Thèse en analyse de la concurrence et optimisation des stratégies d'investissement dans les réseaux mobiles F/H
Orange
Chatillon, France
il y a 6j

about the role

L'objectif de la thèse est un outillage d'aide-à-la-décision (modèles, algorithmes, prototype) permettant d'optimiser les stratégies d'investissements réseaux mobile dans un contexte concurrentiel.

Plus précisément les résultats attendus sont :

  • l'identification et la formalisation des différents mécanismes / leviers impactant les dynamiques d'investissements précédemment citées :
  • les règles d'ingénierie et de dimensionnement des technologies d'accès mobiles, notamment dans un contexte de virtualisation des fonctions réseaux,

    les mécanismes de choix des clients en contexte concurrentiel, et l'impact sur les revenus générés,

    les différentes stratégies concurrentielles qui s'offrent aux opérateurs (concurrence par les investissements et / ou partage de réseau).

  • la mise en place de modèles de jeu (théorie des jeux) pour la problématique d'investissement réseau intégrant les mécanismes / leviers cités précédemment, ainsi que des de résolution efficaces.
  • un prototype logiciel permettant de résoudre efficacement les différentes variantes de la problématique, et notamment utilisable pour fournir des recommandations pour les plans schémas directeurs des filiales d'Orange
  • des articles de conférences et journaux valorisant les résultats obtenus auprès de la communauté scientifique.
  • Les verrous scientifiques que la thèse cherchera à résoudre sont les suivants :

  • Comprendre les enjeux et leviers d'investissements d'un opérateur de télécommunications et les interactions entre les dynamiques clients et réseaux d'une part, et d'investissements et de revenu d'autre part.
  • Proposer des modèles de jeu décrivant la planification des réseaux mobiles en prenant en compte les différents leviers / mécanismes d'investissements.
  • Concevoir des algorithmes de résolution efficaces et scalables, i.e. permettant d'obtenir des solutions au problème mathématique posé en un temps raisonnable pour des instances de la taille d'un pays.
  • Concernant l'approche méthodologique, le doctorant devra tout d'abord se familiariser avec l'économie des réseaux mobiles et les domaines mathématiques pertinents pour l'aide à la décision stratégique.

    Il s'agira ensuite de concevoir une approche de résolution pour la problématique d'optimisation de planification des réseaux mobiles en contexte de concurrence : nous pourrons considérer un premier contexte à 2 opérateurs (modélisant un opérateur privilégié contre une concurrence agrégée) que l'on enrichira progressivement en nombre d'opérateurs (typiquement 4 en France) et par l'intégration d'incertitude sur certains paramètres (e.

    g budget des opérateurs concurrents). On privilégiera des approches mixant de théorie des jeux spatiaux et apprentissage statistique, notamment en contexte d'incertitude avec découverte progressive de l'information.

    Les modèles et algorithmes conçus seront implémentés et testés sur données réeles.

    Le planning proposé pour le travail de thèse est le suivant :

  • 0-6mois Montée en compétence sur les travaux existants et état de l'art sur la théorie des jeux spatiaux
  • 6-12mois Analyse probabiliste (processus spatiaux temporels) des déploiements passés
  • 12-24mois Mise en place de modèles de jeux spatiaux itérés à information complète et design d'algorithmes de simulation et résolution.
  • 24-36mois Mise en place de modèles de jeux spatiaux itérés à information incomplète et design d'algorithmes de simulation et résolution.
  • about you

    Le candidat devra être diplômé d'une école d'ingénieur ou titulaire d'un Master Recherche dans le domaine des Mathématiques Appliquées et / ou de la modélisation.

    Le candidat devra avoir effectué dans son cursus un ou plusieurs stages de durée suffisante pour démontrer sa capacité à travailler en autonomie et à rédiger des rapports scientifiques.

    Le candidat devra posséder une double compétence en

  • mathématiques appliquées
  • o mathématiques décisionnelles (théorie des jeux, optimisation combinatoire),

    o probabilités, processus aléatoires, machine learning.

  • Compétences en informatique : maîtrise de langage de type R, Python, Julia.
  • Une bonne maîtrise de l'anglais est également indispensable, aussi bien en lecture (état de l'art), et écriture (rédaction d'articles) qu'à l'oral (présentation des résultats lors de conférences internationales).

    Le candidat devra posséder des capacités rédactionnelles et un esprit de synthèse certains. L'autonomie, la curiosité, et l'ouverture d'esprit seront particulièrement appréciées pour ces travaux de recherche.

    Le dynamisme, la force de proposition, et les qualités de communication seront un plus.

    additional information

    Les Orange Labs (laboratoire de Recherche et Développement) d'Orange offrent un cadre particulièrement stimulant pour la réalisation d'une thèse en Recherche appliquée.

    Cette thèse permettra au doctorant de développer son expertise en Recherche Opérationnelle, Théorie des jeux et de les mettre en pratique sur des domaines d'application télécom de grande importance pour Orange, tant pour ses enjeux économiques que sociétaux.

    Le doctorant pourra s'appuyer sur des données réelles (issues des bases de données Orange) pour tester et calibrer ses modèles et algorithmes.

    Enfin, le doctorant pourra valoriser ses travaux sous forme de communications scientifiques (conférences et revues) et sous forme de collaborations avec des chercheurs des laboratoires des Orange Labs.

    department

    Le doctorant intègrera la division Data et Intelligence Artificielle et plus précisément le département MORE (Mathematical Models for Optimization and peRformance Evalualtion), qui compte une dizaine d'ingénieurs / chercheurs permanents dont la mission est d'élaborer des modèles et des techniques permettant d'optimiser l'utilisation des ressources (au sens large) et d'évaluer les performances dans les différents réseaux du groupe Orange.

    L'équipe est par ailleurs constituée d'une dizaine de doctorants, apprentis ou stagiaires.

    Thèse

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