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Laboratoire > IRISA
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Tri :   Date de référencement Editeur Auteur Titre

Supporting metamodel and code co-evolution


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  • Date de publication : 
  • 15-05-2025  | 
  • Auteur(s) : 
  • Kebaili Zohra Kaouter  | 
  • Editeur(s) : 
  • Université de Rennes  | 
  • Origine de la fiche : 
  • Université de Rennes 1
  • Les systèmes logiciels tendent a devenir de plus en plus complexes, ce qui engendre des coûts de maintenance élevés qui dépassent souvent les coûts de développement initiaux. L’ingénierie dirigée par les modèles (IDM) s’est imposée comme une approche incontournable pour simplifier le développement et accroître la productivité. Elle repose sur l’utilisation de métamodèles pour générer divers artefa...


  • Référencé le  : 
  • 07-10-2025

    Sélection de cellule et allocation de ressources dans les réseaux avec backhaul sans fil


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  • Date de publication : 
  • 09-07-2025  | 
  • Auteur(s) : 
  • Ghodhbane Chourouk  | 
  • Editeur(s) : 
  • Université de Rennes  | 
  • Origine de la fiche : 
  • Université de Rennes 1
  • Pour faire face à la demande croissante de trafic des utilisateurs mobiles et améliorer la couverture, une densification des stations de base est nécessaire. La technologie Integrated Access and Backhaul (IAB) a été proposée pour faciliter cette densification en définissant des nœuds IAB qui agissent comme des stations de base mais sont connectés sans-fil au réseau fixe. Toutefois, l’IAB introduit...


  • Référencé le  : 
  • 29-09-2025

    Watermarking across modalities for content tracing and generative AI


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  • Date de publication : 
  • 28-01-2025  | 
  • Auteur(s) : 
  • Fernandez Pierre  | 
  • Editeur(s) : 
  • Université de Rennes  | 
  • Origine de la fiche : 
  • Université de Rennes 1
  • Le tatouage numérique intègre des informations dans des contenus numériques tels que des images, de l'audio ou du texte, imperceptibles pour les humains mais détectables de manière robuste par des algorithmes spécialisés. Cette technologie a des applications importantes dans de nombreux défis de l'industrie tels que la modération de contenu, le traçage de contenu généré par IA et la surveillance d...


  • Référencé le  : 
  • 29-09-2025

    Energy optimization of wireless IoT communications with reinforcement learning


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  • Date de publication : 
  • 11-12-2024  | 
  • Auteur(s) : 
  • Courjault Jules  | 
  • Editeur(s) : 
  • Université de Rennes  | 
  • Origine de la fiche : 
  • Université de Rennes 1
  • L’augmentation du nombre d’objets connectés dans les réseaux constituant l’Internet des objets engendre une saturation du spectre, pouvant réduire la qualité des transmissions sans fil. Afin d’optimiser les communications, des algorithmes d’adaptation dynamique sont utilisés, tels que l’ADR dans les réseaux LoRaWAN. Cette thèse vise a concevoir des mécanismes d’adaptation plus performants basés su...


  • Référencé le  : 
  • 19-09-2025

    Optimisation énergétique du calcul proche mémoire par génération locale d'instructions


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  • Date de publication : 
  • 27-05-2025  | 
  • Auteur(s) : 
  • La Fuente Léo de  | 
  • Editeur(s) : 
  • Université de Rennes  | 
  • Origine de la fiche : 
  • Université de Rennes 1
  • Le calcul proche mémoire constitue une approche prometteuse pour atteindre un objectif de faible consommation énergétique dans les systèmes embarqués. Ce paradigme limite l’énergie dépensée lors des transferts de données entre le processeur et la mémoire. Toutefois, la gestion des instructions de calcul induit une part de consommation supplémentaire. Cette thèse propose une approche visant à rédui...


  • Référencé le  : 
  • 17-09-2025

    Incremental, reproducible builds of software variants


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  • Date de publication : 
  • 28-05-2025  | 
  • Auteur(s) : 
  • Randrianaina Georges Aaron  | 
  • Editeur(s) : 
  • Université de Rennes  | 
  • Origine de la fiche : 
  • Université de Rennes 1
  • La compilation de logiciels au sein de systèmes hautement configurables est devenue une tâche toujours plus complexe et coûteuse en ressources, d’autant que les pratiques de développement modernes s’appuient fortement sur l’intégration continue (CI). La prolifération des options de configuration, des directives de compilation conditionnelle aux dépendances externes, fait qu’assurer la compilation ...


  • Référencé le  : 
  • 15-09-2025

    Cryptanalysis of public-key cryptography


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  • Date de publication : 
  • 23-05-2025  | 
  • Auteur(s) : 
  • Kirchner Paul  | 
  • Editeur(s) : 
  • Université de Rennes  | 
  • Origine de la fiche : 
  • Université de Rennes 1
  • La cryptanalyse de schémas de cryptographie à clé publique repose sur un ensemble de techniques algorithmiques et algébriques en théorie des nombres. Dans une première partie de cette thèse, nous présentons des améliorations de l’algorithme LLL, dû à Lenstra, Lenstra et Lovasz pour réduire un réseau euclidien, c’est-à-dire réduire la norme et orthogonaliser le plus possible les vecteurs de la base...


  • Référencé le  : 
  • 15-09-2025

    5G slice monitoring using machine learning


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  • Date de publication : 
  • 15-03-2025  | 
  • Auteur(s) : 
  • El Attar Zahraa  | 
  • Editeur(s) : 
  • Université de Rennes, Rennes  | 
  • Origine de la fiche : 
  • Université de Rennes 1
  • Le slicing des réseaux 5G complique leur surveillance, rendant les approches traditionnelles inefficaces face à l'augmentation du trafic et aux exigences de latence. Cette thèse explore la tomographie réseau à travers deux contributions : la sélection des chemins de mesure via un algorithme génétique et une approche par Réseaux de Convolution de Graphes Relationnels (RGCN) pour généraliser le plac...


  • Référencé le  : 
  • 11-09-2025

    Sensor-aided energy disaggregation using deep learning models


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  • Date de publication : 
  • 13-03-2025  | 
  • Auteur(s) : 
  • Balti Nidhal  | 
  • Editeur(s) : 
  • Université de Rennes  | 
  • Origine de la fiche : 
  • Université de Rennes 1
  • Cette thèse explore de nouvelles méthodologies visant à améliorer les performances et l'applicabilité des systèmes de surveillance non intrusive de la consommation électrique (NILM), en répondant aux principaux défis liés à la précision de la désagrégation énergétique et à leur adaptabilité. Un cadre sensible au contexte a été développé en intégrant des données de capteurs environnementaux—telles ...


  • Référencé le  : 
  • 10-09-2025

    Combining educational ressources using graph representation learning


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  • Date de publication : 
  • 26-02-2025  | 
  • Auteur(s) : 
  • Bazouzi Aymen  | 
  • Editeur(s) : 
  • Université de Rennes  | 
  • Origine de la fiche : 
  • Université de Rennes 1
  • Les Ressources Éducatives Libres (RELs) sont des matériaux d'enseignement, d'apprentissage et de recherche destinés au public, permettant leur utilisation libre. Elles peuvent être utilisées par les enseignants pour créer de nouveaux cours. Les enseignants peuvent combiner différentes RELs pour atteindre un objectif d'apprentissage spécifique. Le projet CLARA a été lancé pour permettre aux enseign...


  • Référencé le  : 
  • 05-09-2025
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