Fondements réseaux et l'IA

Foundations of networks towards AI

• Auteur / Autrice : Hicham Lesfari
• Direction : Frédéric Giroire
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance le 07/10/2022
• Etablissement(s) : Université Côte d'Azur
• Ecole(s) doctorale(s) : École doctorale Sciences et technologies de l'information et de la communication (Nice ; 1992-....)
• Partenaire(s) de recherche : Laboratoire : Institut national de recherche en informatique et en automatique (France). Unité de recherche (Sophia Antipolis, Alpes-Maritimes)
• Jury : Président / Présidente : Giovanni Neglia
• Jury : Examinateurs / Examinatrices : Frédéric Giroire, Giovanni Neglia, Marc Lelarge, Pietro Michiardi, Andrea Clementi, Romuald Elie
• Jury : Rapporteurs / Rapporteuses : Marc Lelarge, Pietro Michiardi

Mots clés

Mots clés contrôlés

Détection des anomalies (informatique)

Optimisation combinatoire

Théorie des graphes

Apprentissage automatique

Optimisation mathématique

Systèmes de télécommunications

Mots clés libres

Apprentissage automatique

Optimisation des réseaux

Algorithmique

Théorie des graphes

Optimisation combinatoire

Machine learning

Network optimization

Algorithmics

Graph theory

Combinatorial optimization

Résumé

Le domaine de l'Intelligence Artificielle (IA) a un large impact sur la société d'aujourd'hui, ayant conduit notamment à une interaction passionnante entre plusieurs disciplines scientifiques. À cet égard, un double intérêt émerge dans la littérature.D'une part, une tendance croissante dans les réseaux de télécommunication consiste à revisiter les problèmes d'optimisation classiques en utilisant des techniques d'apprentissage automatique afin d'exploiter leurs avantages potentiels. Nous nous focaliserons sur certains défis posés par la détection d'anomalies dans les réseaux ainsi que l'allocation des ressources dans le cadre des réseaux logiciels (SDN) et de la virtualisation des fonctions réseau (NFV). D'autre part, un effort substantiel a été consacré dans le but d'apporter une compréhension théorique du comportement collectif des réseaux. Nous nous focaliserons sur certains défis posés par l'étude de la dynamique majoritaire au sein des systèmes multi-agents ainsi qu'à la compression des réseaux de neurones artificiels dans le but d'augmenter leur efficacité.Dans cette étude, nous contextualisons les points focaux ci-dessus dans le cadre de l'étude de certains fondements de réseaux; vus sous l'angle des réseaux de télécommunications et des réseaux neuronaux. Nous nous concentrons d'abord sur le développement de mesures de similarité de graphes pour la détection d'anomalies dans les réseaux. Ensuite, nous étudions la dynamique majoritaire déterministe et stochastique dans les systèmes multi-agents. Ensuite, nous discutons du problème de la somme de sous-ensembles aléatoires dans le contexte de la compression des réseaux neuronaux. Enfin, nous passons en revue quelques problèmes généraux divers.

The field of Artificial Intelligence (AI) has brought a broad impact on today's society, leading to a gripping interaction between several scientific disciplines. In this respect, there has been a strong twofold interest across the literature.On the one hand, a growing trend in telecommunication networks consists in revisiting classic optimization problems using machine learning techniques in order to exploit their potential benefits. We focus on some challenges brought by the detection of anomalies in networks, and the allocation of resources within software-defined networking (SDN) and network function virtualization (NFV).On the other hand, a substantial effort has been devoted towards the theoretical understanding of the collective behavior of networks. We focus on some challenges brought by the study of majority dynamics within multi-agent systems, and the compression of artificial neural networks with the aim at increasing their efficiency.In this study, we contextualize the above focal points in the framework of investigating some foundations of networks; viewed through the lens of telecommunications networks and neural networks. We first focus our attention on developing graph similarity measures for network anomaly detection. Next, we study deterministic and stochastic majority dynamics in multi-agent systems. Then, we discuss the random subset sum problem in the context of neural network compression. Finally, we walk through some other miscellaneous problems.