Thèse - Caractérisation, classification et diagnostic des applications de cloud gaming - F/H
Ref : 0033529 | 21 juin 2021
Date limite de candidature : 19 juil. 2021
2 avenue Pierre Marzin 22300 LANNION - France
Leaflet
Votre rôle
Votre travail consistera à réaliser un doctorat sur la « Caractérisation, classification et diagnostic des applications de cloud gaming ».
Bien que déjà étudié il y a une dizaine d'années, le cloud gaming (CG), n'avait pas réussi à atteindre son public en partie à cause des faibles capacités des terminaux, des réseaux et du déploiement clairsemé du cloud. Le marché mondial du CG devrait atteindre 7,24 milliards USD d'ici 2027 et attirer plus de trois milliards de joueurs d'ici 2023. Dans le même temps, l'e-sport devient un événement sportif reconnu et sera démontré aux Jeux Olympiques d'été de 2024 à Paris. Les grands noms de l'industrie dans cet espace incluent Google Stadia, Nvidia Geforce Now, Microsoft Xbox Game Pass, Amazon Luna, PlayStation Now, etc.
Le chiffrement du trafic Internet est une autre tendance majeure en cours. D'abord initié avec le chiffrement des données transportées par les protocoles de couche hautes (TLS, HTTP / 2, RTP / SAVPF), il évolue maintenant vers un chiffrement du protocole de transport lui-même, comme par exemple le protocole QUIC. L'adoption généralisée du chiffrement sur Internet soulève de nouveaux défis pour les opérateurs de réseau. Le manque de connaissance du type de trafic transporté sur le réseau complique les opérations de base du réseau telles que la supervision des performances ou la planification de la capacité réseau pour n'en nommer que quelques-unes. L'objectif de cette thèse de doctorat, en ligne avec la stratégie d'Orange d'être à la pointe de la R&D sur le traitement des données et l'intelligence artificielle (IA), est de développer des solutions innovantes pour automatiquement (en tirant parti des techniques d'IA) caractériser, classifier et diagnostiquer des applications de cloud gaming.
Cette thèse aidera Orange à gérer l'augmentation du trafic réseau lié au CG de plusieurs manières, notamment:
- fournir les ressources nécessaires pour une meilleure prestation de services (par ex, déployer des composants CG à la périphérie du réseau);
- évaluer le volume de données par application CG, afin d'adapter éventuellement les offres marketing;
- dépanner les problèmes de performance réseau affectant les services de CG afin d'offrir la meilleure qualité aux clients;
- éviter que les clients ne quittent les jeux (et éventuellement Orange) à cause d'une mauvaise qualité réseau; etc.
En effet, le chiffrement de bout en bout rend obsolète les outils existants pour effectuer ces tâches de gestion. De plus, il n'existe aucun outil disponible pour identifier et dépanner les causes possibles de dégradations de qualité en se basant uniquement sur des traces réseau chiffrées. Finalement, s'il existe déjà plusieurs plates-formes CG, d'autres sont attendues à l'avenir dans ce domaine en croissance rapide, et chacune a sa propre façon de fonctionner, utilisant différents protocoles, différents encodeurs, etc.
Ce domaine d'étude en est encore à ses balbutiements, avec très peu de travaux, et constitue donc une grande opportunité de recherche. Ces articles se limitent à l'analyse des plateformes de CG où Google Stadia est la plateforme la plus étudiée. L'utilisation de l'IA a été étudiée il y a 5 ans, mais n'a pas été appliquée à la classification et au diagnostic de ces nouvelles plates-formes de CG. Quelques articles récents (y compris le nôtre) se sont concentrés sur la classification des applications Internet chiffrées utilisant des techniques d'IA et pourraient être utilisés comme base pour ce doctorat.
Votre profil
Ce doctorat est ouvert aux candidats titulaires d'un Master (Master2)ou d'un diplôme d'ingénieur dans les domaines de l'informatique, des réseaux, de l'intelligence artificielle ou des mathématiques appliquées.
Les candidats doivent être très motivés pour faire de la recherche sur les réseaux et systèmes utilisant l'IA pour des cas d'application concrets et pour les évaluer.
Les compétences humaines sont autant importantes et nous sommes particulièrement intéressés par des candidats qui abordent les problèmes avec un esprit ouvert, ont la communication facile et peuvent aisément collaborer avec d'autres personnes de l'équipe, du projet ou d'autres entités. Les candidats devront être capables de défendre clairement leurs idées, de les présenter lors de réunions et de conférences. La maîtrise de la langue anglaise avec un excellent niveau écrit et oral est demandée.
Enfin, les candidats « gamers », ayant un réel intérêt pour les jeux, bien que non obligatoire, seront les bienvenus.
Une bonne connaissance des techniques d'IA (Machine Learning, Deep Learning, Reinforcement Learning, etc.) est requise. Une expérience avec les plates-formes associées (Spark, Tensor Flow, Keras, Hadoop, plate-forme Google AI, etc.) est également un plus. Une connaissance de base des protocoles réseau (IP, TCP, RTP, HTTP, QUIC, etc.) est un atout supplémentaire.
Le plus de l'offre
Pour ce doctorat, l'étudiant-te ne sera pas seul-e car c'est un sujet d'actualité au sein d'Orange Innovation et de nombreuses personnes travaillent sur l'IA, la classification et le diagnostic.
Il existe également un contrat de recherche en cours entre l'équipe d'Orange et l'Université de Waterloo pour la classification et le diagnostic des applications Internet. Cette thèse pourrait réutiliser/adapter/mettre à jour les solutions développées.
Cette thèse est également en relation avec le projet MOSAICO, financé par l'ANR, axé sur les applications à faible latence, dont le cloud gaming est un cas d'usage. Le doctorant aura la possibilité de partager ses idées et résultats et de recevoir les commentaires des autres contributeurs du projet (doctorants et professeurs universitaires).
Un planning provisoire pour la réalisation de cette thèse est le suivant:
- Mener une étude bibliographique du domaine pour se familiariser avec le contexte et l'état de l'art
- Mettre en place un banc de test et réaliser des mesures sur diverses plates-formes CG pour collecter diverses traces de réseau
- Evaluer et sélectionner différentes méthodes et outils d'IA
- Comprendre et modéliser les comportements normaux afin de détecter automatiquement les dégradations de service
- Évaluer les modèles d'IA développés à l'aide des traces réseau pour valider quantitativement leurs performances.
- Rédiger le rapport de thèse
Entité
Orange est l'un des principaux opérateurs de télécommunications dans le monde, avec 143 000 salariés au 30 juin 2020, dont 84 000 en France. Orange est un acteur incontournable de l'innovation numérique. Dans un secteur des technologies de l'information et de la communication qui connaît une rupture de sa chaîne de valeur, avec la multiplication des acteurs et l'apparition de nouveaux modèles économiques, l'innovation est un levier de croissance majeur pour Orange. En fédérant les activités autour de la création d'innovations stratégiques, de la recherche et de la mise en oeuvre de politiques techniques et de gestion de données pour Orange, le pôle Innovation est le moteur de cette innovation. Orange Innovation rassemble, dans le monde entier, 6 000 collaborateurs dont 740 chercheurs. Dans un contexte d'évolution rapide des usages et des attentes de ses clients, Orange renforce sa capacité à préparer l'avenir, en construisant des atouts compétitifs créateurs de valeur pour le Groupe.
Au sein d'Orange Innovation Networks, la direction Wireline Networks and Infrastructure (WNI), le département IP Networks, Monitoring and Security (IPN) est en charge de définir et de gérer la stratégie d'évolution du domaine du réseau IP adaptée aux besoins des applications, moteur de croissance de l'activité d'Orange.
L'équipe Innovation Towards Enhanced QoS (ITEQ) mène des travaux de recherche, d'anticipation et de réalisation sur les évolutions des réseaux IP, la QoS et l'ingénierie du trafic, les nouveaux protocoles et applications de transport dans le but d'améliorer l'expérience client et d'offrir une connectivité enrichie. Pour accompagner ce travail, l'équipe développe des outils d'évaluation de l'expérience client, utilisés dans les réseaux opérationnels ou sur le réseau pré-opérationnel pour des tests de bout en bout. L'équipe est composée d'une quinzaine de personnes qui travaillent sur des activités couvrant la recherche à long terme ainsi que des problématiques concrètes à court terme (architecture réseau, règles d'ingénierie, intégration d'équipements, etc.). L'équipe publie régulièrement ses résultats dans des conférences et revues internationales de premier plan, dépose des brevets, promeut les solutions développées en normalisation et démontre leur faisabilité en produisant des bancs d'essais et des démonstrateurs. Impliqués dans de nombreux projets collaboratifs français, européens et internationaux, les membres de l'équipe entretiennent des relations étroites avec le monde académique et ont une longue expérience d'encadrement de stagiaires, doctorants et post-doctorants auxquels ils apportent un accompagnement scientifique et technique de haute qualité, ainsi qu'un accompagnement pédagogique reconnu.