Adaptation de contexte basée sur la Qualité d'Expérience dans les réseaux Internet du Futur

Pour avoir une idee sur la qualite du reseau, la majorite des acteurs concernes (operateurs reseau, fournisseurs de service) se basent sur la Qualite de Service (Quality of Service). Cette mesure a montre des limites et beaucoup d'efforts ont ete deployes pour mettre en place une nouvelle metrique qui reflete, de facon plus precise, la qualite du service offert. Cette mesure s'appelle la qualite d'experience (Quality of Experience). La qualite d'experience reflete la satisfaction de l'utilisateur par rapport au service qu'il utilise. Aujourd'hui, evaluer la qualite d'experience est devenu primordiale pour les fournisseurs de services et les fournisseurs de contenus. Cette necessite nous a pousses a innover et concevoir des nouvelles methodes pour estimer la QoE. Dans cette these, nous travaillons sur l'estimation de la QoE (1) dans le cas des communications Voix sur IP et (2) dans le cas des services de diffusion Video sur IP. Nous etudions les performances et la qualite des codecs iLBC, Speex et Silk pour la VoIP et les codecs MPEG-2 et H.264/SVC pour la video sur IP. Nous etudions l'impact que peut avoir la majorite des parametres reseaux, des parametres sources (au niveau du codage) et destinations (au niveau du decodage) sur la qualite finale. Afin de mettre en place des outils precis d'estimation de la QoE en temps reel, nous nous basons sur la methodologie Pseudo-Subjective Quality Assessment. La methodologie PSQA est basee sur un modele mathematique appele les reseaux de neurones artificiels. En plus des reseaux de neurones, nous utilisons la regression polynomiale pour l'estimation de la QoE dans le cas de la VoIP.