De la mise en réseau des connaissances dans les réseaux véhiculaires

On the networking of knowledge in vehicular networks

• Auteur / Autrice : Duncan Deveaux
• Direction : Jérôme Härri
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Ingénierie de l'information et de la communication
• Date : Soutenance le 08/12/2021
• Etablissement(s) : Sorbonne université
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Informatique, télécommunications et électronique de Paris (1992-...)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut EURECOM (Sophia-Antipolis, Alpes-Maritimes ; 1992-....)
• Jury : Président / Présidente : André-Luc Beylot
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Chadi Barakat, Onur Altintas, Raphaël Troncy
• Jury : Rapporteur / Rapporteuse : André-Luc Beylot, Antonella Molinaro

Mots clés

Mots clés contrôlés

Apprentissage par renforcement (intelligence artificielle)

Réseaux ad hoc de véhicules

Véhicules autonomes

Mots clés libres

Connaissance

Réseau

Véhiculaire

Description

Stockage

Distribution

Vehicular

Knowledge

Networking

Résumé

L’apprentissage automatique, l’intelligence artificielle, le raisonnement sémantique ou d’autres mécanismes de création de connaissance ont été récemment appliqués avec succès à de multiples domaines liés aux véhicules autonomes, tels que la détection de danger, la conduite autonome ou la fusion de données. Individuellement, la connaissance a démontré son intérêt, mais une approche coopérative basée sur la création et l’échange de connaissance permettrait d’atteindre un potentiel largement supérieur. Plutôt que de créer individuellement la connaissance, quel serait l’impact de pouvoir l’obtenir à travers un échange de connaissance entre véhicules ? Cette thèse de doctorat permettra d’étudier les méthodes pour caractériser, créer, et échanger la connaissance dans un réseau véhiculaire. À travers des cas d’usage, cette thèse aborde la modélisation et l’analyse des bénéfices de la connaissance dans la récolte et la dissémination d’information, premièrement afin de réduire l’information requise pour créer cette connaissance, et de plus d’améliorer les mécanismes impliqués dans les réseaux centrés information ou la mise en cache périphérique (Edge Caching) afin de remplir les besoins de délai, de disponibilité et de fiabilité des réseaux véhiculaires de nouvelle génération.

Machine learning, Artificial Intelligence, Semantic Reasoning or other Knowledge creation mechanisms have recently been applied successfully to various connected automated automotive domains, such as hazard detection, automated driving or sensor fusion. Knowledge is highly promising but lacks cooperation to achieve its full potential. Instead of individually creating knowledge as done so far, what if knowledge could be shared, disseminated and used by other vehicles ? This doctoral work investigates means to characterize, create,and distribute knowledge in vehicular networks. Through selected use cases, this work aims at modeling and analyzing the benefits of knowledge in information gathering and dissemination, first to reduce the amount of information effectively required for knowledge, and second to enhance mechanisms involved in information-centric networks (ICN) or edge caching (EC) to fulfill the delay, reliability and availability required by next generation vehicular networks.