Abstract EN:

La thèse comporte trois parties. Chaque partie est consacrée à un problème algorithmique important pour les réseaux pair-à-pair. Dans la première partie on analyse des méthodes distribuées cherchant à caractériser les préférences d'usagers: On étend l'applicabilité des méthodes spectrales pour la récupération de structures cachées à des modèles probabilistes de faible rang pour les goûts des usagers. Par la suite, on propose une méthode distribuée basée sur des échanges de messages (message passing) à deux échelles séparées de temps, qui effectue le profilage des usagers d'un réseau pair-à-pair. On montre que cette méthode converge presque sûrement vers les vecteurs propres d'une matrice de similitude des usagers. Dans la deuxième partie on considère le problème d'estimation de distances dans Internet et de sélection de serveur à base d'un faible nombre de mesures. On attribue à chaque noeud des coordonnées virtuelles dans un certain espace de faible dimension et on utilise une fonction de pseudo-distance dans cet espace afin d'estimer des latences et des débits. Supposant que les mesures sont des distorsions de quantités métriques, on caractérise les performances d'une méthode simple pour l'estimation de latences. On montre également qu'il est possible d'avoir des estimations exactes des débits, si le routage suit le chemin de débit maximal. Dans la troisième partie on propose et on analyse une méthode distribuée pour control de flux dans les réseaux pair-à-pair de live-streaming qui prend en compte les couts réseau. On montre qu'une telle approche est optimale dans le cas ou les pairs implémentent le Network Coding.