CE25 - Sciences et génie du logiciel - Réseaux de communication multi-usages, infrastructures de hautes performances

Collecte de trafic, analyse contextuelle et conception de fonctions basées sur des données 5G – CoCo5G

Résumé de soumission

Depuis 2021, la 5G est déployée dans le monde entier. Sa couverture progresse lentement et devrait s'accélérer dans les années à venir. Des tendances émergentes et un intérêt pour de nouvelles applications 5G et MEC pourraient être observés dans les profils de trafic des premiers déploiements 5G, en particulier dans les régions accueillant un déploiement anticipé, comme l'Ile-de-France pour les JO 2024.

Dans ce projet, nous cherchons à analyser des agrégats de trafic 5G collectés entre 2023 et 2025, afin d'anticiper et de mieux motiver les stratégies de déploiement et de configuration 5G, puis de prévoir l'évolution de la 6G. En s'appuyant sur les compétences acquises dans les précédents projets ANR (ABCD et CANCAN), le consortium rassemble un intégrateur majeur télécom et informatique (Thales), un opérateur réseau majeur (Orange) et trois laboratoires académiques : le laboratoire CEDRIC du Cnam, le groupe Inria Agora et Imdea.

Les principaux objectifs de ce projet sont de collecter un ensemble de données longitudinales sur le trafic de données 4G+5G, de comprendre et d'appréhender comment la 5G va changer les usages dans le temps et l'espace, et de fournir une première étude des moyens de favoriser les performances, l'adoption et l'évolution de la 5G, à partir de mesures à grande échelle dans le monde réel.

Nous prévoyons d'agrémenter les outils d'extraction de données agrégées utilisés pour la 3G/4G avec de nouvelles méthodes de collecte de données 5G. Nous ciblons la collecte de données par service sur toutes les technologies ainsi que l'extraction de données IoT. Les données collectées et les informations acquises sur l'utilisation des services 5G représentent le terrain idéal pour développer et tester de nouveaux modèles d'apprentissage automatique et algorithmes d'optimisation, et de les appliquer à des cas d'usage pratiques, comme les services de edge computing à faible latence, la détection d'événements spéciaux et les aspects de consommation d'énergie.

Coordination du projet

Vania Conan (THALES SIX GTS FRANCE SAS)

L'auteur de ce résumé est le coordinateur du projet, qui est responsable du contenu de ce résumé. L'ANR décline par conséquent toute responsabilité quant à son contenu.

Partenaire

ORANGE
CEDRIC Conservatoire National des Arts et Métiers Paris
THALES SIX GTS FRANCE SAS
Instituto Madrileño de Estudios Avanzados
Inria Lyon Institut national de la recherche en informatique et automatique

Aide de l'ANR 619 430 euros
Début et durée du projet scientifique : janvier 2023 - 42 Mois

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