| Summary: | Face à la prolifération des technologies mobiles et à l’augmentation du volume des données utilisées par les applications mobiles, les périphériques consomment de plus en plus de bande passante. Dans cette thèse, nous nous concentrons sur les réseaux Wi-Fi denses comme cela peut être le cas lors d’événements à grande échelle (ex: conférences, séminaire, etc.) où un serveur doit acheminer des données à un grand nombre de périphériques dans une fenêtre temporelle réduite. Dans ce contexte, la consommation de bande passante et les interférences engendrées par les téléchargements parallèles d’une donnée volumineuse par plusieurs périphériques connectés au même réseau dégradent les performances. Les technologies de communication Device-to-Device (D2D) comme Bluetooth ou Wi-Fi Direct permettent de mieux exploiter les ressources du réseau et d’améliorer les performances pour offrir une meilleure qualité d’expérience (QoE) aux utilisateurs. Dans cette thèse nous proposons deux approches pour l’amélioration des performances de la dissémination de données. La première approche, plus adaptée à une configuration mobile, consiste à utiliser des connexions D2D en point-à-point sur une topologie plate pour les échanges de données. Nos évaluations montrent que notre approche permet de réduire les temps de dissémination jusqu’à 60% par rapport à l’utilisation du Wi-Fi seul. De plus, nous veillons à avoir une répartition équitable de la charge énergétique sur les périphériques afin de préserver les batteries les plus faibles du réseau. Nous avons pu voir qu’avec la prise en compte de l’autonomie des batteries et de la bande passante, la sollicitation des batteries les plus faibles peut être réduite de manière conséquente. La deuxième approche, plus adaptée à des configurations statiques, consiste à mettre en place des topologies hiérarchiques dans lesquelles on regroupe les périphériques par clusters. Dans chaque cluster, un périphérique est élu pour être le relais des données qu’il recevra depuis le serveur et qu’il transmettra à ses voisins. Cette approche permet de gérer plus efficacement les interférences en adaptant la puissance du signal afin de limiter la portée des clusters. Dans ce cas, nous avons observé jusqu’à 30 % de gains en temps de dissémination. Dans la continuité des travaux de cette thèse, nous discutons de plusieurs perspectives qu’il serait intéressant d’entreprendre par la suite, notamment l’adaptation automatique du protocole de dissémination à l’état du réseau et l’utilisation simultanée des deux types de topologie plate et hiérarchique. === We are witnessing a proliferation of mobile technologies and an increasing volume of data used by mobile applications. Devices consume thus more and more bandwidth. In this thesis, we focus on dense Wi-Fi networks during large-scale events (such as conferences). In this context, the bandwidth consumption and the interferences caused by the parallel downloads of a large volume of data by several mobile devices that are connected to the same Wi-Fi network degrade the performance of the dissemination. Device-to-Device (D2D) communication technologies such as Bluetooth or Wi-Fi Direct can be used in order to improve network performance to deliver better QoE to users. In this thesis we propose two approaches for improving the performance of data dissemination. The first approach, more suited to a dynamic configuration, is to use point-to-point D2D connections on a flat topology for data exchange. Our evaluations show that our approach can reduce dissemination times by up to 60% compared to using Wi-Fi alone. In addition, we ensure a fair distribution of the energy load on the devices to preserve the weakest batteries in the network. We have observed that by taking into account the battery life and the bandwidth of mobile devices, the solicitation of the weakest batteries can be reduced significantly. The second approach, more adapted to static configurations, consists in setting up hierarchical topologies by gathering mobile devices in small clusters. In each cluster, a device is chosen to relay the data that it receives from the server and forwards it to its neighbors. This approach helps to manage interference more efficiently by adjusting the signal strength in order to limit cluster reach. In this case, we observed up to 30% gains in dissemination time. In the continuity of this thesis work, we discuss three perspectives which would be interesting to be undertaken, in particular the automatic adaptation of the dissemination to the state of the network and the simultaneous use of both topology types, flat and hierarchical.
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