Thèse IA Agentique et Figurale et Explicable pour une Automatisation Fiable du Cycle de Vie des Fonctions Réseaux Telco H/F - Doctorat.Gouv.Fr

Établissement : Université Paris-Saclay GS Informatique et sciences du numérique École doctorale : Sciences et Technologies de l'Information et de la Communication Laboratoire de recherche : Données Algorithmes pour une ville intelligente et durable Direction de la thèse : Nadjib AIT SAADI ORCID 0009000785388380 Début de la thèse : 2026-12-01 Date limite de candidature : 2026-11-30T23:59:59 L'objectif de la thèse est de concevoir et valider un système d'IA agentique telco-grade fiable, explicable et frugal, capable de satisfaire des intents réseau complexes dans des environnements multi-domaines.
Le premier verrou consiste à garantir un comportement robuste, prédictible et sûr, en intégrant des mécanismes de validation, de vérification et de garde-fous pour limiter les décisions instables ou risquées de l'IA agentique.
Le second défi porte sur l'explicabilité et la confiance : les agents doivent être capables de justifier leurs décisions et d'intégrer des boucles de supervision, monitoring et auto-correction, notamment via des approches hybrides combinant modèles ML et règles déterministes.
Un troisième enjeu concerne la frugalité énergétique de l'IA agentique, avec la conception d'architectures optimisées (micro-services, modèles compressés, quantifiés ou distillés) capables d'adapter dynamiquement leur complexité.
Le quatrième verrou est la coordination multi-agents, nécessitant des mécanismes de collaboration, négociation et consensus, ainsi que l'utilisation d'APIs standardisées (TM Forum, 3GPP, ETSI).
Enfin, la thèse proposera des métriques d'évaluation globales (performance, fiabilité, sécurité, explicabilité, énergie) et un framework expérimental pour valider ces approches en conditions réalistes, incluant la gestion de données incomplètes ou retardées.
Dans un contexte où les réseaux deviennent cloud-native, programmables et intent-driven, les opérateurs doivent faire face à une forte augmentation de la complexité opérationnelle. Accroître l'efficacité opérationnelle devient alors un impératif stratégique : il s'agit de rendre les opérations plus simples, plus rapides, plus fiables et moins coûteuses, en réduisant les tâches manuelles, en améliorant la qualité de service et en accélérant la résolution d'incidents. L'intégration d'agents autonomes dans des infrastructures hybrides, combinant équipements physiques, fonctions virtualisées et plateformes cloudifiées , répond directement à cet enjeu, en permettant de prendre des décisions en temps réel, d'anticiper les défaillances et d'optimiser dynamiquement les ressources. Cette approche renforce à la fois la résilience, l'efficacité opérationnelle et la capacité d'adaptation face aux attentes clients croissantes, en ligne avec la vision AI for Networks.
Dans le cadre du nouveau plan stratégique «Trust the Future», qui vise à faire d'Orange un partenaire de confiance pour la vie numérique quotidienne et à construire un monde digital responsable, l'enjeu est de concevoir des agents capables de traduire des intents réseau complexes en actions optimales, tout en garantissant fiabilité, transparence, sécurité et efficacité énergétique.
Cependant, l'introduction de systèmes d'IA agentique dans des environnements critiques soulève des défis majeurs de robustesse, explicabilité, contrôle et coordination, notamment dans des environnements distribués et incertains.
La problématique centrale est donc :
Comment concevoir des agents autonomes telco-grade fiables, explicables et frugaux, capables d'opérer et de coopérer efficacement dans des réseaux multi-domaines complexes ?

Cette thèse s'inscrit dans le cadre du projet européen structurant EURO-3C (Connected, Collaborative Computing), une initiative majeure visant à construire une infrastructure fédérée telco-Edge-Cloud à l'échelle européenne. Ce projet de grande ampleur rassemble un écosystème de premier plan composé d'opérateurs télécoms, d'industriels, de fournisseurs de technologies cloud et d'acteurs académiques, autour d'un objectif commun : renforcer la souveraineté numérique européenne et accélérer l'innovation dans les services digitaux. Dans ce contexte, la ou le doctorant évoluera au coeur d'un environnement collaboratif international, en interaction avec des partenaires variés et complémentaires, et contribuera à des travaux ayant un impact direct sur les architectures réseau de demain.
L'objectif de la thèse est de concevoir et valider un système d'IA agentique telco-grade fiable, explicable et frugal, capable de satisfaire des intents réseau complexes dans des environnements multi-domaines.
Le premier verrou consiste à garantir un comportement robuste, prédictible et sûr, en intégrant des mécanismes de validation, de vérification et de garde-fous pour limiter les décisions instables ou risquées de l'IA agentique.
Le second défi porte sur l'explicabilité et la confiance : les agents doivent être capables de justifier leurs décisions et d'intégrer des boucles de supervision, monitoring et auto-correction, notamment via des approches hybrides combinant modèles ML et règles déterministes.
Un troisième enjeu concerne la frugalité énergétique de l'IA agentique, avec la conception d'architectures optimisées (micro-services, modèles compressés, quantifiés ou distillés) capables d'adapter dynamiquement leur complexité.
Le quatrième verrou est la coordination multi-agents, nécessitant des mécanismes de collaboration, négociation et consensus, ainsi que l'utilisation d'APIs standardisées (TM Forum, 3GPP, ETSI).
Enfin, la thèse proposera des métriques d'évaluation globales (performance, fiabilité, sécurité, explicabilité, énergie) et un framework expérimental pour valider ces approches en conditions réalistes, incluant la gestion de données incomplètes ou retardées.
valdiation par PoC

Le ou la candidat(e) devra être titulaire d'un diplôme de niveau Bac +5 (Master ou diplôme d'ingénieur), avec une solide formation en intelligence artificielle (machine learning, deep learning, LLM et systèmes multi-agents) et en Artificial Intelligence and Software Systems. Une expérience des systèmes complexes distribués (réseaux, cloud, automatisation) est également attendue, notamment des architectures cloud-native, des micro-services et de l'orchestration de workloads. La maîtrise de l'anglais, écrit et oral, est requise pour la lecture et la rédaction de publications scientifiques et pour les échanges dans un contexte international. Enfin, le ou la candidat(e) devra faire preuve de curiosité scientifique, de rigueur, d'autonomie et d'un goût prononcé pour l'expérimentation en conditions réalistes.