PhD - Orchestration dynamique d'IA distribuée pour des réseaux 6G économes en énergie F/H

Job Description:

Publication date : Apr 24, 2026, 3:28PM
Votre rôle est d'effectuer un travail de thèse sur: "Orchestration dynamique d'IA distribuée pour des réseaux 6G économes en énergie".
L'équipe à laquelle vous serez intégré(e) mène et contribue à des activités de recherche portant sur de nouveaux paradigmes de management de réseau et sur des mécanismes d'orchestration et d'automatisation faisant appel à des technologies avancées, en particulier celles de l'Intelligence Artificielle et des fonctions cloud native.
La thèse s'effectuera au sein du projet collaboratif TREES qui vise à réduire l'empreinte carbone des réseaux 6G en intégrant l'apprentissage fédéré distribué (DFL) comme outil de prédiction des actions d'orchestration et d'amélioration de l'efficacité énergétique. DFL est un paradigme d'Intelligence Artificielle (AI) dont un des attraits est d'être moins énergivore. Pour atteindre cet objectif, TREES (i) concevra une nouvelle architecture et des algorithmes de DFL permettant de limiter la consommation d'énergie ; (ii) proposera des méthodes permettant de mutualiser les données et les apprentissages entre plusieurs applications en s'appuyant sur le cloisonnement des données offert par l'apprentissage fédéré; (iii) développera des algorithmes d'orchestration réseaux et des fonctions d'IA pour minimiser l'empreinte carbone des applications déployées ; (iv) mettra en place, sur un environnement expérimental, une boucle autonome d'administration des réseaux intégrant les différents outils développés dans le projet et des données du monde réel pour faire des évaluations de deux cas d'utilisation : « Leveraging Smart Power Grid for Telco » et « Energy-aware Multi-Tenant AI Function Orchestration ».

L'objectif de la thèse est la conception et le placement dynamique de topologies de fonctions d'IA distribuées sur des topologies réseau et leur intégration sur un testbed.
Les principales réalisations attendues sont:
Intégration sur un testbed
Evaluation sur les use-cases définis avec les partenaires du projet
Mise en place ou extension de projets open-source
Les principaux verrous scientifiques identifiés sont:
Le placement dynamique de fonctions d'IA sur des topologies réseau, en équilibrant la charge (des données) sur les fonctions d'IA, en tenant compte de la nature non-idd ou idd de ces données
Gestion du cycle de vie de ces fonctions IA
La conception d'une solution frugale pour maîtriser la consommation énergétique et l'empreinte carbone tout en préservant QoS et sécurité
Les approches envisagées pour lever ces verrous sont:
L'extension d'un Data Pipeline System à des architectures dynamiques
Approches algorithmiques possibles: Monte Carlo search algorithms, Reinforcement Learning, Federated Learning
Prise en compte des dépendances croisées entre les réseaux telecom et énergétiques
Prise en compte des contraintes spécifiques du Federated Learning distribué
* Compétences (scientifiques et techniques) et qualités personnelles exigées par le poste
Votre parcours académique ou vos expériences inclus des cours en Optimisation/Recherche Opérationnelle et/ou en Machine Learning.
Vous êtes méthodique, autonome et curieux.
Vous avez la volonté et la capacité de travailler au sein d'une équipe projet répartie chez plusieurs partenaires.
Vous maitrisez l'anglais à l'oral et à l'écrit.
Vous savez présenter/vulgariser des travaux scientifiques à un auditoire.

* Formation demandée(master, diplôme d'ingénieur, doctorat, domaine scientifique et technique …)
Vous êtes titulaire d'un Master 2 ou d'un diplôme d'ingénieur en informatique ou mathématiques appliquées

* Expériences souhaitées(stages, …)
Une expérience de stage en Optimisation/Recherche Opérationnelle et/ou Machine Learning serait un plus.
Une première expérience de publication scientifique serait un plus.
Cette thèse s'inscrit dans un des objectifs majeurs du groupe Orange de réduction de l'empreinte carbone avec un objectif de neutralité carbone du groupe Orange en 2040 (https://www.orange.com/fr/engagements/pour-lenvironnement/net-zero-carbone-en-2040).

La thèse se déroule dans le cadre d'un projet collaboratif ANR qui inclus les universités d'Avignon, Paris Dauphine et le CNAM de Paris comme partenaires.
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.
La Direction « Networks » imagine, intègre et exploite des réseaux efficaces et durables pour tous les opérateurs et unités d'affaires du Groupe Orange.
Dans un écosystème Telco/IT en profonde transformation, elle définit la stratégie du Groupe en matière de réseaux et d'infrastructures IT. Elle contribue au développement de la 5G stand alone et des nouvelles technologies sur lesquelles cette dernière s'appuie, ainsi qu'à la définition des réseaux du futur comme la 6G.
At Orange, only your skills matter.
Regardless of your age, gender, background, origin, religion, sexual orientation, disability, neurodiversity, or appearance, we actively encourage diversity within our teams, as it is a collective strength and a driver of innovation.
Orange is a disability-inclusive employer: please feel free to let us know about any specific needs you may have