Apprentissage inductif de scenarios pour la supervision de reseaux de telecommunications

• Auteur / Autrice : EMMANUEL MAYER
• Direction : Marie-Odile Cordier
• Type : Thèse de doctorat
• Discipline(s) : Informatique
• Date : Soutenance en 1999
• Etablissement(s) : Rennes 1

Résumé

De nos jours, les reseaux de telecommunications sont des systemes complexes dont l'envergure ne cesse de croitre. Afin d'assurer leur supervision, les operateurs mettent en place des outils d'aide faisant de plus en plus appel a des techniques d'intelligence artificielle. La motivation generale de cette these est la supervision du reseau de transfert de donnees transpac. La demarche entreprise repose sur une approche a base de modeles, dont l'idee consiste a etudier le comportement d'un modele du reseau afin d'en extraire les regles de supervision. L'objet precis de cette these est l'apprentissage automatique de scenarios, formes de regle de supervision. Les exemples et contre-exemples employes a cet effet sont des sequences d'evenements obtenues par simulation sur un modele du reseau, chacune d'entre elles etant etiquetee selon la panne l'ayant provoquee. La technique d'apprentissage mis en uvre s'appuie sur de recents travaux en programmation logique inductive introduisant un formalisme a base de contraintes. L'algorithme principal de recherche consiste en l'exploration d'un espace structure d'hypotheses prealablement defini. Cette approche a ete experimentee sur une base d'exemples composee de plusieurs centaines de sequences d'evenements, etiquetees selon cinq pannes propres au reseau transpac. Les scenarios obtenus font apparaitre la necessite d'avoir recours a une discrimination par contraintes, notamment d'ordre temporel.