Cheick Tidiani CISSE : "Application du Deep Learning pour planification radio indoor"

Résumé : Cette thèse vise à améliorer les méthodes de planification radio en intérieur en tirant parti de l'intelligence artificielle, en particulier de l'apprentissage profond combiné aux métaheuristiques. L'objectif est de développer un outil de planification radio plus efficace pour répondre aux besoins croissants de couverture et de débit Wi-Fi dans les environnements intérieurs, en ligne avec la stratégie "Orange Engage 2025". Pour ce faire, la thèse propose des méthodes innovantes utilisant l'apprentissage profond pour modéliser la propagation des ondes radio à partir d'images de plans (photos, scans), combinées à des métaheuristiques telles que le recuit simulé, la recherche tabou et les algorithmes génétiques. Cette approche hybride vise à optimiser le placement et la configuration des points d'accès sans fil, en surmontant les limitations (temps d'exécution, expertise, etc.) des méthodes conventionnelles. Au cours de ces travaux, trois principaux algorithmes ont été développés pour atteindre notre objectif. Tout d'abord, une méthode de traitement automatique des images de plans basée sur la segmentation d'images a été proposée pour simplifier la représentation de l'environnement en vue de son utilisation ultérieure dans la modélisation de cartes radio. Cette étape a nécessité la collecte de données, leur étiquetage et leur traitement pour l'entraînement des modèles. Ensuite, une approche de modélisation de cartes radio en intérieur basée sur les réseaux génératifs conditionnels (cGAN) a été développée, simplifiant et accélérant la prédiction de cartes radio.[...]

Composition du jury :

Mme Oumaya BAALA, Maîtresse de conférences, Université de Technologie de Belfort-Montbéliard, Directrice de thèse

Mme Katia JAFFRES-RUNSER, Full professor Toulouse INP, Rapporteure

1. Jocelyn CHANUSSOT, Professeur des universités Grenoble INP,Rapporteur

Mme Isabelle GUERIN-LASSOUS, Professeure des universités Université Claude Bernard Lyon 1, Examinatrice

François SPIES, Professeur des universités Université de Franche-Comté, Co-encadrant de thèse

Alexandre CAMINADA, Professeur des universités Université Côte-d'Azur, Co-directeur de thèse

Localisation : Campus de Belfort Rue Ernest Thierry-Mieg 90000 Belfort Cedex Salle : Amphithéatre I102 - UTBM