Votre rôle
Votre rôle est d’effectuer un travail de thèse sur la «Modélisation mathématique et optimisation des stratégies d'investissement pour les déploiements des architectures Cloud-RAN».
Contexte global et problématique du sujet
Dans les années à venir, le réseau d'accès radio (RAN) évoluera vers des solutions cloudifiées et ouvertes, offrant des promesses d'automatisation et d'intelligence accrue, tout en intégrant de nouveaux acteurs dans l'écosystème pour favoriser l'innovation technologique. Cette cloudification des réseaux d’accès (architectures Cloud-RAN) s’appuiera sur la décomposition des fonctions réseaux historiquement déployées dans les stations de base en sous-fonctions modulaires (telles que des micro-services) : pour une topologie de RAN centralisée optimale, diverses exigences sont à prendre en compte telles que capacité, latence, fiabilité ou encore empreinte carbone.
Au cœur du plan stratégique "Lead the Future" d’Orange, le déploiement de ces architectures, qui s’effectuera sur plusieurs années à l’échelle d’un pays, nécessitera des investissements financiers (CAPEX) importants. Ainsi disposer de stratégies de déploiement efficaces conciliant exigences de fiabilité, durabilité et économique est un enjeu clé.
Objectif scientifique – résultats et verrous à lever
L’ambition de la thèse est la conception d’un outillage mathématique (modèles, algorithmes, prototypes d’aide à la décision) pour l’optimisation stratégique des investissements CAPEX des déploiements des architectures Cloud-RAN, avec considération des critères RSE.
Les principaux verrous scientifiques et résultats attendus sont les suivants :
* Modèles mathématiques adaptés : développer des modèles mathématiques qui capturent les spécificités des architectures Cloud-RAN en fonction des contextes régionaux (filiales européennes et africaines d’Orange).
* Analyse théorique : réaliser une analyse théorique des modèles développés, incluant études polyédrales et analyses de complexité.
* Développement des algorithmes: sur base des modèles, des algorithmes d'optimisation seront conçus pour résoudre les problèmes identifiés. Cela inclut des méthodes exactes de type branch-and-cut/price, des méthodes de décomposition, avec couplage potentiel avec des approches issues de Machine Learning.
* Prototypage: les résultats seront intégrés à un prototype d’aide à la décision, pour démonstration à des entités de planification Réseaux d’Orange.
La durabilité des infrastructures réseaux et leur nécessaire adaptabilité aux transformations et aux crises est au cœur nos priorités de recherche: nous aurons un intérêt particulier sur la mise en place de stratégies de déploiement des architectures Cloud-RAN nativement durable, nécessitant l’investigation de techniques d’optimisation sous incertitude.
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