Abstract FR:

Ce travail comprend quatre contributions principales. La première contribution est l'évaluation automatique de la qualité des flux multimédias. Nous présentons une nouvelle méthodologie qui offre plusieurs avantages par rapport aux mesures dites objectives existantes. Nous employons cette méthode pour développer des outils d'évaluation de la qualité, en temps réel, séparément pour la parole et pour la vidéo, après traversée du réseau. La seconde contribution est sur le contrôle de débit. Nous montrons comment développer de tels protocoles pouvant se baser (et réagir) sur l'état du réseau (évalué par un protocole TCP-friendly) et la perception de l'utilisateur (évaluée par un réseau de neurones qualifié en suivant la méthode mentionnée précédemment) pour satisfaire ces buts. Une partie de ce travail est d'étudier et comprendre l'effet combiné de plusieurs facteurs importants sur la qualité. La troisième contribution concerne la prévision du trafic. Nous avons présenté un nouveau modèle pour la prévision du trafic qui se sert de la périodicité à longue portée et à courte portée de ce processus, pour fournir une méthode de prédiction plus efficace. Enfin, la quatrième contribution traite de nouveaux algorithmes d'apprentissage pour un type spécifique de réseaux de neurones appelés réseaux de neurones aléatoires. Nous avons proposé deux nouveaux algorithmes pour les surmonter.