Antennes miniatures multi-bandes adaptatives pour les futurs réseaux 5G / Lamine Sané

Public ISBD Titre : Antennes miniatures multi-bandes adaptatives pour les futurs réseaux 5G Type de document : texte imprimé Auteurs : Lamine Sané, Auteur Note générale : Thèse provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : Antenne miniature  antenne  agilité  diagramme de rayonnement  coupleur à branches  réseau 5G  5G  telecommunication Résumé : L'évolution éclaire des exigences en haut débit et en hautes performances des systèmes de communication mobiles conduiront à l'utilisation de dizaine de milliards de petits objets communicants à l'horizon 2020 sous l'ère des réseaux de cinquième génération. Ces réseaux intégreront des technologies radio adaptatives. Les antennes reconfigurables ou adaptatives, particulièrement en diagramme de rayonnement constituent un élément essentiel de ces technologies. Les antennes reconfigurables en diagramme de rayonnement permettent d'économiser de l'énergie, d'éviter les bruits de source et fournissent une plus grande couverture. Bien qu'offrant de bonnes performances, l'emploi des composants actifs tels que les diodesPIN et les systèmes micro-électromécaniques MEMS augmente le coût et la complexité de fabrication des antennes reconfigurables en digramme de rayonnement mais également induit l'apparition d'effets résistifs qui diminuent les performances de ses antennes. Les travaux de cette thèse proposent une nouvelle approche d'agilité en digramme de rayonnement par utilisation de simples lignes de transmission qui composent un quadripôle appelé coupleur hybride. Le principe de cette nouvelle approche consiste à modifier la configuration du diagramme de rayonnement du système antennaire par un simple ou une combinaison d'excitations permettant d'avoir de bonnes performances. L'adoption de cette technique devrait permettre de diminuer considérablement le coût de fabrication des petits objets communicants qui l'intègrent. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=461 Antennes miniatures multi-bandes adaptatives pour les futurs réseaux 5G [texte imprimé] / Lamine Sané, Auteur . - [s.d.]. Thèse provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : Antenne miniature  antenne  agilité  diagramme de rayonnement  coupleur à branches  réseau 5G  5G  telecommunication Résumé : L'évolution éclaire des exigences en haut débit et en hautes performances des systèmes de communication mobiles conduiront à l'utilisation de dizaine de milliards de petits objets communicants à l'horizon 2020 sous l'ère des réseaux de cinquième génération. Ces réseaux intégreront des technologies radio adaptatives. Les antennes reconfigurables ou adaptatives, particulièrement en diagramme de rayonnement constituent un élément essentiel de ces technologies. Les antennes reconfigurables en diagramme de rayonnement permettent d'économiser de l'énergie, d'éviter les bruits de source et fournissent une plus grande couverture. Bien qu'offrant de bonnes performances, l'emploi des composants actifs tels que les diodesPIN et les systèmes micro-électromécaniques MEMS augmente le coût et la complexité de fabrication des antennes reconfigurables en digramme de rayonnement mais également induit l'apparition d'effets résistifs qui diminuent les performances de ses antennes. Les travaux de cette thèse proposent une nouvelle approche d'agilité en digramme de rayonnement par utilisation de simples lignes de transmission qui composent un quadripôle appelé coupleur hybride. Le principe de cette nouvelle approche consiste à modifier la configuration du diagramme de rayonnement du système antennaire par un simple ou une combinaison d'excitations permettant d'avoir de bonnes performances. L'adoption de cette technique devrait permettre de diminuer considérablement le coût de fabrication des petits objets communicants qui l'intègrent. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=461

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Compression du Feedback dans un contexte MIMO et MIMO MASSIF / Idrissa dit papis Ndiaye (2021) 

Public ISBD Titre : Compression du Feedback dans un contexte MIMO et MIMO MASSIF Type de document : texte imprimé Auteurs : Idrissa dit papis Ndiaye, Auteur Editeur : Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Année de publication : 2021 Importance : 154 P. Format : 29 cm Note générale : Thèse provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : MIMO  Multiple-Input Multiple-Output  MMIMO  Massive Multiple-Input Multiple-Output  FDD  Frequency Division Duplex  réseau sans fil  réseau de communication Résumé : L’objectif de cette thèse est l’étude des systèmes MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) et MMIMO (Massive Multiple-Input Multiple-Output) fonctionnant en mode FDD (Frequency Division Duplex). La technologie MMIMO est l'une des technologies les plus prometteuses pour la prochaine génération de réseaux de communication sans fil, car elle a le potentiel de fournir des améliorations révolutionnaires en matière d'Efficacité Spectrale (SE) et d'Efficacité Energétique (EE) sans la nécessité d’augmenter les ressources fréquentielles grâce à l’exploitation de la dimension spatiale. Associées aux schémas de modulations multi-porteuses OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing), les techniques MMIMO sont ainsi devenues le candidat idéal pour les nouveaux systèmes sans fil à haute efficacité spectrale. Il y a différentes manières d’utiliser cette combinaison mais celle qui maximise la capacité du canal de transmission est la technique du « Transmit Beamforming » qui consiste à faire un précodage et un postcodage afin d’éliminer les interférences co-canales et celles inter-utilisateurs. Cependant, puisque nous sommes en mode FDD, la technique du « Transmit Beamforming » nécessite que l’émetteur ainsi que le récepteur aient la connaissance de l’état du canal (CSI : Channel State Information) pour faire le prétraitement et le post-traitement respectivement. Ainsi, pour que le CSI soit disponible au niveau de l’émetteur, celui-ci doit être estimé par le récepteur et c’est au récepteur de renvoyer le CSI à l’émetteur : c’est ce que qu’on appelle le « Feedback » dans ces systèmes. Une chose très importante est que la quantité de feedback à renvoyer à l’émetteur peut réduire considérablement les performances des systèmes. En plus, cette quantité est proportionnelle au nombre d’antennes de transmission. Alors, étant dans un contexte multi-antennes et massif en plus, il devient nécessaire de trouver une manière de réduire fortement cette quantité de feedback pour pouvoir bénéficier des avantages qu’offrent les systèmes MIMO/MMIMO associés à la modulation OFDM. Deux approches basées sur des compressions sans pertes, et avec pertes respectivement sont proposées. La première approche est basée sur des techniques de compression à dictionnaire : le LZW (Lempel Ziv Wesh, amélioré par la suite afin de booster encore plus le taux de compression) et entropique : le codage arithmétique. La seconde approche quant à elle repose sur des méthodes de compression avec pertes non significatives utilisant des transformations dans le domaine temporel. Comparées à la méthode de compression basée sur les Rotations de Givens, qui est utilisée dans la norme IEEE 802.11ac. Ces solutions ainsi proposées ont un gain significatif en termes de taux de compression et présentent les mêmes performances en termes de taux d’erreurs binaires. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=714 Compression du Feedback dans un contexte MIMO et MIMO MASSIF [texte imprimé] / Idrissa dit papis Ndiaye, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, 2021 . - 154 P. ; 29 cm. Thèse provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : MIMO  Multiple-Input Multiple-Output  MMIMO  Massive Multiple-Input Multiple-Output  FDD  Frequency Division Duplex  réseau sans fil  réseau de communication Résumé : L’objectif de cette thèse est l’étude des systèmes MIMO (Multiple-Input Multiple-Output) et MMIMO (Massive Multiple-Input Multiple-Output) fonctionnant en mode FDD (Frequency Division Duplex). La technologie MMIMO est l'une des technologies les plus prometteuses pour la prochaine génération de réseaux de communication sans fil, car elle a le potentiel de fournir des améliorations révolutionnaires en matière d'Efficacité Spectrale (SE) et d'Efficacité Energétique (EE) sans la nécessité d’augmenter les ressources fréquentielles grâce à l’exploitation de la dimension spatiale. Associées aux schémas de modulations multi-porteuses OFDM (Orthogonal Frequency-Division Multiplexing), les techniques MMIMO sont ainsi devenues le candidat idéal pour les nouveaux systèmes sans fil à haute efficacité spectrale. Il y a différentes manières d’utiliser cette combinaison mais celle qui maximise la capacité du canal de transmission est la technique du « Transmit Beamforming » qui consiste à faire un précodage et un postcodage afin d’éliminer les interférences co-canales et celles inter-utilisateurs. Cependant, puisque nous sommes en mode FDD, la technique du « Transmit Beamforming » nécessite que l’émetteur ainsi que le récepteur aient la connaissance de l’état du canal (CSI : Channel State Information) pour faire le prétraitement et le post-traitement respectivement. Ainsi, pour que le CSI soit disponible au niveau de l’émetteur, celui-ci doit être estimé par le récepteur et c’est au récepteur de renvoyer le CSI à l’émetteur : c’est ce que qu’on appelle le « Feedback » dans ces systèmes. Une chose très importante est que la quantité de feedback à renvoyer à l’émetteur peut réduire considérablement les performances des systèmes. En plus, cette quantité est proportionnelle au nombre d’antennes de transmission. Alors, étant dans un contexte multi-antennes et massif en plus, il devient nécessaire de trouver une manière de réduire fortement cette quantité de feedback pour pouvoir bénéficier des avantages qu’offrent les systèmes MIMO/MMIMO associés à la modulation OFDM. Deux approches basées sur des compressions sans pertes, et avec pertes respectivement sont proposées. La première approche est basée sur des techniques de compression à dictionnaire : le LZW (Lempel Ziv Wesh, amélioré par la suite afin de booster encore plus le taux de compression) et entropique : le codage arithmétique. La seconde approche quant à elle repose sur des méthodes de compression avec pertes non significatives utilisant des transformations dans le domaine temporel. Comparées à la méthode de compression basée sur les Rotations de Givens, qui est utilisée dans la norme IEEE 802.11ac. Ces solutions ainsi proposées ont un gain significatif en termes de taux de compression et présentent les mêmes performances en termes de taux d’erreurs binaires. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=714

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Contribution à l’Étude de la Convergence des Satellites de Nouvelle Génération et des Réseaux 3GPP (5G/6G) : Gestion des Interférences Préjudiciables et Évaluation des Techniques d’Allocation des Ressources Spectrales / Mohamadou NDIAYE (2024) 

Public ISBD Titre : Contribution à l’Étude de la Convergence des Satellites de Nouvelle Génération et des Réseaux 3GPP (5G/6G) : Gestion des Interférences Préjudiciables et Évaluation des Techniques d’Allocation des Ressources Spectrales Type de document : texte imprimé Auteurs : Mohamadou NDIAYE, Auteur Editeur : Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Année de publication : 2024 Importance : 139 P. Format : 29 cm Langues : Français (fre) Mots-clés : Convergence  5G  6G  SFS  Internet des Objets  IoT  TRC  OWC  NOMA  MIM  3GPP  Satellite  Interférence  Allocation  Ressource spectrale  Norme 3GPP  antenne 5G  Informatique  Télécommunication  IMT-2020  IMT-2030  MIMO Résumé : Pour répondre aux besoins de l'émergence de l'Internet des objets (IoT) et combler les lacunes de couverture, dans les régions en développement telles que l'Afrique subsaharienne, les systèmes terrestres peuvent être déployés parallèlement aux réseaux satellitaires pour étendre leurs capacités. La convergence des réseaux terrestres et satellitaires présente un grand potentiel pour les futurs réseaux de communication. Et les recherches sur les technologies innovantes dans les réseaux terrestres-satellites sont indispensables pour révéler leur véritable potentiel. Dans un tel système de communication, la gestion des interférences préjudiciables inter-systèmes, l’augmentation de performance des débits des utilisateurs terrestres spécifiques et applications intelligentes, sont des problèmes fondamentaux. Dans ce document de thèse avec le déploiement de la norme 3GPP Release 15 (5G NR Phase 1 TR 21.915) dans les bandes fréquence inférieure (3.5Ghz), une étude, à travers contexte de la convergence, sur une possibilité de coexistence spectrale avec le SFS est effectué. Les interférences CCI et ACI sont considérées. Deux solutions ont été proposées : le contrôle de la puissance d'émission des antennes 5G et la mise en place d’un filtre BPF rejet 60dB de référence au niveau des stations terriennes. Pour permettre une évaluation de la capacité des utilisateurs dans un système convergent base sur la TRC (Technologie Radio Cognitive), l'étude montre une utilisation de NOMA assisté au schéma "decode-and-forward », avec la sélection du meilleur relais est plus performant à la TDMA. De plus, compte tenu de l'augmentation future du nombre d'utilisateurs terrestres (IoT) et des ressources spectrales limitées, il est important de concevoir des configurations et des topologies de réseau efficaces pour l'allocation des ressources afin d'obtenir les meilleures performances des futurs réseaux convergés, en particulier la 6G-Satellite. La technologie TRC étant flexible, elle s'adaptera à nouveau aux nouvelles considérations techniques permettant d’assurer la convergence des satellites (de l’orbite GEO, LEO, UAV ou encore HAPS) avec les réseaux terrestres. Pour fournir une ligne directrice précieuse sur la recherche et le développement futurs des réseaux convergents avec la 6G, une étude sur les topologies de réseau basées sur les IoT, les bandes de fréquences candidates comme THz, OWC, les techniques conjuguées TCR-NOMA et de suppressions d’interférences adaptées sont discutées et proposées. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=1790 Contribution à l’Étude de la Convergence des Satellites de Nouvelle Génération et des Réseaux 3GPP (5G/6G) : Gestion des Interférences Préjudiciables et Évaluation des Techniques d’Allocation des Ressources Spectrales [texte imprimé] / Mohamadou NDIAYE, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, 2024 . - 139 P. ; 29 cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : Convergence  5G  6G  SFS  Internet des Objets  IoT  TRC  OWC  NOMA  MIM  3GPP  Satellite  Interférence  Allocation  Ressource spectrale  Norme 3GPP  antenne 5G  Informatique  Télécommunication  IMT-2020  IMT-2030  MIMO Résumé : Pour répondre aux besoins de l'émergence de l'Internet des objets (IoT) et combler les lacunes de couverture, dans les régions en développement telles que l'Afrique subsaharienne, les systèmes terrestres peuvent être déployés parallèlement aux réseaux satellitaires pour étendre leurs capacités. La convergence des réseaux terrestres et satellitaires présente un grand potentiel pour les futurs réseaux de communication. Et les recherches sur les technologies innovantes dans les réseaux terrestres-satellites sont indispensables pour révéler leur véritable potentiel. Dans un tel système de communication, la gestion des interférences préjudiciables inter-systèmes, l’augmentation de performance des débits des utilisateurs terrestres spécifiques et applications intelligentes, sont des problèmes fondamentaux. Dans ce document de thèse avec le déploiement de la norme 3GPP Release 15 (5G NR Phase 1 TR 21.915) dans les bandes fréquence inférieure (3.5Ghz), une étude, à travers contexte de la convergence, sur une possibilité de coexistence spectrale avec le SFS est effectué. Les interférences CCI et ACI sont considérées. Deux solutions ont été proposées : le contrôle de la puissance d'émission des antennes 5G et la mise en place d’un filtre BPF rejet 60dB de référence au niveau des stations terriennes. Pour permettre une évaluation de la capacité des utilisateurs dans un système convergent base sur la TRC (Technologie Radio Cognitive), l'étude montre une utilisation de NOMA assisté au schéma "decode-and-forward », avec la sélection du meilleur relais est plus performant à la TDMA. De plus, compte tenu de l'augmentation future du nombre d'utilisateurs terrestres (IoT) et des ressources spectrales limitées, il est important de concevoir des configurations et des topologies de réseau efficaces pour l'allocation des ressources afin d'obtenir les meilleures performances des futurs réseaux convergés, en particulier la 6G-Satellite. La technologie TRC étant flexible, elle s'adaptera à nouveau aux nouvelles considérations techniques permettant d’assurer la convergence des satellites (de l’orbite GEO, LEO, UAV ou encore HAPS) avec les réseaux terrestres. Pour fournir une ligne directrice précieuse sur la recherche et le développement futurs des réseaux convergents avec la 6G, une étude sur les topologies de réseau basées sur les IoT, les bandes de fréquences candidates comme THz, OWC, les techniques conjuguées TCR-NOMA et de suppressions d’interférences adaptées sont discutées et proposées. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=1790

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Contributions à l’amélioration de la sécurité de données dissimulées : Modélisation et simulation des modelés S-CCR et M-S-CCR / EL Veth SIDI (2023) 

Public ISBD Titre : Contributions à l’amélioration de la sécurité de données dissimulées : Modélisation et simulation des modelés S-CCR et M-S-CCR Type de document : texte imprimé Auteurs : EL Veth SIDI, Auteur Editeur : Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Année de publication : 2023 Importance : 111P. Format : 29cm. Note générale : these provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : Sécurité  réseau  donnée  dissimulation  stéganographie  chiffrement  système d’information  chiffrement de caesar  caesar  algorithme RSA  rsa Résumé : La problématique de la sécurité des réseaux, de nos jours, est une préoccupation réelle et un axe majeur pour la recherche scientifique. Dans un univers mondialisé, marqué par les nouvelles exigences des utilisateurs ; la prise en charge des besoins de sécurité constitue un enjeu de taille. Ces services et besoins de sécurité sont liés à l’expression des fonctions de sécurité requises au niveau des applications et des nouveaux services déployés dans les systèmes d’information. Les nouveaux services sont entre autres l’e-banking, e-commerce, transfert sécurisé, e-learning avec possibilité d’évaluation en ligne, e-ticket avec le paiement en ligne, télémédecine, etc... Ces dernières innovations requièrent la mise en place de fonctions de sécurité qui pourraient être exprimées en termes d’authentification, de contrôle d’accès, de confidentialité, d’intégrité et de non répudiation. Une réponse à cette sécurité garantissant la confidentialité dans la communication est offerte par la stéganographie. Elle consiste à dissimuler une information secrète dans un médium, ayant une apparence anodine, de manière indétectable. Et aussi par le chiffrement qui consiste à modifier la structure d’un message afin de le protéger. Nous utilisons, notamment, les deux réponses ici pour répondre à nos questions de sécurité. Nos propositions dans cette thèse s’articulent autour les deux disciplines. Le premier est une proposition d’un schéma de stéganographie sécurisé par un système de chiffrement basé sur une combinaison d’un chiffrement de caesar et de l’algorithme RSA qui a pour but la protection de données dissimulées. Le deuxième est une version améliorée de notre première méthode. Cette version utilise des versions modifiées de caesar et de l’algorithme RSA afin d’augmenter le niveau de sécurité. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=1198 Contributions à l’amélioration de la sécurité de données dissimulées : Modélisation et simulation des modelés S-CCR et M-S-CCR [texte imprimé] / EL Veth SIDI, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, 2023 . - 111P. ; 29cm. these provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : Sécurité  réseau  donnée  dissimulation  stéganographie  chiffrement  système d’information  chiffrement de caesar  caesar  algorithme RSA  rsa Résumé : La problématique de la sécurité des réseaux, de nos jours, est une préoccupation réelle et un axe majeur pour la recherche scientifique. Dans un univers mondialisé, marqué par les nouvelles exigences des utilisateurs ; la prise en charge des besoins de sécurité constitue un enjeu de taille. Ces services et besoins de sécurité sont liés à l’expression des fonctions de sécurité requises au niveau des applications et des nouveaux services déployés dans les systèmes d’information. Les nouveaux services sont entre autres l’e-banking, e-commerce, transfert sécurisé, e-learning avec possibilité d’évaluation en ligne, e-ticket avec le paiement en ligne, télémédecine, etc... Ces dernières innovations requièrent la mise en place de fonctions de sécurité qui pourraient être exprimées en termes d’authentification, de contrôle d’accès, de confidentialité, d’intégrité et de non répudiation. Une réponse à cette sécurité garantissant la confidentialité dans la communication est offerte par la stéganographie. Elle consiste à dissimuler une information secrète dans un médium, ayant une apparence anodine, de manière indétectable. Et aussi par le chiffrement qui consiste à modifier la structure d’un message afin de le protéger. Nous utilisons, notamment, les deux réponses ici pour répondre à nos questions de sécurité. Nos propositions dans cette thèse s’articulent autour les deux disciplines. Le premier est une proposition d’un schéma de stéganographie sécurisé par un système de chiffrement basé sur une combinaison d’un chiffrement de caesar et de l’algorithme RSA qui a pour but la protection de données dissimulées. Le deuxième est une version améliorée de notre première méthode. Cette version utilise des versions modifiées de caesar et de l’algorithme RSA afin d’augmenter le niveau de sécurité. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=1198

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COUPLAGE DE MODÈLES DE CAPTATION ET MODÈLES DE SIMULATION MULTI-AGENT: ÉTUDE DE LA POLLUTION ATMOSPHERIQUE DE LA VILLE DE DAKAR / Bassirou NGOM (2023) 

Public ISBD Titre : COUPLAGE DE MODÈLES DE CAPTATION ET MODÈLES DE SIMULATION MULTI-AGENT: ÉTUDE DE LA POLLUTION ATMOSPHERIQUE DE LA VILLE DE DAKAR Type de document : texte imprimé Auteurs : Bassirou NGOM, Auteur Editeur : Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Année de publication : 2023 Importance : 121P. Format : 29cm. Note générale : Thèse Provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : Couplage  capteur  simulation multi-agent  data-driven  internet of Things  internet des objets  objets connectés  IoT  simulation online  simulation  donnée  pollution de l’air  pollution  air  multi-agent  modèle de capteur  Data-driven Simulation  Dakar  modélisation mathématique Résumé : Les simulations ont longtemps été découplé aux phénomènes réels modélisés. Ceci pouvant amener à une divergence énorme entre l’évolution du phénomène réel et les résultats de simulation. Ainsi, pour apporter une solution à cette problématique, notre projet de thèse porte sur la mise en place d’une architecture de couplage entre un modèle de capteurs et une simulation multi-agent. Une première étape faite dans ce sens concerne les simulations dirigées par les données ou Data-driven Simulation dans laquelle la simulation est en continuelle influencée par les données provenant de capteurs. Ainsi, l’intégration des données de capteurs en temps réel dans une simulation présente trois difficultés : 1) la synchronisation, 2) le passage d’échelle (temporelle / spatiale), 3) et la pré-dictivité du modèle de simulation. Pour cela, nous proposons un méta-modèle d’assimilation MeDART-MAS basé sur le concept d’assimilation de données. Ce méta-modèle sera intégré dans un simulateur multi-agent sous forme de plug-in. Ce travail de recherche est concrétisé dans le cadre de l’étude de la pollution atmosphérique de la ville de Dakar. Il s’agit de mettre en place un système de capteurs recueillant des données en temps réel qui sera ensuite couplé avec une simulation multi-agent afin de reproduire une carte de pollution de la ville. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=1264 COUPLAGE DE MODÈLES DE CAPTATION ET MODÈLES DE SIMULATION MULTI-AGENT: ÉTUDE DE LA POLLUTION ATMOSPHERIQUE DE LA VILLE DE DAKAR [texte imprimé] / Bassirou NGOM, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, 2023 . - 121P. ; 29cm. Thèse Provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : Couplage  capteur  simulation multi-agent  data-driven  internet of Things  internet des objets  objets connectés  IoT  simulation online  simulation  donnée  pollution de l’air  pollution  air  multi-agent  modèle de capteur  Data-driven Simulation  Dakar  modélisation mathématique Résumé : Les simulations ont longtemps été découplé aux phénomènes réels modélisés. Ceci pouvant amener à une divergence énorme entre l’évolution du phénomène réel et les résultats de simulation. Ainsi, pour apporter une solution à cette problématique, notre projet de thèse porte sur la mise en place d’une architecture de couplage entre un modèle de capteurs et une simulation multi-agent. Une première étape faite dans ce sens concerne les simulations dirigées par les données ou Data-driven Simulation dans laquelle la simulation est en continuelle influencée par les données provenant de capteurs. Ainsi, l’intégration des données de capteurs en temps réel dans une simulation présente trois difficultés : 1) la synchronisation, 2) le passage d’échelle (temporelle / spatiale), 3) et la pré-dictivité du modèle de simulation. Pour cela, nous proposons un méta-modèle d’assimilation MeDART-MAS basé sur le concept d’assimilation de données. Ce méta-modèle sera intégré dans un simulateur multi-agent sous forme de plug-in. Ce travail de recherche est concrétisé dans le cadre de l’étude de la pollution atmosphérique de la ville de Dakar. Il s’agit de mettre en place un système de capteurs recueillant des données en temps réel qui sera ensuite couplé avec une simulation multi-agent afin de reproduire une carte de pollution de la ville. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=1264

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429	429	Thèse de doctorat d'Etat	Thèses mathématiques et informatique	Informatique-Télécommunication	Exclu du prêt

DÉTECTION D’ANOMALIES BASÉE SUR LE COMPORTEMENT DES SMART CONTRACTS DANS LA BLOCKCHAIN ETHEREUM / Malaw NDIAYE (2024)   

Public ISBD Titre : DÉTECTION D’ANOMALIES BASÉE SUR LE COMPORTEMENT DES SMART CONTRACTS DANS LA BLOCKCHAIN ETHEREUM Type de document : texte imprimé Auteurs : Malaw NDIAYE, Auteur Editeur : Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Année de publication : 2024 Importance : 207 P. Format : 29cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : Blockchain  Blockchain Ethereum  Smart Contracts  Systeme intelligent  Contrat intelligent malveillant  sécurité informatique  Anomalie  Détection d'anomalie  algorithme  module surveillance  module apprentissage  analyse du code  escroquerie  contrat intelligent  Informatique Résumé : La recherche sur la sécurité des contrats intelligents de la blockchain propose rarement de cadre de détection d’anomalies. Cette thèse propose une méthodologie complète pour lutter efficacement contre les crimes économiques des contrats intelligents malveillants. Les contrats intelligents sont la pierre angulaire des systèmes de blockchain qui permettent des transactions automatisées entre homologues et des services décentralisés. Ils fournissent un surplus fonc-tionnel puissant pour maintenir la cohérence des transactions dans les applications régies par la technologie blockchain. Les contrats intelligents sont devenus des cibles lucratives et rentables pour les attaquants, car ils peuvent contenir une grosse somme d’argent. La vérification formelle et l’analyse symbolique ont été utilisées pour lutter contre ces escroqueries destructrices en analysant les codes et les appels de fonction, mais la vulnérabilité de chaque escroquerie doit être discrètement prédéfinie. Dans ce travail, nous introduisons un algorithme de détection d’anomalies, ce nouveau cadre de détection d’anomalies basé sur le comportement des contrats intelligents, en tant que nouvelles fonctionnalités. Cet algorithme est composé de deux modules : un module d’apprentissage et module de surveillance pour déterminer les comportements frauduleux des smart contracts. Notre cadre est avantageux par rapport aux algorithmes de base sous trois aspects. Tout d’abord, il fournit une solution unifiée à différents types d’escroqueries, soulageant le besoin de compétences en analyse de comportement. Deuxièmement, l’inférence du cadre est d’un ordre de grandeur plus rapide que l’analyse de code.Troisièmement, les résul-tats expérimentaux indiquent que le cadre atteint une précision élevée de 85%, une exactitude de 75% et un rappel de 90% pour les contrats malveillants, ce qui le rend potentiellement efficace pour détecter de nouveaux comportements malveillants dans les contrats intelligents. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=2714 DÉTECTION D’ANOMALIES BASÉE SUR LE COMPORTEMENT DES SMART CONTRACTS DANS LA BLOCKCHAIN ETHEREUM [texte imprimé] / Malaw NDIAYE, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, 2024 . - 207 P. ; 29cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : Blockchain  Blockchain Ethereum  Smart Contracts  Systeme intelligent  Contrat intelligent malveillant  sécurité informatique  Anomalie  Détection d'anomalie  algorithme  module surveillance  module apprentissage  analyse du code  escroquerie  contrat intelligent  Informatique Résumé : La recherche sur la sécurité des contrats intelligents de la blockchain propose rarement de cadre de détection d’anomalies. Cette thèse propose une méthodologie complète pour lutter efficacement contre les crimes économiques des contrats intelligents malveillants. Les contrats intelligents sont la pierre angulaire des systèmes de blockchain qui permettent des transactions automatisées entre homologues et des services décentralisés. Ils fournissent un surplus fonc-tionnel puissant pour maintenir la cohérence des transactions dans les applications régies par la technologie blockchain. Les contrats intelligents sont devenus des cibles lucratives et rentables pour les attaquants, car ils peuvent contenir une grosse somme d’argent. La vérification formelle et l’analyse symbolique ont été utilisées pour lutter contre ces escroqueries destructrices en analysant les codes et les appels de fonction, mais la vulnérabilité de chaque escroquerie doit être discrètement prédéfinie. Dans ce travail, nous introduisons un algorithme de détection d’anomalies, ce nouveau cadre de détection d’anomalies basé sur le comportement des contrats intelligents, en tant que nouvelles fonctionnalités. Cet algorithme est composé de deux modules : un module d’apprentissage et module de surveillance pour déterminer les comportements frauduleux des smart contracts. Notre cadre est avantageux par rapport aux algorithmes de base sous trois aspects. Tout d’abord, il fournit une solution unifiée à différents types d’escroqueries, soulageant le besoin de compétences en analyse de comportement. Deuxièmement, l’inférence du cadre est d’un ordre de grandeur plus rapide que l’analyse de code.Troisièmement, les résul-tats expérimentaux indiquent que le cadre atteint une précision élevée de 85%, une exactitude de 75% et un rappel de 90% pour les contrats malveillants, ce qui le rend potentiellement efficace pour détecter de nouveaux comportements malveillants dans les contrats intelligents. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=2714

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TH 2587	TH 2587	Thèse de doctorat d'Etat	Thèses mathématiques et informatique	Informatique-Télécommunication	Disponible

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Détection automatique des membranopathies du sang grâce aux réseaux de neurones de convolution / Bana Fridath BIO NIGAN (2025)

Public ISBD Titre : Détection automatique des membranopathies du sang grâce aux réseaux de neurones de convolution Type de document : texte imprimé Auteurs : Bana Fridath BIO NIGAN, Auteur Editeur : Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Année de publication : 2025 Importance : 144 P. Format : 29 cm Note générale : Thèse provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle  Cellule sanguine  Reconnaissance  Détection  Classification  Bénin  Détection automatique  Membranopathie  Sang  Réseau de neurones de convolution  Réseau de neurones Résumé : L’intelligence artificielle est aujourd’hui présente dans tous les secteurs de notre vie où elle concurrence avec l’intelligence humaine par sa capacité à traiter instantanément un grand nombre de données avec un faible risque d’erreurs. Malgré ces avantages, de nombreux services au Bénin continuent de fonctionner sans l’intelligence artificielle, particulièrement dans le domaine de la santé où certains actes médicaux sont encore posés manuellement dans le plus grand hôpital du pays, le Centre National Hospitalier Universitaire-Hubert Koutoukou Maga. L’objectif de cette thèse était de développer pour le service d’hématologie du premier hôpital de référence du Bénin, un système automatique de diagnostic rapide et précis de la drépanocytose, de l’elliptocytose et de la schizocytose à partir de la reconnaissance des globules rouges. Pour ce faire, des combinaisons d’algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning) et de techniques d'analyse d'images ont été utilisées pour classifier les différents types de globules blancs et détecter de façon automatique des membranopathies des cellules sanguines rouges. Un modèle de réseaux de neurones de convolution avec des performances de 98,78% pour l'entraînement, 90,11% pour le test et 88,53% pour la validation a été conçu pour la classification automatique des globules blancs. Le même modèle de réseaux de neurones de convolution associé à des techniques de traitement d’image détecte automatiquement la drépanocytose, l'elliptocytose et la schizocytose, avec des performances de 100% pour l'entraînement et 86% pour la validation. Des tests concluants ont été aussi obtenus au laboratoire avec l’application mobile développée à cet effet. Ces résultats autorisent à penser que cet outil qui analyse en un bref délai et avec une grande précision, un nombre élevé de frottis sanguins, permettra d’améliorer les performances des laboratoires d’hématologie des formations sanitaires du Bénin et d’ailleurs. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=2961 Détection automatique des membranopathies du sang grâce aux réseaux de neurones de convolution [texte imprimé] / Bana Fridath BIO NIGAN, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, 2025 . - 144 P. ; 29 cm. Thèse provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : Intelligence artificielle  Cellule sanguine  Reconnaissance  Détection  Classification  Bénin  Détection automatique  Membranopathie  Sang  Réseau de neurones de convolution  Réseau de neurones Résumé : L’intelligence artificielle est aujourd’hui présente dans tous les secteurs de notre vie où elle concurrence avec l’intelligence humaine par sa capacité à traiter instantanément un grand nombre de données avec un faible risque d’erreurs. Malgré ces avantages, de nombreux services au Bénin continuent de fonctionner sans l’intelligence artificielle, particulièrement dans le domaine de la santé où certains actes médicaux sont encore posés manuellement dans le plus grand hôpital du pays, le Centre National Hospitalier Universitaire-Hubert Koutoukou Maga. L’objectif de cette thèse était de développer pour le service d’hématologie du premier hôpital de référence du Bénin, un système automatique de diagnostic rapide et précis de la drépanocytose, de l’elliptocytose et de la schizocytose à partir de la reconnaissance des globules rouges. Pour ce faire, des combinaisons d’algorithmes d'apprentissage automatique (Machine Learning) et de techniques d'analyse d'images ont été utilisées pour classifier les différents types de globules blancs et détecter de façon automatique des membranopathies des cellules sanguines rouges. Un modèle de réseaux de neurones de convolution avec des performances de 98,78% pour l'entraînement, 90,11% pour le test et 88,53% pour la validation a été conçu pour la classification automatique des globules blancs. Le même modèle de réseaux de neurones de convolution associé à des techniques de traitement d’image détecte automatiquement la drépanocytose, l'elliptocytose et la schizocytose, avec des performances de 100% pour l'entraînement et 86% pour la validation. Des tests concluants ont été aussi obtenus au laboratoire avec l’application mobile développée à cet effet. Ces résultats autorisent à penser que cet outil qui analyse en un bref délai et avec une grande précision, un nombre élevé de frottis sanguins, permettra d’améliorer les performances des laboratoires d’hématologie des formations sanitaires du Bénin et d’ailleurs. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=2961

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ÉTUDE DE L’AUGMENTATION DE DONNÉES POUR LA ROBUSTESSE DES RÉSEAUX DE NEURONES PROFONDS / Jean-Michel Amath Sarr 

Public ISBD Titre : ÉTUDE DE L’AUGMENTATION DE DONNÉES POUR LA ROBUSTESSE DES RÉSEAUX DE NEURONES PROFONDS Type de document : texte imprimé Auteurs : Jean-Michel Amath Sarr, Auteur Editeur : Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Importance : 131 P. Format : 29 cm Note générale : thèse provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : glissement de données  robustesse  données  grande données  big data  estimation  erreur de déploiement  réseaux de neurones profonds  réseaux de neurones  réseau  neurone  informatique  apprentissage machine  apprentissage profond Résumé : Dans cette thèse, nous avons considéré le problème de robustesse des réseaux de neurones. C’est-à-dire que nous avons considéré le cas ou le jeu d’apprentissage et le jeu de déploiement ne sont pas indépendamment et identiquement distribués suivant la même source. On parle alors de glissement de données. Notre principal outil de travail a été l’augmentation de données. En effet, une revue approfondie de la littérature et des expériences préliminaires nous ont montré le potentiel de régularisation de l’augmentation des données. Ainsi, dans un premier temps, nous avons cherché à utiliser l’augmentation de données pour rendre les réseaux de neurones plus robustes à divers glissements de données synthétiques et naturels. Cependant, les résultats de cette approche se sont révélés mitigés. En effet, nous avons observé que dans certains cas l’augmentation de données pouvait donner lieu à des bonds de performance sur le jeu de déploiement. Mais ce phénomène ne se produisait pas à chaque fois. Dans certains cas, augmenter les données pouvait même réduire les performances sur le jeu de déploiement. Nous proposons une explication granulaire à ce phénomène dans nos conclusions. Une meilleure utilisation de l’augmentation des données pour la robustesse des réseaux de neurones consiste à générer des tests de résistance ou "stress test" pour observer le comportement d’un modèle lorsque divers glissements de données surviennent. Ensuite, ces informations sur le comportement du modèle sont utilisées pour estimer l’erreur sur l’ensemble de déploiement même sans étiquettes, nous appelons cela l’estimation de l’erreur de déploiement. Par ailleurs, nous montrons que l’utilisation d’augmentation de données indépendantes peut améliorer l’estimation de l’erreur de déploiement. Nous croyons que cet usage de l’augmentation de données permettra de mieux cerner quantitativement la fiabilité des réseaux de neurones lorsqu’ils seront déployés sur de nouveaux jeux de données inconnus. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=1202 ÉTUDE DE L’AUGMENTATION DE DONNÉES POUR LA ROBUSTESSE DES RÉSEAUX DE NEURONES PROFONDS [texte imprimé] / Jean-Michel Amath Sarr, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, [s.d.] . - 131 P. ; 29 cm. thèse provisoire Langues : Français (fre) Mots-clés : glissement de données  robustesse  données  grande données  big data  estimation  erreur de déploiement  réseaux de neurones profonds  réseaux de neurones  réseau  neurone  informatique  apprentissage machine  apprentissage profond Résumé : Dans cette thèse, nous avons considéré le problème de robustesse des réseaux de neurones. C’est-à-dire que nous avons considéré le cas ou le jeu d’apprentissage et le jeu de déploiement ne sont pas indépendamment et identiquement distribués suivant la même source. On parle alors de glissement de données. Notre principal outil de travail a été l’augmentation de données. En effet, une revue approfondie de la littérature et des expériences préliminaires nous ont montré le potentiel de régularisation de l’augmentation des données. Ainsi, dans un premier temps, nous avons cherché à utiliser l’augmentation de données pour rendre les réseaux de neurones plus robustes à divers glissements de données synthétiques et naturels. Cependant, les résultats de cette approche se sont révélés mitigés. En effet, nous avons observé que dans certains cas l’augmentation de données pouvait donner lieu à des bonds de performance sur le jeu de déploiement. Mais ce phénomène ne se produisait pas à chaque fois. Dans certains cas, augmenter les données pouvait même réduire les performances sur le jeu de déploiement. Nous proposons une explication granulaire à ce phénomène dans nos conclusions. Une meilleure utilisation de l’augmentation des données pour la robustesse des réseaux de neurones consiste à générer des tests de résistance ou "stress test" pour observer le comportement d’un modèle lorsque divers glissements de données surviennent. Ensuite, ces informations sur le comportement du modèle sont utilisées pour estimer l’erreur sur l’ensemble de déploiement même sans étiquettes, nous appelons cela l’estimation de l’erreur de déploiement. Par ailleurs, nous montrons que l’utilisation d’augmentation de données indépendantes peut améliorer l’estimation de l’erreur de déploiement. Nous croyons que cet usage de l’augmentation de données permettra de mieux cerner quantitativement la fiabilité des réseaux de neurones lorsqu’ils seront déployés sur de nouveaux jeux de données inconnus. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=1202

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Étude des techniques d’apprentissage-machine pour la stéganalyse universelle / François Kasséné Gomis (********) 

Public ISBD Titre : Étude des techniques d’apprentissage-machine pour la stéganalyse universelle Type de document : texte imprimé Auteurs : François Kasséné Gomis, Auteur Editeur : Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Année de publication : ******** Importance : 155 P. Format : 29 cm Langues : Français (fre) Mots-clés : cover-image  stego-image  stéganographie  stéganalyse  apprentissage  machine  apprentissage profond  clustering  classification  régression linéaire  régression linéaire multiple  perceptron multicouche  réseau de neurones convolutif  réseau de neurones  informatique  telecommunication  apprentissage-machine Résumé : La stéganographie est la pratique consistant à communiquer à son interlocuteur un message secret en le cachant dans un support de couverture comme un fichier image, audio ou vidéo. La stéganographie moderne opère sur un support numérique et regorge d’algorithmes très performants qui rendent la détection de plus en plus difficile. Visuellement, il est quasi impossible d’affirmer l’existence d’unmessage caché dans le support numérique. La stéganalyse est la détection de la présence d’un message caché par le processus de stéganographie. Il existe deux types d’approches en stéganalyse : La stéganalyse spécifique où le stéganalyste a des connaissances à priori sur l’algorithme d’insertion utilisé par le stéganographe et celle universelle (aveugle) où il n’a aucune information sur ces algorithmes d’insertion de données secrètes. Dans une grande base de données contenant des millions d’images, les algorithmes de stéganographie utilisés pour cacher des informations dans certaines images peuvent être nombreux et variés.Dans ce cas, la stéganalyse spécifique devient très coûteuse et inefficace. Celle universelle est donc l’approche de stéganalyse privilégiée lorsque la quantité de données augmente exponentiellement. Techniquement, pour faire de la stéganalyse universelle, il est nécessaire d’abord d’extraire les meilleures caractéristiques du support numérique. En ce qui concerne les images, ces caractéristiques proviennent du domaine spatial ou bien du domaine transformé; cela dépend tout simplement du domaine dans lequel l’insertion a été effectuée. Elles sont souvent insensibles au contenu visuel de l’image et très sensibles aux impacts des algorithmes de stéganographie. Ensuite choisir un algorithme d’apprentissage-machine, voire apprentissage profond, afin de concevoir un modèle de classification ou de régression respectivement pour distinguer les images marquées de celles qui ne le sont pas ou pour estimer la longueur du message caché. Enfin vérifier la performance du modèle avant de commencer à l’utiliser. Aujourd’hui, l’un des objectifs majeur en stéganalyse universelle demeure l’augmentation de la capacité de détection des classifieurs. Le but est de mettre au point des systèmes de stéganalyse universelle fiables (taux d’erreurs faible) et très performants (capacité de détection très élevée). Dans cemanuscrit, nous proposons trois méthodes de stéganalyse universelle qui contribuent grandement à l’atteinte de cet objectif. Toutes ces méthodes reposent sur des algorithmes classiques d’apprentissage-machine. La première montre que, sous certaines conditions, la régression linéaire multiple devient un algorithme de stéganalyse universelle permettant d’estimer le payload, une grandeur donnant une idée sur la longueur du message caché. La deuxième proposition est un algorithme de réduction des caractéristiques, nommée S-SELECT, qui permet de réduire la longueur du vecteur des caractéristiques afin de faciliter l’entrainement du classifieur. La troisième proposition est DeepStego; il s’agit d’une méthode d’apprentissage profond pour la stéganalyse universelle. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=829 Étude des techniques d’apprentissage-machine pour la stéganalyse universelle [texte imprimé] / François Kasséné Gomis, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, ******** . - 155 P. ; 29 cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : cover-image  stego-image  stéganographie  stéganalyse  apprentissage  machine  apprentissage profond  clustering  classification  régression linéaire  régression linéaire multiple  perceptron multicouche  réseau de neurones convolutif  réseau de neurones  informatique  telecommunication  apprentissage-machine Résumé : La stéganographie est la pratique consistant à communiquer à son interlocuteur un message secret en le cachant dans un support de couverture comme un fichier image, audio ou vidéo. La stéganographie moderne opère sur un support numérique et regorge d’algorithmes très performants qui rendent la détection de plus en plus difficile. Visuellement, il est quasi impossible d’affirmer l’existence d’unmessage caché dans le support numérique. La stéganalyse est la détection de la présence d’un message caché par le processus de stéganographie. Il existe deux types d’approches en stéganalyse : La stéganalyse spécifique où le stéganalyste a des connaissances à priori sur l’algorithme d’insertion utilisé par le stéganographe et celle universelle (aveugle) où il n’a aucune information sur ces algorithmes d’insertion de données secrètes. Dans une grande base de données contenant des millions d’images, les algorithmes de stéganographie utilisés pour cacher des informations dans certaines images peuvent être nombreux et variés.Dans ce cas, la stéganalyse spécifique devient très coûteuse et inefficace. Celle universelle est donc l’approche de stéganalyse privilégiée lorsque la quantité de données augmente exponentiellement. Techniquement, pour faire de la stéganalyse universelle, il est nécessaire d’abord d’extraire les meilleures caractéristiques du support numérique. En ce qui concerne les images, ces caractéristiques proviennent du domaine spatial ou bien du domaine transformé; cela dépend tout simplement du domaine dans lequel l’insertion a été effectuée. Elles sont souvent insensibles au contenu visuel de l’image et très sensibles aux impacts des algorithmes de stéganographie. Ensuite choisir un algorithme d’apprentissage-machine, voire apprentissage profond, afin de concevoir un modèle de classification ou de régression respectivement pour distinguer les images marquées de celles qui ne le sont pas ou pour estimer la longueur du message caché. Enfin vérifier la performance du modèle avant de commencer à l’utiliser. Aujourd’hui, l’un des objectifs majeur en stéganalyse universelle demeure l’augmentation de la capacité de détection des classifieurs. Le but est de mettre au point des systèmes de stéganalyse universelle fiables (taux d’erreurs faible) et très performants (capacité de détection très élevée). Dans cemanuscrit, nous proposons trois méthodes de stéganalyse universelle qui contribuent grandement à l’atteinte de cet objectif. Toutes ces méthodes reposent sur des algorithmes classiques d’apprentissage-machine. La première montre que, sous certaines conditions, la régression linéaire multiple devient un algorithme de stéganalyse universelle permettant d’estimer le payload, une grandeur donnant une idée sur la longueur du message caché. La deuxième proposition est un algorithme de réduction des caractéristiques, nommée S-SELECT, qui permet de réduire la longueur du vecteur des caractéristiques afin de faciliter l’entrainement du classifieur. La troisième proposition est DeepStego; il s’agit d’une méthode d’apprentissage profond pour la stéganalyse universelle. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=829

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TH 2413	TH 2413	Thèse de doctorat d'Etat	Thèses mathématiques et informatique	Informatique-Télécommunication	Disponible

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Évaluation spatialisée des performances agronomiques sous-système agroforestier en contexte de petite agriculture familiale au Sahel : évaluation de l’effet du Faidherbia albida à l’échelle intra-parcellaire à partir de l’imagerie drone et des approches géostatistiques / Serigne Mansour DIENE (............) 

Public ISBD Titre : Évaluation spatialisée des performances agronomiques sous-système agroforestier en contexte de petite agriculture familiale au Sahel : évaluation de l’effet du Faidherbia albida à l’échelle intra-parcellaire à partir de l’imagerie drone et des approches géostatistiques Type de document : texte imprimé Auteurs : Serigne Mansour DIENE, Auteur Editeur : Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Année de publication : ............ Importance : 124 P. Format : 29 cm Langues : Français (fre) Mots-clés : Agroécologie  Agroforesterie  Drone  Image  Rendement  Distance d’influence  Arbre  Mil  Sénégal  Faidherbia albida  Bassin arachidier  Télédétection  Géostatistique  Géomatique  Parc agroforestier  Evaluation spatialisée  Image multispectrale  Apprentissage automatique  Prédiction  Imagerie médicale  Atlas probabiliste  Modèle additif mixte généralisé  Generalized additive mixed model  Pennisetum glaucum  Agriculture  Système agroforestier  NDVI  Normalized Difference Vegetation Index  Indice de végétation par différence normalisée  Système agroforestier  Image drone  Effet spatial Résumé : En 2100, la population africaine devrait atteindre 3,1 milliards de personnes et d’ici 2050 le taux d’urbanisation va passer à plus de 60 %. Cette croissance démographique et les changements environnementaux notamment climatique auront des impacts négatifs sur les performances des cultures annuelles. Par conséquent, les pratiques agricoles doivent évoluer pour passer à une intensification des pratiques agricoles en adoptant des solutions basées sur la nature telles que l’agroforesterie. Cependant, dans les parcs agroforestiers à base de Faidherbia albida du bassin arachidier Senegalais, la présence des arbres conduit à de fortes hétérogénéités dans la productivité des parcelles notamment le mil (en rotation avec l’arachide) avec des rendements variables en fonction de la distance à l’arbre. Dans ce système agroforestier particulier centré sur le Faidherbia albida avec sa phénologie inversée, la télédétection par drone et les techniques géostatistiques constituent une source d’informations pertinentes dans la compréhension des performances agronomiques des cultures annuelles. L’objectif principal de cette thèse est de contribuer à l’amélioration des connaissances des parcs agroforestiers à base de Faidherbia albida en faisant une évaluation spatialisée des performances des cultures annuelles telles que le mil. Pour ce faire, une méthodologie fine, centrée sur des images multispectrales acquises par drone, a été élaborée à l’échelle de la parcelle et a été validée par des campagnes de terrain durant toute la thèse. Pour commencer, les modèles d’apprentissage automatique ont été utilisés en combinant les indices de végétation, de texture et les variables microclimatiques pour prédire le rendement en grain du mil sur 05 années de cultures. Ensuite, une technique tirée de l’imagerie médicale nommée "atlas probabiliste" a été appliquée pour la première fois en agroforesterie pour évaluer l’influence moyenne d’une population de Faidherbia albida sur le NDVI du mil. Enfin, un modèle additif mixte généralisé (Gamm, Generalized additive mixed model ) est utilisé pour modéliser une influence spécifique sur le voisinage de chaque arbre et qui puisse s’additionner à celle d’autres arbres quand leurs zones d’influence se recouvrent. Les résultats ont ressorti la pertinence de combiner les indices de texture et les variables microclimatiques pour estimer le rendement en grain du mil dans un contexte très hétérogène. Le modèle Gradient Boosting Machine a montré plus de performances que le Random Forest en expliquant en calibration 95 % (R2 = 0.95) et en validation 78 % (R2 = 0.78) de la variabilité du rendement en grain du mil. Les travaux de recherche ont également souligné une influence moyenne du Faidherbia albida sur le NDVI du mil qui décroît en fonction de la distance et présente une anisotropie donc variable en fonction de la direction. La modélisation Gamm a démontré que la proximité entre les arbres n’est pas une condition sine qua none pour avoir des effets qui s’additionnent. La stabilité spatio-temporelle de l’effet de l’arbre est étroitement liée aux facteurs climatiques, elle est stable pour une année mais très variable entre deux années contrastées. Tous ces résultats mettent en lumière l’utilité des parcs agroforestiers dans l’optimisation des rendements agricoles et la lutte contre le changement climatique. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=3201 Évaluation spatialisée des performances agronomiques sous-système agroforestier en contexte de petite agriculture familiale au Sahel : évaluation de l’effet du Faidherbia albida à l’échelle intra-parcellaire à partir de l’imagerie drone et des approches géostatistiques [texte imprimé] / Serigne Mansour DIENE, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, ............ . - 124 P. ; 29 cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : Agroécologie  Agroforesterie  Drone  Image  Rendement  Distance d’influence  Arbre  Mil  Sénégal  Faidherbia albida  Bassin arachidier  Télédétection  Géostatistique  Géomatique  Parc agroforestier  Evaluation spatialisée  Image multispectrale  Apprentissage automatique  Prédiction  Imagerie médicale  Atlas probabiliste  Modèle additif mixte généralisé  Generalized additive mixed model  Pennisetum glaucum  Agriculture  Système agroforestier  NDVI  Normalized Difference Vegetation Index  Indice de végétation par différence normalisée  Système agroforestier  Image drone  Effet spatial Résumé : En 2100, la population africaine devrait atteindre 3,1 milliards de personnes et d’ici 2050 le taux d’urbanisation va passer à plus de 60 %. Cette croissance démographique et les changements environnementaux notamment climatique auront des impacts négatifs sur les performances des cultures annuelles. Par conséquent, les pratiques agricoles doivent évoluer pour passer à une intensification des pratiques agricoles en adoptant des solutions basées sur la nature telles que l’agroforesterie. Cependant, dans les parcs agroforestiers à base de Faidherbia albida du bassin arachidier Senegalais, la présence des arbres conduit à de fortes hétérogénéités dans la productivité des parcelles notamment le mil (en rotation avec l’arachide) avec des rendements variables en fonction de la distance à l’arbre. Dans ce système agroforestier particulier centré sur le Faidherbia albida avec sa phénologie inversée, la télédétection par drone et les techniques géostatistiques constituent une source d’informations pertinentes dans la compréhension des performances agronomiques des cultures annuelles. L’objectif principal de cette thèse est de contribuer à l’amélioration des connaissances des parcs agroforestiers à base de Faidherbia albida en faisant une évaluation spatialisée des performances des cultures annuelles telles que le mil. Pour ce faire, une méthodologie fine, centrée sur des images multispectrales acquises par drone, a été élaborée à l’échelle de la parcelle et a été validée par des campagnes de terrain durant toute la thèse. Pour commencer, les modèles d’apprentissage automatique ont été utilisés en combinant les indices de végétation, de texture et les variables microclimatiques pour prédire le rendement en grain du mil sur 05 années de cultures. Ensuite, une technique tirée de l’imagerie médicale nommée "atlas probabiliste" a été appliquée pour la première fois en agroforesterie pour évaluer l’influence moyenne d’une population de Faidherbia albida sur le NDVI du mil. Enfin, un modèle additif mixte généralisé (Gamm, Generalized additive mixed model ) est utilisé pour modéliser une influence spécifique sur le voisinage de chaque arbre et qui puisse s’additionner à celle d’autres arbres quand leurs zones d’influence se recouvrent. Les résultats ont ressorti la pertinence de combiner les indices de texture et les variables microclimatiques pour estimer le rendement en grain du mil dans un contexte très hétérogène. Le modèle Gradient Boosting Machine a montré plus de performances que le Random Forest en expliquant en calibration 95 % (R2 = 0.95) et en validation 78 % (R2 = 0.78) de la variabilité du rendement en grain du mil. Les travaux de recherche ont également souligné une influence moyenne du Faidherbia albida sur le NDVI du mil qui décroît en fonction de la distance et présente une anisotropie donc variable en fonction de la direction. La modélisation Gamm a démontré que la proximité entre les arbres n’est pas une condition sine qua none pour avoir des effets qui s’additionnent. La stabilité spatio-temporelle de l’effet de l’arbre est étroitement liée aux facteurs climatiques, elle est stable pour une année mais très variable entre deux années contrastées. Tous ces résultats mettent en lumière l’utilité des parcs agroforestiers dans l’optimisation des rendements agricoles et la lutte contre le changement climatique. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=3201

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Évaluation spatialisée des rendements céréaliers sous système agroforestier en contexte de petite agriculture familiale au Sahel : une approche basée sur le couplage drone-satellite / Ibrahima DIACK (2026) 

Public ISBD Titre : Évaluation spatialisée des rendements céréaliers sous système agroforestier en contexte de petite agriculture familiale au Sahel : une approche basée sur le couplage drone-satellite Type de document : texte imprimé Auteurs : Ibrahima DIACK, Auteur Editeur : Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Année de publication : 2026 Importance : 138 P. Format : 29 cm Langues : Français (fre) Mots-clés : Télédétection  Satellite,  UAV  Agroforesterie  Drone  Faidherbia albida  Hétérogénéité  Paysage  Machine Learning  Apprentissage automatique  Agriculture  Parc agroforestier  image  Image satellitaire  Estimation  Fraction du couvert végétal  FCover  Mil  Pennisetum glaucum  Couvert végétal  Végétation  Sentinel-2  Random Forest  Algorithme  Cartographie  Rendement  Évaluation spatialisée  Céréale  Système agroforestier  Agriculture familiale  Sahel  Sénégal Résumé : Face aux défs liés aux changements globaux, à la croissance démographique et à une mécanisation agricole encore rudimentaire, l'Afrique se trouve confrontée à des contraintes pour garantir sa sécurité alimentaire. Dans ce contexte, le suivi des cultures à l'échelle du paysage devient crucial car il permet de mieux appréhender la variabilité spatio-temporelle de la production agricole. Les avancées en té- lédétection combinées aux algorithmes d'apprentissages automatiques (machine learning, ML) offrent de nouvelles perspectives pour le suivi des cultures et la cartographie de leurs paramètres à différentes échelles spatiales. Cette thèse propose des approches méthodologiques innovantes pour le suivi des cultures dans les paysages agricoles sahéliens, en particulier dans les parcs agroforestiers. Elle s'appuie sur des données satellitaires à haute résolution (Sentinel-2) et des images drones à très haute résolution, combinées avec des méthodes d'apprentissage automatique. Ce travail de thèse est structuré sur trois volets principaux. Dans un premier temps, j'ai travaillé sur l'estimation de la fraction du couvert végétal (FCover) du mil. Une approche méthodologique a été développé pour estimer le FCover à partir d'images drone et Sentinel-2, en utilisant différents algorithmes de machine learning. Parmi ceux testés, l'algorithme Random Forest (RF) s'est révélé le plus performant. Les résultats indiquent que l'estimation du FCover est plus précise en début de saison, en lien avec la phénologie du mil. Par ailleurs, l'utilisation d'une série temporelle d'images améliore la précision (R2 = 0,73) par rapport à une seule image (R2 = 0,69). Cette approche a permis de construire un modèle robuste capable de capturer la variabilité spatiale du FCover à l'échelle du paysage. Dans un second temps, l'estimation et la cartographie des rendements du mil a été faite. Une seconde approche, fondée sur la synergie entre données drone et satellite, a permis d'estimer le rendement du mil dans un réseau de parcelles paysannes et de produire sa cartographie à l'échelle du paysage agroforestier. Il a s'agit notamment de développer d'abord un modèle d'estimation de rendements à partir de données drones et d'utiliser les informations spatialisées par drone comme pseudo données de terrain pour entraîner un modèle basé sur les images satellites. Les modèles développés expliquent plus de 85% de la variabilité observée du rendement (R2 > 0,85). Comparée à l'approche traditionnelle basée uniquement sur Sentinel-2, la combinaison drones-S2 offre une performance équivalente, tout en étant plus effcace pour représenter les variations spatiales nes du rendement. Enfin, la dernière partie de cette thèse se concentre sur l'analyse des relations entre les structures spatiales du paysage (composition et structuration) et la variabilité du rendement. A l'échelle parcellaire, j'ai mis en évidence que des densités plus élevées d'arbres F. albida et une plus grande diversité d'espèces d'arbres jouent un rôle essentiel dans la régulation de la variabilité spatiale des rendements du mil. En particulier, la relation de décroissance avec la distance de l'influence de F. albida sur les rendements du mil est plus significative dans des conditions de forte densité de F. albidaet de diversité élevée des autres espèces d'arbres. A l'échelle des paysages les analyse ont montr é qu'une densité élevée de petits F. albida et des configurations paysagères complexes ont un effet négatif sur le rendement. Ces analyses ont été réalisées à l'aide de l'algorithme Random Forest, à partir des rendements estimés par la combinaison drone-satellite dans différentes grilles spatiales (zones tampons), avec une cohérence marquée entre les différentes zones tampons. En utilisant à la fois les potentialités des données satellitaires et de drone ainsi que les techniques de modélisation statistique, les approches méthodologiques développées dans cette thèse ouvrent de nouvelles perspectives pour le suivi des cultures à différentes échelles spatiales dans des zones complexes comme les parcs agroforestiers au Sahel. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=3204 Évaluation spatialisée des rendements céréaliers sous système agroforestier en contexte de petite agriculture familiale au Sahel : une approche basée sur le couplage drone-satellite [texte imprimé] / Ibrahima DIACK, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, 2026 . - 138 P. ; 29 cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : Télédétection  Satellite,  UAV  Agroforesterie  Drone  Faidherbia albida  Hétérogénéité  Paysage  Machine Learning  Apprentissage automatique  Agriculture  Parc agroforestier  image  Image satellitaire  Estimation  Fraction du couvert végétal  FCover  Mil  Pennisetum glaucum  Couvert végétal  Végétation  Sentinel-2  Random Forest  Algorithme  Cartographie  Rendement  Évaluation spatialisée  Céréale  Système agroforestier  Agriculture familiale  Sahel  Sénégal Résumé : Face aux défs liés aux changements globaux, à la croissance démographique et à une mécanisation agricole encore rudimentaire, l'Afrique se trouve confrontée à des contraintes pour garantir sa sécurité alimentaire. Dans ce contexte, le suivi des cultures à l'échelle du paysage devient crucial car il permet de mieux appréhender la variabilité spatio-temporelle de la production agricole. Les avancées en té- lédétection combinées aux algorithmes d'apprentissages automatiques (machine learning, ML) offrent de nouvelles perspectives pour le suivi des cultures et la cartographie de leurs paramètres à différentes échelles spatiales. Cette thèse propose des approches méthodologiques innovantes pour le suivi des cultures dans les paysages agricoles sahéliens, en particulier dans les parcs agroforestiers. Elle s'appuie sur des données satellitaires à haute résolution (Sentinel-2) et des images drones à très haute résolution, combinées avec des méthodes d'apprentissage automatique. Ce travail de thèse est structuré sur trois volets principaux. Dans un premier temps, j'ai travaillé sur l'estimation de la fraction du couvert végétal (FCover) du mil. Une approche méthodologique a été développé pour estimer le FCover à partir d'images drone et Sentinel-2, en utilisant différents algorithmes de machine learning. Parmi ceux testés, l'algorithme Random Forest (RF) s'est révélé le plus performant. Les résultats indiquent que l'estimation du FCover est plus précise en début de saison, en lien avec la phénologie du mil. Par ailleurs, l'utilisation d'une série temporelle d'images améliore la précision (R2 = 0,73) par rapport à une seule image (R2 = 0,69). Cette approche a permis de construire un modèle robuste capable de capturer la variabilité spatiale du FCover à l'échelle du paysage. Dans un second temps, l'estimation et la cartographie des rendements du mil a été faite. Une seconde approche, fondée sur la synergie entre données drone et satellite, a permis d'estimer le rendement du mil dans un réseau de parcelles paysannes et de produire sa cartographie à l'échelle du paysage agroforestier. Il a s'agit notamment de développer d'abord un modèle d'estimation de rendements à partir de données drones et d'utiliser les informations spatialisées par drone comme pseudo données de terrain pour entraîner un modèle basé sur les images satellites. Les modèles développés expliquent plus de 85% de la variabilité observée du rendement (R2 > 0,85). Comparée à l'approche traditionnelle basée uniquement sur Sentinel-2, la combinaison drones-S2 offre une performance équivalente, tout en étant plus effcace pour représenter les variations spatiales nes du rendement. Enfin, la dernière partie de cette thèse se concentre sur l'analyse des relations entre les structures spatiales du paysage (composition et structuration) et la variabilité du rendement. A l'échelle parcellaire, j'ai mis en évidence que des densités plus élevées d'arbres F. albida et une plus grande diversité d'espèces d'arbres jouent un rôle essentiel dans la régulation de la variabilité spatiale des rendements du mil. En particulier, la relation de décroissance avec la distance de l'influence de F. albida sur les rendements du mil est plus significative dans des conditions de forte densité de F. albidaet de diversité élevée des autres espèces d'arbres. A l'échelle des paysages les analyse ont montr é qu'une densité élevée de petits F. albida et des configurations paysagères complexes ont un effet négatif sur le rendement. Ces analyses ont été réalisées à l'aide de l'algorithme Random Forest, à partir des rendements estimés par la combinaison drone-satellite dans différentes grilles spatiales (zones tampons), avec une cohérence marquée entre les différentes zones tampons. En utilisant à la fois les potentialités des données satellitaires et de drone ainsi que les techniques de modélisation statistique, les approches méthodologiques développées dans cette thèse ouvrent de nouvelles perspectives pour le suivi des cultures à différentes échelles spatiales dans des zones complexes comme les parcs agroforestiers au Sahel. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=3204

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Gestion intelligente des réseaux de distribution électrique à l’aide des systèmes multi-agents. / Mouhamad Al Mansour Kebe (2020) 

Public ISBD Titre : Gestion intelligente des réseaux de distribution électrique à l’aide des systèmes multi-agents. Type de document : texte imprimé Auteurs : Mouhamad Al Mansour Kebe, Auteur Editeur : Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Année de publication : 2020 Importance : 206 P. Format : 29 cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseau  distribution électrique  electricité  système multi-agents  restauration  délestage  géocodage  adresse standard  smartgrid  intelligence artificielle  fouille de texte  texte mining  extraction d’informations  d'alimentation électrique  réseau de distribution électrique  modélisation  réseau intelligent Résumé : La société actuelle vit au dépend de l’électricité qui est au coeur de toute activité moderne. Elle constitue une ressource essentielle tant sur le plan économique que sur le plan social. Si bien qu’une interruption d'alimentation électrique peut provoquer instantanément la paralysie complète de pays, voire de continents entiers. Le réseau électrique, est désigné à juste titre comme la plus grande et la plus complexe des machines jamais conçue par l’homme au cours des derniers siècles. Dans cette thèse nous examinons comment l’utilisation de l’intelligence artificielle distribuée, notamment les Systèmes Multi-Agents (SMA) caractérisés par la décentralisation, l'autonomie et la gestion active, permet de réussir le pari de la conduite fiable et efficace des réseaux de distribution électrique, dernier maillon de la chaine d’alimentation du client, objet d’un grand besoin de modernisation. Pour ce faire, nous avons exploré l’applicabilité de la technique de modélisation à base d’agents à la résolution de problématiques clairement identifiées, qui revêtent une importance capitale pour tout gestionnaire de réseau de distribution électrique : (i) pilotage optimal du schéma d’exploitation du réseau de distribution en mode perturbé, (ii) mise en place d’une gestion plus intelligente du délestage automatique qui tient compte du niveau de priorité des charges et (iii) gestion des pannes d’électricité avec la construction d’un modèle topologique pour la localisation et le dépannage du client. Ces problèmes sont contextualisés aux contraintes des pays en quête d’émergence pour qui, un meilleur accès aux services énergétiques est une des conditions vitales pour le développement. L’étude détaillée de ces trois questions à travers leur formulation cohérente et logique avec une vérification à l’aide de simulation avec des scénarii et des données réelles permet d’affirmer que le paradigme multi-agents résout des problèmes d’optimisation et accélère l’avènement des réseaux intelligents dans ces pays. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=393 Gestion intelligente des réseaux de distribution électrique à l’aide des systèmes multi-agents. [texte imprimé] / Mouhamad Al Mansour Kebe, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, 2020 . - 206 P. ; 29 cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : Réseau  distribution électrique  electricité  système multi-agents  restauration  délestage  géocodage  adresse standard  smartgrid  intelligence artificielle  fouille de texte  texte mining  extraction d’informations  d'alimentation électrique  réseau de distribution électrique  modélisation  réseau intelligent Résumé : La société actuelle vit au dépend de l’électricité qui est au coeur de toute activité moderne. Elle constitue une ressource essentielle tant sur le plan économique que sur le plan social. Si bien qu’une interruption d'alimentation électrique peut provoquer instantanément la paralysie complète de pays, voire de continents entiers. Le réseau électrique, est désigné à juste titre comme la plus grande et la plus complexe des machines jamais conçue par l’homme au cours des derniers siècles. Dans cette thèse nous examinons comment l’utilisation de l’intelligence artificielle distribuée, notamment les Systèmes Multi-Agents (SMA) caractérisés par la décentralisation, l'autonomie et la gestion active, permet de réussir le pari de la conduite fiable et efficace des réseaux de distribution électrique, dernier maillon de la chaine d’alimentation du client, objet d’un grand besoin de modernisation. Pour ce faire, nous avons exploré l’applicabilité de la technique de modélisation à base d’agents à la résolution de problématiques clairement identifiées, qui revêtent une importance capitale pour tout gestionnaire de réseau de distribution électrique : (i) pilotage optimal du schéma d’exploitation du réseau de distribution en mode perturbé, (ii) mise en place d’une gestion plus intelligente du délestage automatique qui tient compte du niveau de priorité des charges et (iii) gestion des pannes d’électricité avec la construction d’un modèle topologique pour la localisation et le dépannage du client. Ces problèmes sont contextualisés aux contraintes des pays en quête d’émergence pour qui, un meilleur accès aux services énergétiques est une des conditions vitales pour le développement. L’étude détaillée de ces trois questions à travers leur formulation cohérente et logique avec une vérification à l’aide de simulation avec des scénarii et des données réelles permet d’affirmer que le paradigme multi-agents résout des problèmes d’optimisation et accélère l’avènement des réseaux intelligents dans ces pays. Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=393

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MODELE ANALYTIQUE D’EVALUATION DE LA GIGUE DANS LES RESEAUX IMS / Alassane Ba (2017) 

Public ISBD Titre : MODELE ANALYTIQUE D’EVALUATION DE LA GIGUE DANS LES RESEAUX IMS Type de document : texte imprimé Auteurs : Alassane Ba, Auteur Editeur : Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique Année de publication : 2017 Importance : 96 P. Format : 29 cm Langues : Français (fre) Mots-clés : IMS  IP Multimedia SubSystem  SIP  CSCF  JITTER  QoS  télécommunication  guigue  reseau IMS  IP Résumé : IMS (IP Multimedia SubSystem ) est une norme du groupe 3GPP. Il permet la convergence des réseaux de voix, de données et multimédia. Le protocole SIP (Session Initiation Protocol) crée une passerelle entre les réseaux de télécommunications et internet. Les serveurs CSCFs (Call Session Control Functions) constituent l’infrastructure de base du réseau IMS. Ils sont responsables du traitement et du routage de l’information. L’architecture, la planification dans les réseaux se basent généralement sur les délais, les pertes et débits qui peuvent facilement être calculés. D’autre part, la gigue est plus difficile à évaluer mais joue un rôle important sur la qualité des services à temps réels et interactifs. Notre contribution porte sur la mise en place d’un modèle analytique d’évaluation de la gigue dans les réseaux IMS. Le résultat peut être utilisé pour déterminer divers paramètres dans le processus de dimensionnement du trafic Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=557 MODELE ANALYTIQUE D’EVALUATION DE LA GIGUE DANS LES RESEAUX IMS [texte imprimé] / Alassane Ba, Auteur . - Dakar : Université Cheikh Anta Diop de Dakar : Ecole Doctorale Mathématiques et Informatique, 2017 . - 96 P. ; 29 cm. Langues : Français (fre) Mots-clés : IMS  IP Multimedia SubSystem  SIP  CSCF  JITTER  QoS  télécommunication  guigue  reseau IMS  IP Résumé : IMS (IP Multimedia SubSystem ) est une norme du groupe 3GPP. Il permet la convergence des réseaux de voix, de données et multimédia. Le protocole SIP (Session Initiation Protocol) crée une passerelle entre les réseaux de télécommunications et internet. Les serveurs CSCFs (Call Session Control Functions) constituent l’infrastructure de base du réseau IMS. Ils sont responsables du traitement et du routage de l’information. L’architecture, la planification dans les réseaux se basent généralement sur les délais, les pertes et débits qui peuvent facilement être calculés. D’autre part, la gigue est plus difficile à évaluer mais joue un rôle important sur la qualité des services à temps réels et interactifs. Notre contribution porte sur la mise en place d’un modèle analytique d’évaluation de la gigue dans les réseaux IMS. Le résultat peut être utilisé pour déterminer divers paramètres dans le processus de dimensionnement du trafic Permalink : https://bibliothequefst.ucad.sn/index.php?lvl=notice_display&id=557

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