Laboratoires des Signaux et Systèmes (UMR8506 – CNRS/CentraleSupélec Université Paris-Saclay)
3, rue Joliot-Curie — F 91190 Gif-sur-Yvette ; Tél : +33 (0) 1 31 75 78 73 — Courriel : lynda.zitoune@centralesupelec.fr
Site internet : https://www.l2s.centralesupelec.fr
Contexte et objectif
Cette offre s’inscrit dans le cadre du projet I-Demo Wi-FIP (Wireless LAN – Flexible Intelligent
Programmable), piloté par Orange (https://wifip.telecom-sudparis.eu/).
Le projet WiFiP a pour objectif de permettre la coexistence et la convergence des technologies
cellulaires et WLAN, en particulier les nouvelles/futures versions de WiFi (7, 8) [1]. Cette
convergence nécessite une harmonisation des services, des débits et des architectures pour offrir
une connectivité transparente aux utilisateurs et une réduction de l’empreinte carbone grâce à la
mutualisation des bandes et des services. Elle permet également les nouveaux services de l’IoT,
industriels et healthcare par exemple réservés jusqu’à présent aux réseaux cellulaires 5G/6G.
Dans Wi-FIP, nous nous intéressons au développement de mécanismes intelligents, basé sur
l’apprentissage par renforcement (profond ou non) [2], et leurs intégrations dans les plans de
contrôle SDN distribués et hiérarchiques pour fournir une certaine flexibilité et reconfigurabilité de
l’accès et du partage des ressources dans les réseaux multi-technologies WiFi/Beyond 5G. Cette
architecture de contrôle et de gestion distribuée permettra de résoudre les défis suivants : le
déploiement large échelle et dense, la multi-connectivité 5G/WiFi, et la fédération de la gestion
multi-niveaux : point d’accès, edge et cloud.
Missions
La solution proposée dans WiFIP est hiérarchique. Elle est composée de contrôleur central et des
contrôleurs locaux, répartis entre le cloud/edge/points d’accès. Ainsi, le premier axe de ce projet
vise 1) la spécification et l’enrichissement du plan de contrôle SDN central de type ONOS ou ODL, et
2) l’implémentations et la répartition des intelligences distribuées sous forme de commandes, de
règles et de correctifs vers les contrôleurs SDN locaux. La deuxième mission vise à enrichir et
compléter cette architecture/solution via le concept de LLM (Large Language Models) [3, 4] en
vogue actuellement pour automatiser et offrir une gestion zéro-touch pour les réseaux futurs.
Lieu :
Laboratoire des Signaux et Systèmes, (L2S, UMR8506).
CentraleSupélec, 3, rue Joliot Curie, 91190 Gif-sur-Yvette
Rémunération
Postdoctorat : Le salaire brut mensuel est de 3200€/mois, pour une durée de 18mois.
Ingénieur : selon profil
Candidature
Les candidats doivent être titulaires d’un doctorat, d’un diplôme d’ingénieur ou d’un Master
En réseaux et télécoms ou dans d’autres domaines pertinents tels que l’IA, avec de bonnes
compétences en programmation C/Java/Python. Des compétences en calcul numérique sur GPU
seraient un plus.
Le dossier doit comporter les éléments suivants
• un curriculum vitae,
• une lettre de motivation,
• au moins deux références avec leurs adresses e-mail,
• un lien vers la thèse de doctorat et/ou les publications en relation avec le sujet.
A envoyer à
Lynda Zitoune (lynda.zitoune@centralesupelec.fr)
Véronique Vèque (Veronique.veque@l2s.centralesupelec.fr)
Références
[1] Khorov et al, A Tutorial on IEEE 802.11ax High-Efficiency WLANs, IEEE Communications Surveys
& Tutorials, vol. 21, no. 1, first quarter 2019.
[2] Bellouch et al, DQL-MultiMDP: A Deep Q-Learning-based Algorithm for Load Balancing in
Dynamic and Dense WiFi Networks, IEEE WCNC’24.
[3] Huang et al, Large Language Models for Networking: Applications, Enabling Techniques, and
Challenges, arXiv:2307.02757v1, Jul, 2023.
[4] Leivadeas et al, A Survey on Intent-Based Networking, in IEEE Communications Surveys &
Tutorials, vol. 25, no. 1, pp. 625-655, First quarter 2023
