Les traces réelles de réseaux cellulaires représentent une mine d’information utile pour améliorer les performances des réseaux. Des traces comme les CDRs (Call detail records) contiennent des informations horodatées sur toutes les interactions des utilisateurs avec le réseau sont exploitées dans cette thèse. Nous avons proposé des nouvelles approches dans l’étude et l’analyse des problématiques des réseaux de télécommunications, qui sont basé sur les traces réelles et des algorithmes d’apprentissage automatique. En effet, un outil global d’analyse de données, pour la classification automatique des stations de base, la prédiction de la charge de réseau et la gestion de la bande passante est proposé ainsi qu’un outil pour la détection automatique des anomalies de réseau. Ces outils ont été validés par des applications directes, et en utilisant différentes topologies de réseaux comme les réseaux WMN et les réseaux basés sur les drone-cells. Nous avons montré ainsi, qu’en utilisant des outils d’analyse de données avancés, il est possible d’optimiser dynamiquement les réseaux mobiles et améliorer la gestion de la bande passante.
Seif Eddine Hammami (Thu,) studied this question.