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Dsi diagnostic reseau de telecommunication

THÈSE IMT Atlantique sous le sceau de l ? Université Bretagne Loire pour obtenir le grade de DOCTEUR D'IMT Atlantique Mention Informatique École Doctorale Matisse Présentée par Serge Romaric Tembo Mouafo Préparée dans le département Informatique Laboratoire Irisa Applications de l'intelligence arti ?cielle à la détection et l'isolation de pannes multiples dans un réseau de télécommunications Thèse soutenue le janvier devant le jury composé de ? ? ? ? ? Professeur Esir - Université de Rennes président ? Professeur Télécom SudParis rapporteur ? ? ? Chargé de recherche HDR LAAS -CNRS - Toulouse rapporteur ? ? Directeur de recherche Irisa - Rennes examinateur ? ' ? Professeur Université de la Rochelle examinateur Sandrine Vaton Professeur IMT Atlantique directrice de thèse Jean-Luc Courant Ingénieur Orange Labs - Lannion invité Stéphane Gosselin Ingénieur Orange Labs - Lannion invité C CTable des matières Introduction Énoncé du problème Contribution Structure de la dissertation État de l ? art dans le domaine du diagnostic des réseaux de télécommunication Introduction Système expert à base de règles Système expert à base de modèles Le diagnostic comme système d ? apprentissage arti ?ciel Réseau de Petri Graphe de dépendances Réseaux bayésiens Discussions et conclusion Algorithmes d ? inférence exacte sur un réseau bayésien Introduction Quelques bases en théorie des probabilités Opération de marginalisation Algorithme de somme-produit Algorithme d ? inférence sur un arbre de jonction Discussion et conclusion Apprentissage arti ?ciel des paramètres d ? un réseau bayésien Introduction Estimation paramétrique au sens du Maximum de vraisemblance MLE L ? algorithme MLE avec des données incomplètes L ? algorithme EM sur un réseau bayésien Discussion et conclusion Modèle générique pour le diagnostic automatique d ? un réseau de télécommuni- cation Introduction Propagation de pannes dans un réseau Description du modèle générique Formalisme du modèle générique Calcul de diagnostic du modèle générique Capacité de recon ?guration du modèle générique Conclusion et perspectives C Modélisation probabiliste du réseau FTTH Fiber To The Home de type GPON Gigabit Passive Optical Network Introduction Modèle du réseau GPON-FTTH Paramètres experts du modèle initial d ? un PON Validation du modèle initial d ? un PON Comparaison entre système expert et modèle probabiliste de diagnostic Discussion et conclusion Ajustement automatique des paramètres du modèle GPON-FTTH application de l ? algorithme EM Introduction Contexte applicatif de l ? algorithme EM L ? EM avec les données réelles d ? apprentissage Valeur ajoutée de l ? EM pour le diagnostic du réseau d ? accès GPON-FTTH Discussion et conclusion Extension du modèle GPON-FTTH prise en compte du réseau de distribution optique Introduction Diversité des ingénieries de l ? ODN Optical Distribution Network Modélisation automatique de l ? ODN Modèle complet du réseau GPON-FTTH Valeur ajoutée du modèle de l ? ODN pour le diagnostic GPON-FTTH Discussion et conclusion Conclusion Rappel des objectifs de la thèse Synthèse des contributions Perspectives envisagées Actions de valorisation Références bibliographiques CListe des ?gures Organisation des systèmes experts à base de règles CRONK et collab Un exemple de l ? algorithme fordward