Thèse 'Agentic Network Flow management for 6G networks'

L'ambition de la Division Innovation est de porter plus loin l'innovation d'Orange et de renforcer son leadership technologique, en mobilisant nos capacités de recherche pour nourrir une innovation responsable au service de l'humain, éclairer les choix stratégiques du Groupe à long terme et influencer l'écosystème digital mondial.
Nous formons les expertes et les experts des technologies d'aujourd'hui et de demain, et veillons à une amélioration continue de la performance de nos services et de notre efficacité. La division Innovation rassemble, dans le monde, 6000 salariés dédiés à la recherche et l'innovation dont 740 chercheurs. Porteurs d'une vision globale avec une grande diversité de profils (chercheurs, ingénieurs, designers, développeurs, data scientists, sociologues, graphistes, marketeurs, experts en cybersécurité...), les femmes et les hommes de Innovation sont à l'écoute et au service des pays, des régions et des business units pour faire d'Orange un opérateur multiservices de confiance.

Au sein de la Division Innovation d'Orange (INNOVATION), vous serez intégré(e) dans une équipe de recherche à la pointe de l'innovation qui se donne comme ambition d'éclairer l'avenir dans le domaine des réseaux et services afin de transformer les réseaux actuels vers le développement des techniques d'IA, la virtualisation des réseaux (NFV), la connectivité pour l'Internet des Objets (IoT), etc.

Votre rôle est de réaliser un travail de thèse sur :"Agentic network and Flow management in a distributed data architecture for 6G networks."
·         Contexte
L'essor de l'intelligence artificielle (IA) transforme radicalement le paysage des télécommunications. L'IA ouvre la voie à des applications innovantes nécessitant l'intégration de techniques de LLM associées à des AI agents en réseau (agentic networks). Il devient nécessaire, de gérer des flux massifs de données hétérogènes pour entrainer efficacement les modèles IA et traiter les services en temps réel (inférence).es opérateurs font face à un défi majeur : gérer, adapter, filtrer, "augmenter" les données (data flows) générés par ou pour ces agents IA, dans un environnement évolutif, en garantissant des réponses des LLMs et agents IA fiables et pertinentes.
·         Objectifs
La thèse vise à étudier et à définir une gestion distribuée et intelligente des data flows dans les réseaux opérateur, alimenter les agents IA avec des datas formatées pour être capable de s'adapter dynamiquement aux besoins des services utilisant principalement les LLMs.
Il n'existe pas de modèle technique pour une gestion dynamique distribuée des flux datas pour l'IA dans les réseaux mobiles, en garantissant la fiabilité des résultats.
Il existe des verrous techniques à lever comme:
-  Traitement en temps réel : Concevoir des architectures capables de traiter et d'analyser en temps réel des volumes massifs de données pour les applications IA et/ou générées par elles dans un réseau mobile étendu.
- Hétérogénéité des ressources: Gérer efficacement l'allocation des ressources dans un environnement hétérogène comprenant des équipements aux capacités variées
- Robustesse et résilience: Assurer la continuité du service et la qualité des décisions d'allocation en présence de perturbations réseau, de pannes d'équipements ou d'attaques malveillantes.
- Passage à l'échelle: Garantir les performances et l'efficacité du système lors du passage à l'échelle, avec un nombre croissant de noeuds et d'applications IA.
- Interopérabilité: Concevoir des interfaces et des protocoles permettant l'intégration transparente du système proposé avec les technologies réseau existantes et émergentes
-Confidentialité et sécurité: Développer des mécanismes assurant la protection des données sensibles et la sécurité du système d'allocation de ressources, tout en préservant ses performances.

1/ Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste
-       Bonne connaissance du domaine data / IA
-       Bonne connaissance environnements cloud, K8s
-       Développeur (python, ...)
-       Assez bonne connaissance des data brokers (de type kafka, ...).
-       Connaissance réseaux mobiles
Le candidat doit être très ouvert, curieux, aimant le travail en équipe. Il a également une importante capacité de travail.

2/  Formation demandée (master, diplôme d'ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique ...)
Master 2 ou diplôme d'ingénieur en data/IA et/ou cloud.

3/  Expériences souhaitées
Expérience souhaitée dans le domaine de l'IA / cloud.