L2S | Multimédia et Réseaux (MULTINET) | CNRS - CentraleSupelec

Les thématiques de l’équipe Multimédia et Réseaux (MULTINET) couvrent un large spectre d’activités, allant des aspects réseaux aux applications multimédias. Dans les grands défis actuels que sont l’Internet des Objets, les réseaux mobiles au delà de la 5G, les villes intelligentes ou l’industrie 4.0, l’efficacité énergétique, la vidéo immersive, le transport vidéo temps réel, les réseaux véhiculaires, nos travaux s’articulent autour de deux axes principaux: l’étude des problématiques réseau et l’amélioration des services vidéo. Ainsi, dans des contextes variés tels que les réseaux de capteurs sans fil et les réseaux mobiles au-delà de la 5G, nous modélisons, optimisons et proposons de nouvelles approches, sous forme d’algorithmes et de protocoles, pour répondre à des problématiques telles que le routage, la collecte et la diffusion d’informations, la gestion de la mobilité, l’efficacité énergétique, l’allocation des ressources et l’orchestration multi-domaines. L’amélioration des services vidéo passent par l’amélioration des performances des codeurs vidéos standards mais aussi par la conception de nouveaux formats émergeant. Pour une meilleure qualité d’expérience de l’utilisateur, nous développons de nouveaux protocoles d’évaluation subjective de la qualité visuelle ainsi que de nouvelles méthodes objectifs de prédiction de cette qualité.

Réseaux

Nos travaux sur les réseaux visent à répondre aux exigences croissantes d’agilité et de performance des réseaux du futur. Ils s’inscrivent pleinement dans la perspective des futures générations de réseaux mobiles ainsi que de l’évolution des réseaux Wi-Fi.

Optimisation des réseaux sans fil : il s’agit de prendre en compte les nouveaux usages des réseaux sans fil dans des contextes tels que l’Internet des objets, les villes intelligentes ou encore l’industrie 4.0. Nous abordons des problématiques variées, telles que les communications en zones blanches, l’optimisation des réseaux denses, ainsi que l’exploitation de nouvelles fonctionnalités de la couche physique et leur impact sur le plan de contrôle, notamment dans le cadre de l’Internet des objets.
Virtualisation, Slicing, SDN: Nous nous intéressons également au slicing et en particulier, à l’allocation de ressources matérielles partagées par différents réseaux virtuels qui ont des contraintes de qualité de service et une demande de trafic élastique. L’objectif est de concevoir des modèles de demandes et des algorithmes de contrôle afin de permettre d’optimiser l’utilisation des ressources physiques par les ressources virtuelles.
Efficacité énergétique : Nous nous intéressons par la proposition de techniques d’économie d’énergie prometteuses pour les réseaux d’accès radio, telles que la mise en veille de symboles, l’arrêt de canaux, la désactivation de porteuses, ainsi que les modes de veille avancés permettant aux composants du réseau d’entrer dans des états de faible consommation lors des périodes d’inactivité. L’intégration de ces approches contribue à la conception d’infrastructures de communication sans fil plus durables et plus efficaces énergétiquement pour la prochaine génération de réseaux mobiles.
QoS des applications critiques : Les réseaux de communication sont de plus en plus utilisés pour faire fonctionner des applications critiques, telles que les véhicules autonomes, l’industrie 4.0 ou l’e-santé. Dans ce cadre, de nouveaux protocoles doivent être proposés pour les réseaux sans fil ad hoc (réseaux de capteurs, réseaux véhiculaires) qui permettent le respect de contraintes strictes de qualité de service, sans lesquelles il ne sera pas possible de garantir le bon fonctionnement des applications critiques.

Codage et transmission vidéo

Avec la multiplication des services vidéo, les utilisateurs deviennent toujours plus exigeants concernant la qualité de l’expérience ressentie. Dans ce contexte, de nouvelles technologies en rupture émergent afin de fournir un rendu beaucoup plus réaliste et immersif.

Vidéo immersive: De nouvelles technologies en rupture émergent afin de fournir un rendu beaucoup plus réaliste et immersif, afin de créer une sensation de présence physique dans la scène. Les représentations dites « light field » enregistrent tous les rayons lumineux entrant dans une caméra. Alternativement, les approches volumétriques telles que les nuages de points stockent les coordonnées 3D des objets et des surfaces ainsi que leur couleur associée. Ces représentations nécessitent une compression efficace, ainsi que le développement de nouveaux indicateurs de qualité pour évaluer leur performance.
Codage vidéo basé sur des techniques d’apprentissage profond: Une autre tendance importante est l’émergence des méthodes d’apprentissage profond pour la compression vidéo. Ces approches permettent de réfléchir à des architectures de codage vidéo en rupture totale avec les schémas standards existants. Pour ce faire, nous comptons utiliser les auto-encoders ou les generative adversarial networks (GAN) pour optimiser certains outils de codage, tels que la prédiction spatiale et temporelle, la transformée ou le codage entropique. A plus long terme, il est également intéressant d’étudier des modèles de codage vidéo totalement optimisés de bout en bout à partir d’une grande collection de données.
Codage vidéo linéaire à faible latence: Dans le contexte d’une contrainte de très faible latence, pertinente pour des applications telles que la télé-opération d’un véhicule ou la réalité augmentée, une alternative aux approches classiques est l’utilisation de codeurs vidéo linéaires où toutes les opérations effectuées sont linéaires. De ce fait, la qualité de la vidéo décodée est proportionnelle à la qualité du canal de communication.

Responsable d’equipe

Sahar HOTEIT

Maître de conférences – Université Paris-Saclay

Télécoms et réseaux – MULTINET

sahar.hoteit@l2s.centralesupelec.fr

Bât. Breguet .