposez également des compétences personnelles suivantes : rigueur, autonomie, bonne communication.

Vous avez une première expérience en recherche opérationnelle.

additional information

Les Orange Labs (laboratoires de Recherche et Développement) d'Orange offrent un cadre particulièrement stimulant pour la réalisation d'une thèse en Recherche appliquée.

Cette thèse vous permettra de développer votre expertise en Recherche Opérationnelle et de les mettre en pratique sur des domaines d'application télécom de grande importance pour Orange, pour leurs enjeux économiques et d'image de marque (green).

Vous valoriserez vos travaux sous forme de communications scientifiques (conférences et revues) et sous forme de collaborations avec des chercheurs des laboratoires des Orange Labs.

Références

[1] F. Babonneau, J.-P. Vial, and R. Apparigliato. Robust optimization for environmental and energy planning. In Jerzy A. Filar and Alain Haurie, editors, Uncertainty and Environmental Decision Mak-ing, volume 138 of International Series in Operations Research & Management Science, pages 79{126.Springer US, 2010.

[2] A. Ben-Tal, B. Golany, A. Nemirovski, and J.-P. Vial. Retailer-supplier exible commitments contracts: A robust optimization approach. Manufacturing & Service Operations Management, 7(3):248{271, 2005.

[3] L. Duan, J. Huang, and J. Walrand. Economic analysis of 4g network upgrade. Proceeding of IEEE INFOCOM, 2013.

[4] Y. Bao, M. Ben Yahia and M. Chardy. 3G/4G load-balancing optimization for mobile network planning. 17th International

Symposium of network planning (NETWORK 2016), Sept. 2016.

[5] F. Glover and Woolsey E. Converting the 0-1 polynomial programming problem to a 0-1 linear program. Operations Research, 22(1):180 :182, 1974.

[6] E. Rogers. Diffusion of Innovations. Simon and Schuster, 5th edition, 2003.

department

Au sein de la Division Orange Labs Networks, la direction planification et modélisation de réseaux (Network Modelling & Planning) est responsable du soutien méthodologique et opérationnel aux filiales d'Orange sur l'ensemble des réseaux fixes, IP et mobiles, sur les domaines d'activités suivants : plan schéma directeur réseau, études technico-économiques, modélisation des trafics, consommation d'énergie et dimensionnement des réseaux, datamining et études statistiques.

Vous intègrerez le département « Modélisation et Analyse Statistique » de cette direction. dont les missions sont :

·  apporter une meilleure connaissance des trafics, en rapport avec l'évolution des usages et des terminaux dans le cadre de la croissance très importante de ces trafics,
·  estimer et optimiser les coûts des infrastructures réseaux par zones géographiques dans le cadre de choix stratégiques de déploiement des technologies de nouvelle génération (fibre optique, réseaux mobiles 4G, …) avec de nouvelles architectures ; d'améliorer la QoS et les performances des réseaux mobiles,
·  fournir des modèles analytiques de consommation d'énergie des équipements pour estimer, prévoir la consommation d'énergie des réseaux.

L'objectif de la thèse est un outillage d'aide-à-la-décision (modèles, algorithmes, prototype) permettant d'optimiser nos choix d'investissements et de déploiements des réseaux mobiles.

Plus précisément, la question (générale) clé que nous souhaitons adresser est : « comment répartir nos investissements réseaux & clients de manière à optimiser conjointement l'évolution d'un ensemble de réseaux mobiles et de notre parc client, au vue des contraintes budgétaires et stratégiques ? » (cf. [7]).

Pour y parvenir, les verrous scientifiques à lever sont :

·  La formalisation du problème de planification multi-annuelle des réseaux mobiles et sa résolution du problème en contexte déterministe. La formalisation/modélisation de ce problème nécessitera la proposition/conception de modèles mathématiques réalistes pour les briques suivantes (liste non exhaustive) :

ola gestion des fréquences dans le plan géographie-service ;

ola réaction des clients aux offres (promotionnelles) des opérateurs ;

oles ruptures de modèle de connectivité (Device-to-Device par exemple) qui sont anticipées et leur intégration dans un modèle global d'investissement.

En termes de résolution, il s'agira de mettre en place des algorithmes efficaces pour la résolution du problème une fois modélisé (méthodes exactes et heuristiques).

·  La résolution du problème de planification multi-annuelle en contexte d'incertitude : ce verrou comprend l'identification d'un framework pertinent de modélisation des aléas du problème (par exemple l'évolution du nombre de clients ou celle de la consommation individuelle en bande-passante des clients), ainsi que le design d'algorithmes d'optimisation permettant de résoudre ce nouveau problème.
·  La résolution du problème en contexte de concurrence par des approches de théorie des jeux.

Le planning suivant est proposé :

[0-6mois] Etat de l'art : montée en compétences sur les aspects télécoms et revue de la littérature orientée mathématiques appliquées/aide à la décision pour les problèmes de planification multi-périodes des évolutions des réseaux mobiles et de choix client.

[6-12mois] Mise en place de modèles et algorithmes d'optimisation efficaces pour ce problème en contexte déterministe.

[12-24mois] Mise en place de modèles et algorithmes d'optimisation efficaces pour ce problème en contexte d'incertitude.

[24-36mois] Etude du problème en contexte de concurrence.

La rédaction d'articles et du manuscrit de thèse sera réalisée au fil de l'eau/de l'obtention de résultats structurants.

contract

Thesis