Thèmes de recherche
Réseaux avancés 5G/6G et Edge Computing : RS2M développe des architectures intelligentes pour les réseaux de demain, incluant le découpage de réseau (network slicing), l'orchestration automatisée et l'informatique serverless en bordure. Les travaux portent sur l'allocation dynamique de ressources, la tarification adaptative et l'optimisation des communications ultra-fiables à faible latence (URLLC) pour les applications critiques comme les véhicules autonomes.
Optimisation mathématique et théorie des jeux : Le département excelle dans la résolution de problèmes d'optimisation complexes, combinant théorie des graphes, combinatoire et programmation linéaire. Ces méthodes sont appliquées à la modélisation de systèmes distribués, aux jeux de coalition pour le co-investissement en infrastructure, et à l'optimisation de processus industriels.
Détection sans fil et applications santé : RS2M est pionnier dans l'utilisation de signaux Wi-Fi, mmWave et ultra-wideband pour la surveillance non invasive des signes vitaux. Les systèmes développés permettent le monitoring cardiaque et respiratoire multi-utilisateurs, la surveillance du sommeil et le suivi en situation d'urgence médicale.
Intelligence artificielle distribuée : L'apprentissage par renforcement profond (DRL) et l'apprentissage fédéré sont au cœur des solutions d'automatisation développées. Les applications incluent la planification de trajectoire de drones, la prédiction de mobilité dans les réseaux véhiculaires et l'intégration de grands modèles de langage (LLM) pour l'analyse de données et la détection de désinformation.
Blockchain et systèmes de confiance : Le département développe des protocoles de consensus tolérants aux fautes byzantines et des architectures de confiance distribuée pour l'IoT industriel, intégrant des mécanismes de préservation de la vie privée et de contrôle d'accès avancés.
Domaines d'application
Les recherches trouvent des applications concrètes dans les télécommunications (opérateurs 5G/6G), la santé connectée (monitoring à distance, soins d'urgence), l'industrie 4.0 (sidérurgie, optimisation de production, maintenance prédictive), l'agriculture intelligente (surveillance par drones), et les transports intelligents (réseaux véhiculaires V2X).
Sujets émergents
La convergence entre IA générative (LLM), Digital Twins et blockchain ouvre de nouvelles perspectives pour l'IIoT. L'automatisation complète des réseaux via DRL et l'apprentissage fédéré personnalisé constituent les tendances majeures, visant des réseaux hyper-automatisés et contextuels capables de s'adapter en temps réel aux besoins des utilisateurs.
