Orange
Publiée hier · Châtillon
Stage Ingénieur Modélisation Hybride Hétérogène (Physique/ML) pour la prédiction de la QoS F/H
- Châtillon
- Stage
Description du poste
Date de publication : Nov 04, 2026, 4:20PM
Durée du contrat : 6 mois
Le département Innovation in Radio and Environment (IREN) d’Orange Innovation recherche un(e) stagiaire motivé(e) pour contribuer au développement de modèles hybrides de nouvelle génération visant à prédire la Qualité de Service (QoS) dans les réseaux cellulaires 4G et 5G à grande échelle.
Objectif du stage
Combiner des modèles physiques et le Machine Learning (ML) pour créer une prédiction fiable, interprétable et efficace de la QoS. Face à la complexité croissante des réseaux mobiles, la prédiction de la QoS en fonction du trafic est un défi majeur, notamment pour couvrir de vastes zones urbaines ou nationales. Les modèles physiques, explicables et robustes, manquent parfois de précision dans des configurations très diverses, tandis que les modèles ML offrent de bonnes performances mais nécessitent beaucoup de données et manquent d’interprétabilité.
Contexte et enjeux
Orange souhaite développer un modèle hybride physique-ML hétérogène, exploitant une famille de modèles physiques paramétrés pour représenter la diversité des situations réseau, puis utilisant le ML pour corriger les écarts résiduels. Ce projet s’inscrit dans la continuité d’un stage réalisé en 2026, qui avait montré qu’un modèle hybride homogène (physique corrigé par ML) améliorait la prédiction tout en restant interprétable et peu gourmand en données. Le stage 2027 vise à étendre cette approche à un modèle hétérogène, intégrant plusieurs modèles physiques adaptés à différentes configurations réseau.
Les variations à considérer incluent notamment
- Différentes configurations MIMO (nombre d’antennes).
- Hypothèses de disponibilité de l’information de canal : CSIR (récepteur seul) ou CSITR (émetteur et récepteur).
L’enjeu est de concevoir un modèle capable de sélectionner ou pondérer le modèle physique le plus pertinent selon la configuration locale, puis d’apprendre le résidu
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