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D EMANDE DE S TAGIAIRE
TUTEUR DE STAGE
Nom, Prénom Naves Raphaël
Téléphone / E-mail 01 46 13 29 39 / raphael.naves@thalesgroup.com
Direction DT/Theresis/CNS
Numéro d’imputation du stagiaire
DESCRIPTION DU STAGE
Durée / Dates souhaitées 6 mois / 2021
Lieu du Stage Gennevilliers
Famille professionnelle 06-Logiciel
Présentation du service / Contexte Contenu (principales missions)
Au sein de Thales Communications, le service CNS a pour mission de concevoir et d’évaluer les nouvelles technologies de l’informatique et des réseaux à travers des projets menés en coopération avec des partenaires académiques ou industriels européens. Ce service a également pour mission d’accompagner les équipes produits Thales (Business Line) dans la définition et la conception de solutions innovantes.
Les réseaux de défense sont au cœur de l’activité de Thales. En particulier, les réseaux ad-hoc (ou réseaux sans-fil multi-sauts) sont particulièrement
intéressants dans la mesure où ils sont décentralisés et peuvent être déployés rapidement. En pratique, l’efficacité de ces réseaux dépend étroitement des protocoles de routage sur lesquels ils s’appuient. Ces protocoles (OLSR par exemple), qui ont pour fonction de définir les routes via lesquelles les messages sont échangés, doivent être réactifs aux changement de topologie (dû à la mobilité des nœuds par exemple) afin de maintenir des tables de routage cohérentes. Pour ce faire, ils s’appuient sur des mécanismes de diffusion d’information permettant à chaque nœud de découvrir son voisinage et de calculer ses routes. Actuellement, ces mécanismes sont relativement statiques et s’adaptent peu à l’environnement rencontré. Plus encore, ils peuvent entraîner une consommation importante de la bande passante, ce qui est pénalisant en pratique, les réseaux ad-hoc ayant déjà une bande-passante limitée. Dans ce contexte, l’objectif de ce stage est d’étudier l’apport des techniques de Machine Learning afin d’adapter dynamiquement le
fonctionnement des protocoles de routage à l’environnement opérationnel (mobilité des nœuds, qualité des liens, …).
Pour ce faire, la·e stagiaire aura tout d’abord pour mission d’établir un
panorama des différentes techniques utilisées dans la littérature pour répondre
INTITULE DU STAGE : Mise en pratique du Machine Learning dans les protocoles de routage dédiés aux réseaux sans-fil
THALES SIX GTS FRANCE
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à ce problème. Après avoir souligné les avantages et les inconvénients de chaque solution, la·e stagiaire sera alors en capacité de proposer un nouveau mécanisme permettant d’adapter dynamiquement la quantité d’information échangée dans un protocole de routage comme OLSR. La solution pourra s’appuyer sur des techniques issues de l’intelligence artificielle, en particulier d’apprentissage par renforcement (Reinforcement Learning). En parallèle, la·e stagiaire devra mettre en place un environnement de simulation qui sera utilisé pour la génération des données nécessaires à l’apprentissage, à la validation de la politique de routage, aux tests ainsi qu’à d’éventuelles démonstrations en interne.
A termes, les travaux réalisés pourront servir à des démonstrations réalisées au sein de Thales. La publication d’un article scientifique dans une conférence internationale peut également être envisagée.
PROFIL RECHERCHE Formation souhaitée
Ecoles ciblées
Ecole d'ingénieur Bac+5
Stage de fin d’études OUI NON
Compétences humaines et techniques : Outils, Langues, Logiciels …
- Connaissance des réseaux sans-fil : MAC (partage de canal), Protocole de routage (ex : OLSR)
- Connaissances pratiques en programmation : Python, Java, C++ (pas exclusif). La connaissance du simulateur ns-3 est un plus.
- Des connaissances en Intelligence Artificielle (Deep Learning, Reinforcement Learning…) et des librairies associées sont un plus - Anglais (Lu, écrit) requis
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